AI Coding 跑顺了,真正的难关才开始
刘宇帅最近这几天，我又开始焦虑了。
原因是，我突然意识到一件事。
已经有一阵子，没人反馈 Zeus 的问题了。
Zeus 是我们团队做的一套 AI Coding 工具体系。
说白了，就是想让 AI 把"写代码"这件事，从头到尾接过去。
用了两个多月，大家从一开始的别扭、吐槽、不信任，慢慢变成了——
用得挺顺。
顺到，没人抱怨了。
按理说，这是天大的好事。
可那一刻，我心里咯噔一下。
因为"没人提问题"，有两种可能：一种是真的没问题了，另一种是，大家已经看不见问题了。
我估计，是后者。
浮在水面上的，是看得见的成绩
这半年，团队是真的变样了。
Zeus、Zeus Studio、Zeus Talos，我们叫它"三件套"。
在它们的加持下，研发这一段的效率，肉眼可见地上来了。
其中 Talos 这条云端的路已经跑通了，简单需求能整条链路自动跑下来。
像项目知识库的定期更新、Zeus 的需求统计这些活儿，现在已经完全交给 Talos 在云端自己干了，没人盯着。
这些拿出去说，都挺好看。
但我心里很清楚——
这些，只是开胃菜。
水面之下，我们想去的地方还很深
我们想要的，从来不是"AI 帮忙写代码"。
是端到端。
是让 AI 接管一个需求的全流程：从最开始的 BRD、PRD，到技术研发、验收上线，再到线上问题的监控和解决，一条龙。
是相当一部分需求，能在云端自动化交付，人基本不用碰。
是整个产研的效率，成倍成倍地翻。
对着这个目标回头看，现在这点成绩，真的不算什么。
我们离想去的地方，还隔着一片深水区。
深水区里，沉着三个还没解决的问题
第一个问题：产品几乎没提效。
不是产品不努力，是介入的时间太晚了。
很多事，等产品下场的时候，已经来不及在源头上帮 AI 把方向定准。
第二个问题：测试提效，也不明显。
测试用例的编写，AI 帮了大忙，这块是真快。
可用例的执行，目前大部分还是人在做。
接口测试脚本、自动化工程测试，覆盖的范围还很小。
写得快，跑得慢，整体就快不起来。
你看，研发这一段通了，可前面的产品、后面的测试还堵着。
水管中间通了，进水口和出水口卡着，水流照样上不来。
第三个问题，最隐蔽，也最让我睡不着——
研发这边太"通畅"了，通畅到没人再挑刺。
这就是开头那件让我心里咯噔的事。
用了两个多月，大家顺手了，习惯了，也就不再觉得哪儿有问题了。
可问题真的没了吗？
不是。是我们进了深水区，那些问题沉到了水底，大家看不见了。
没有了刺耳的反馈，Zeus 就断了往前进化的燃料。
接下来这两个月，怎么打
6、7 月，我给团队定的主攻方向，是先把产品和测试这两头补上。
靠的是两件事。
第一件，补齐知识库。
这事特别容易被忽视。
很多业务知识，代码里根本就不存在。
它在老员工的脑子里，在某次会议的口头约定里，在一个谁都没写下来的"默认规则"里。
AI 不知道这些。
它写 PRD、写代码的时候，缺了这些信息，产出的东西就是空中楼阁——看着对，落地全是坑。
知识库不补，AI 再聪明，也是在猜。
第二件，打磨 skill。
Zeus 里有六十多个 skill。
它不是"写个周报"那种小工具的堆叠。
我们的目标是：这一整套 skill，配上知识库，能扛下我们所有类型的业务需求。
可现实是，skill 在不同的需求、不同的业务方向上，表现差异很大。
这个需求跑得漂亮，换个方向就拉胯。
得一个一个去调，去喂，去磨。
这里头，PRD 是最重要的一环。
产研流程里常说"左移"——就是把问题，尽量在最开始的环节就澄清干净。
可我们现在的真实情况是，交付的 PRD 里很多信息是缺的，全靠研发在做技术方案的时候去补。
虽然 PRD 也已经在用 skill 生成了，但 AI 理解"现状是什么、要改什么"的能力，还是偏弱。
PRD 怎么组织、写到什么质量、用什么方式表达，全都还有很大空间。
问题在源头没说清，后面每一步，都得替它擦屁股。
至于研发——
不能因为它"通畅"了，就把它放一边。
恰恰相反，越通畅，越要主动深潜。
不是等问题自己冒出来，而是自己钻到水底下，把那些被"顺手"盖住的问题，一个个抠出来，再把效果和效率往上抬一个台阶。
写在最后
带团队这些年，我越来越觉得。
做工具也好，做事也好，最怕的从来不是一堆问题摆在面前。
最怕的是——
有一天，大家都觉得，没什么问题了。
那你，打算怎么在"一切都好"的时候，找到下一个该解决的问题？🌊
刘宇帅
记录 AI 研发实践、系统架构，以及工作与生活中的思考。
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