一、引言
在这个飞速发展的数字时代，随着AI和人工智能、大模型技术的快速发展，人工智能（AI）已经渗透到我们生活的方方面面，越来越多的行业开始尝试将AI技术应用于实际业务中，而它在软件开发领域的应用，也是得到了很大的效果。目前逐渐有大量的IT开发工程师开始使用各类的AI工具来帮助改善编程体验、提高效率和增加代码质量，将极大地推动了编程行业的进步和创新。
想象一下，每当面对复杂的需求和紧迫的项目截止时间，思考着如何产出以及优化更加优秀的代码。此时，如果有一位经验丰富的编程前辈，能够通过先进的自然语言处理技术，不仅能够精准捕捉理解您的意图和需求，还能提出建设性的意见，甚至在您敲击键盘的同时，自动生成符合需求的代码，这无疑是帮助程序员更高效地工作。
今天给大家推荐一款由腾讯云自研的一款编程提效辅助工具，以插件形式安装到编辑器（VS Code 或者 JetBrains 系列 IDE）中辅助编程；可提供“自动补全代码”、“ 根据注释生成代码”、“ 代码解释”、“ 生成测试代码”、“ 转换代码语言”、“ 技术对话”等能力。
BAT公司腾讯出品的“腾讯云 AI 代码助手”，是基于腾讯混元助手大模型，结合腾讯积累多年的编程现场大数据和外部优秀开源数据，为你生成更符合实际研发场景的优质代码，提升编码效率，释放“十倍”软件生产力。
“千呼万唤始出来，犹抱琵琶半遮面。”，接下来本文将从0到1深入探讨AI工具（“腾讯云 AI 代码助手”）在实际的开发编程中的应用，并提供最佳的实践方案。
二、思考传统团队开发模式下会存在哪此痛点呢？
首先，我们在了解“腾讯云 AI 代码助手”之前，可以先来聊聊在以前开发的模式下有哪些开发的痛点，古话有一句成语“知己知彼，百战不殆”，“磨刀不如砍柴工”，只有我们充分的了解传统开发模式下有哪些业务痛点，通过对比2种模式的差异，才能事半功倍。
当然，我推荐觉得2种模式相辅相成，才能发挥更大的收益，并不是希望人工智能产品取代软件开发人员，而是更希望它们能够显著提高生产力，并让开发人员能够专注于更复杂的问题。
2.1 痛点1 – 编码效率低下：
在以往的传统的软件开发过程中，大部分的编码都是由开发人员手动编写代码，要么就是copy代码改改，疲惫的应对于大量的业务场景代码开发中，而这样的代码的编写和调试需要耗费大量的时间和精力。
相信大家都看过以下这个搞笑的视屏，描述的是一位新手程序员在开发过程中，发现了一个小Bug，四下查看，发现没人后，想着表现一下，就顺手解决了这个Bug，没想到导致整个雕塑全部垮掉了。
同理，在现实的开发过程中也是会经常存在同样的这些问题，往往出现一个Bug时，需要多个项目组、多个团队联合起来一起排查，特别是微服务的场景，记得有一次小程序中有一个订单状态没有同步，几个重要的服务的同事都需要打日志逐一排查，最后才把问题解决完，从开发、测试、运维整个链路的过程中，花费了相当长的一段时间来解决这个问题，效率非常的低效。
2.2 痛点2 - 代码质量参差不齐，新手很容易写出隐藏Bug：
不同开发人员的编码风格和水平存在，在公司也是存在不同的级称（初级、中级、高级、架构师），手动编写代码很容易出错，且解决方案不一致，导致代码质量也不一样，新手容易出现各种Bug或者考虑不全的情况，而且给公司带来很多的额外的支出成本，比如项目需要重构、项目线上经常出事故。
在我工作的5-6年的过程中，经历过的公司（有大厂、有创业公司、有小作坊），基本上很难逃脱上图的命运，俗称“祖传代码”，就像一代代程序员们遗留的“宝藏”代码，在经过几代程序员的多个版本迭代功能后，特别是工期急剧缩短的情况下，先上线再优化，经过长年累月的代码迭代中存在很多隐患，导致后面来的“接盘侠”们要么无从下手，要么就进行重构，几乎可以说是程序员们的“终极噩梦”，因此又被称作“屎山代码”。
2.3 痛点3 - 维护成本高：
随着软件功能的不断迭代和更新，维护旧代码和添加新功能需要耗费大量的时间和精力，特别是没有项目文档、注释、交接文档的情况下，完全考经验去梳理与判断。
想像一下，当你刚进入一家公司，没有熟悉代码、业务的时间，第一天马上就要投入开发产出工作，如果是新的业务模块还好，如果是老业务模块改造，可想而知，是如何的绝望，需要了解整个业务模块的功能，并且还有可能老代码中还有隐藏的Bug，得到了血泪教训：“有的时候，代码能运行就不要尝试去改，哪怕是遇到屎山一样的代码”，可能还会对新人建议道：“人跟代码有一个能跑就行了。”
2.4 总结：
可以看到，使用AI的程序员可以减少人为错误、提高开发效率，并不会抢走传统程序员的饭碗，而是为他们提供更多的工具和技术支持，AI技术在软件开发领域的应用可以帮助程序员更高效地进行开发、测试和维护工作，而不是取代他们。
