北京
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阿里发布《AI Native 研发范式实践手册》，给研发提效划了一条新分界线：Coding 正被模型快速解决，主战场已经迁移到环境与验证。
手册的判断很直接——过去大家比的是「让 AI 更会写代码」，现在这件事本身不再是难点。真正的卡点换了个位置。
核心工作是什么
把「只有人会操作」的内部系统、知识和发布链路，翻译成 Agent 可调用、可验证、可追责的基础设施。这三件事缺一不可：能调用，才谈得上自动化；能验证，结果才可信；能追责，才敢放进真实流程。
换句话说，研发提效的瓶颈从模型能力转向了工程底座。模型写得再快，如果它碰不到内部系统、拿不到知识、走不通发布链路，效率提升就停在纸面上。
这份手册给出的方向，是把内部能力做成 Agent 的接口，而不是继续在代码生成上做加法。
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