AI Coding规模化落地怎么做？作业帮在A2M峰会分享体系化解法

9月4—5日，由麦思博（msup）主办的A2M人工智能创新峰会在上海举办。作业帮交易中台研发负责人张朋受邀发表《从方案设计到自动化测试：AI Coding重构软件研发流程实践落地》主题演讲，首次系统分享作业帮AI Coding体系化落地的方法论与工程实践。

作为国内教育科技公司中少有深度自建AI工程体系的团队之一，作业帮将AI融入研发主要流程，并探索出能经受住现实业务复杂度检验的体系化方法。张朋表示：“AI已经能很快地产出代码，但从代码生成走向可控交付，取决于方案设计、任务拆解、验证发布和回退的全流程优化。”

AI Coding之问：代码产出更快了，交付为什么没有更快？

演讲开篇，张朋梳理了AI Coding能力的演进脉络：从Copilot的函数级补全，到自主规划、调用工具的Vibe Coding，再到“先约定、再实现”的Spec Coding，直至以环境、约束与反馈回路为核心的Harness Engineer阶段，关注点从“生成速度”转向“交付确定性”。

张朋指出，代码产出更快了，交付却不一定更快，症结在于四个“断点”——需求未成契约，产生意图偏差；历史决策与依赖缺失，造成上下文失真；验证证据缺失，“能运行”不等于“能上线”；各环节靠人工反复协调，造成协作断点。工具解决了“怎么写”，却不会天然解决“写什么、如何证明正确、怎样持续维护”。在他看来，局部生成能力提升之后，必须解决整条交付链的问题。

作业帮解法：把AI装进体系化工程系统，而非堆Agent

作业帮的答案是体系化：不堆Agent，而是把不确定的AI生成装进可观测、可验证、可回滚的工程系统。流程控制让每个阶段入口/出口清晰，失败可回退至当前阶段；上下文工程把代码、Spec、决策与运行证据进行版本化管理并按需加载；质量验证以AI CR（代码审核Code Review）搭配自动化测试将验证环节前移，结果可复核；资产沉淀让经验复用迭代，形成组织复利。

作业帮将AI接入需求、方案、编码、测试与沉淀各环节。需求阶段产出经业务确认、研发可执行、可版本追溯的“需求契约”；研发执行采用SDD（规范驱动开发Specification-Driven Development）+TDD（测试驱动开发Test-Driven Development）双驱动：SDD约束“做什么”，产出经批准的Spec与验收标准；TDD证明“做对了”，将验收标准转化为用例持续回归，发现歧义则回写SDD。在任务层，每个任务对应一份可独立测试、单独审查的执行契约，并建立“从需求到任务、文件/接口、测试、提交”全链路追踪。

从个人经验到组织能力扩展：作业帮自建Harness平台

张朋在A2M峰会现场分享，为让经验在组织内复用，作业帮搭建了覆盖“全局+业务领域”的分层知识库，为各类AI Agent提供稳定可信依据；项目经验经过“抽取、认证、发布、复用、迭代”，进而沉淀为Skill、MCP、Prompt与Spec模板等数字资产。团队自建Harness + Loop的工程控制平台：开发者、AI助手、IDE与持续集成通过统一意图网关接入同一控制内核，以“目标与实际状态的差异”驱动规划、执行、验收和调整，形成可验证、可追踪、可回滚的工程链路。

基于以上流程，作业帮AI Coding体系化演进路径也随之清晰：通过全流程重构，从个人提效，到团队可复制、组织可治理，最终走向体系可持续自治。

张朋在峰会现场披露三组数据：团队内部人员人均月需求吞吐上涨31%，AI Coding参与代码产出的覆盖率超92%，月均项目Bug数持平——“吞吐增长、AI覆盖提升且缺陷不增加，才是可持续的工程提效”。张朋认为，AI时代，程序员正从“编码执行者”转向“系统设计者、质量与责任守门人”——定义目标与边界、设计架构、识别风险、验证质量并对结果负责，这些能力将比重复编码更重要。“长期壁垒不是某个模型，而是可持续演进的工程系统和组织反馈回路。”

作为教育科技领域的创新引领者，作业帮将持续深化AI与工程的融合探索，把经过真实业务场景验证的工程方法论转化为行业可复用的智能化实践方案。未来，作业帮将持续以前沿技术推动教育服务质量的迭代升级，为教育行业数字化、智能化转型提供可参考、可落地的工程范式，让前沿AI能力真正转化为教育创新的底层动力。

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