专场出品人：
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AI驱动的软件工程（AI4SE）
专场定位：AI Coding进入深水区，从辅助编码到自主工程的全链路演进。
内容覆盖维度：
▪ Agentic Coding深度实践
▪ Loop Engineering新范式：AI编程从"辅助写代码"到"自演进循环"
▪ 自主代码审查Agent：代码质量门禁、安全扫描、自动化重构
▪ AI-native开发者工作流：IDE→Agent工作台→多Agent并行开发的范式迁移
▪ AI4SE的效率度量：从代码行数到交付质量的评估体系革新
谢明辉
从“会写代码”到“可规模化交付”的Coding Agent落地建设
腾讯音乐 技术专家
现就职于腾讯音乐娱乐集团，长期从事研发效能、AI Coding 与智能体工程化实践，关注大模型在真实软件研发流程中的规模化落地。主导和深度参与企业级研发智能体 Modus 的建设，将代码知识图谱、规格驱动开发、工程方法论、需求澄清、质量门禁及多平台 Agent 能力整合为可审计的研发闭环；同时推动业务知识库、代码知识库、反馈更新机制与 Benchmark 评测体系在真实业务需求中试点。实践重点不是单点代码生成，而是通过知识、流程、测试与评测协同，持续提升交付完成度、稳定性和组织可复制性，并积累了跨产品、开发、测试协同推进 AI 研效落地的实践经验。
议题背景：
AI 编程工具已经具备较强的代码生成能力，但在真实企业研发中，制约规模化提效的往往不是模型本身，而是项目知识缺失、需求上下文断裂、交付流程不可控以及效果无法度量。本次分享结合企业内部 Coding Agent 实践，介绍如何构建面向人的业务知识库与面向 Agent 的代码知识库，如何以需求单串联澄清、设计、开发、测试和评审，并通过反馈回刷、Benchmark 与研效指标建立可持续优化闭环。
AI 编程工具已经具备较强的代码生成能力，但在真实企业研发中，制约规模化提效的往往不是模型本身，而是项目知识缺失、需求上下文断裂、交付流程不可控以及效果无法度量。本次分享结合企业内部 Coding Agent 实践，介绍如何构建面向人的业务知识库与面向 Agent 的代码知识库，如何以需求单串联澄清、设计、开发、测试和评审，并通过反馈回刷、Benchmark 与研效指标建立可持续优化闭环。
内容大纲：
1. AI Coding 从个人提效走向工程提效的关键断点
1.1 代码生成能力不等于真实需求交付能力
1.2 知识、上下文、流程与评测的四类断点
1.3 简单需求直通与复杂需求治理的边界
1.2 知识、上下文、流程与评测的四类断点
1.3 简单需求直通与复杂需求治理的边界
2. 双知识库：同时服务人和 Agent
2.1 面向产品与开发的业务知识库
2.2 面向机器推理的 Domain、Module 与代码证据
2.3 业务规则、代码事实与目标需求的权威边界
2.2 面向机器推理的 Domain、Module 与代码证据
2.3 业务规则、代码事实与目标需求的权威边界
3. 以需求为基石的 Agent 研发闭环
3.1 从需求澄清、设计和计划到开发、测试与 CR
3.2 产物流转、质量门禁与可恢复执行
3.3 多平台 Agent 的统一能力与上下文组织
3.2 产物流转、质量门禁与可恢复执行
3.3 多平台 Agent 的统一能力与上下文组织
4. 知识反馈与持续更新机制
4.1 从 Agent/Web 对话采集带证据的反馈事件
4.2 业务知识、代码事实、提示词与代码缺陷的分流
4.3 去重幂等、版本发布与回归验证
4.2 业务知识、代码事实、提示词与代码缺陷的分流
4.3 去重幂等、版本发布与回归验证
5. 如何评测 AI 研发提效
5.1 四组对照 Benchmark：模型、方法、流程与知识增益
5.2 完成度、质量、时间、Token、人工介入与稳定性
5.3 连接 AI 单测、AICR 与静态质量扫描的长期研效度量
5.2 完成度、质量、时间、Token、人工介入与稳定性
5.3 连接 AI 单测、AICR 与静态质量扫描的长期研效度量
听众受益：
1. 获得一套从个人 AI Coding 走向团队级工程提效的判断框架；
2. 理解业务知识库与代码知识库的分工、交集及更新方式；
3. 掌握以需求为基石串联澄清、设计、开发、测试和评审的落地方法；
4. 学会设计控制变量的 Coding Agent Benchmark，量化知识库和工程流程的独立增益；
5. 了解企业试点中产品、开发、测试协作的真实问题与推进策略。
敬请期待
敬请期待
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