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AI 我这还没普及。
1. 大家表面上还都是手写代码，我说的是流程上，需求评审，工期评估。实际上大家都用 AI 开始写代码优化代码了，很少手敲。AI 做项目设计和部分代码块不全和修改还是很强的。目前还没有线上的老项目完全用 AI 写，没人敢，公司已不敢。

2. 什么程度，如上，写写代码，改改 bug 。
人力： 其实大项目比人力块，小修小改反倒差不多，毕竟是人么，ai 写代码的时候，人不会盯着看，都去划水了，划了好久，发现 AI 早都写完了
解决哪些问题： 解决了牛马相当领导缺没有机会当领导的问题。

说说我们内部：
我们老板也是对 AI 很上心，让我们尽可能的使用 AI ，给我们提供报销。

目前产品原型产出后，我们设计师会借助 Figma Make 来完成一些辅助工作；
开发这边利用 Figma 的 MCP 结合 DevMode 进行页面开发，AI 写的 UI 基本可以达到 80%左右的采用率；
后端那边利用 AI 来完成整个业务需求开发，并形成一份客户端开发的文档同步到我们内部的仓库；
我们移动端让 AI 根据实现文档来进行业务逻辑的开发，结合 FigmaMCP 实现 UI 。

测试那边按照需求文档编写测试用例，结合一些自动化测试完成一些基础工作；
我们可个开发侧，让 AI 总结一份该周期内涉及到的改动点，交给测试，让测试了解修改范围，便于测试用例进行覆盖；

以上基本就是我们每周的开发流程，我们 App 目前迭代比较快，一周一个版本。

讲讲家里云新人部署求职项目用的大模型 API 供应商：主力 NVIDIA NIM + 备用 Ollama + OpenAI Codex 调试，含 glm-5.1 、gemma4:31b 、minimax-m2.7 ，零成本不爆账单
牛人快跑的项目，实现 0 账单（但是还没找到好工作）
https://study.congcong.us/t/1205711?p=1

1. 从 copilot 公测之后就开始搞 copilot 企业版，后面很多有企业版的工具都能提供试用，到后面还有每个月自选一次 AI 工具报销的机会，买过 GLM 和 codex 之类的。
2. 内部已经广泛使用，几乎所有岗位所有需求都在用。我是前端更不用说，复杂需求也在用，claude 基本能实现，后端估计也没什么大问题，然后过了几个月之后我就被裁了，那就很明显了，这不是能代替人工做啥，是能代替人工。

我们测试内部用的最多的就是 gemini 和 gpt 了，最主要提供的帮助就是写一些测试小脚本或者一些重复性工作内容的去除，或者批量数据的问题数据定位这一块，雀食是蛮省心的，并且有一些繁琐一点的测试点会先交给 ai 去梳理一遍之后我们再梳理

我的职位数据处理的比较多，所以用 ai 的场景还是蛮多的，功能测试那边用的就比较少，大致就梳理需求，写点简单的 sql 这种，对新人的话就是很多知识直接 ail ，省下了人工教的成本

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