核心模块自测通过率 100%——词元无限携手广联达，打通复杂业务场景下的 AI Coding 落地“最后一公里”

01 客户背景：从“工具试用”走向“能力落地”

广联达在本次 POC 中并未将 AI Coding 视作单点提效工具，而是将其作为企业级研发能力升级的重要抓手。

项目以 InfCode 为基础，聚焦真实业务模块，目标非常明确：

• 验证 AI 在复杂业务开发中的可用性与稳定性

• 建立可迁移、可复制的人机协同开发路径

• 形成可沉淀的标准流程与组织经验

这意味着，项目要解决的不只是“模型能不能写代码”，而是“团队能否持续、可控地用好 AI”。

02 核心痛点：复杂项目里的三重阻力

在实操阶段，团队很快识别出三类高频障碍：

1. 网络与环境阻塞

本地网络限制导致模型调用存在高延迟或偶发失败；Windows + IDEA 插件在文件写入环节出现兼容性问题，直接影响连续开发体验。

2. 工程管理复杂

多模块代码仓库在工程打开方式、项目识别与管理流程上存在较高复杂度，协作边界与上下文切换成本偏高。

3. 协作模式断层

传统纯人工编码路径积累深，标准化人机协作流程尚未建立，导致 AI 价值难以在团队内稳定释放。

这些问题并非“工具 bug”，本质上是企业在引入 AI 研发范式时必须跨越的系统性门槛。

03 应对策略：从“能用”到“好用”的三项工程化改造

针对上述挑战，词元无限与广联达联合构建了面向真实交付的解决方案。

3.1 Skills 驱动开发流

围绕公司项目特征沉淀规范化研发工作流，将“决策补齐 + AI 任务优化”串成完整闭环。

通过 Skills 将经验前置到流程中，开发过程中的提示词策略、上下文约束、产出标准逐步模板化，减少了“人依赖”，提升了“流程确定性”。

3.2 智能文档辅助

将 AI 能力从代码生成扩展到研发文档环节，在核心代码产出之外，自动补全项目详细设计内容，降低文档编写负担，增强研发过程可追溯性。

这一步让 AI 的价值不再局限于“写代码更快”，而是延展为“交付链路更完整”。

3.3 柔性环境适配

采用 VS Code 替代方案规避 IDEA 兼容瓶颈，同时通过 API 调用优化与超时参数调整，缓解本地网络连接故障对开发节奏的影响。

环境适配完成后，团队可将注意力从“工具可用性维护”转回“业务价值交付”。

04 项目收益：效率、产能与质量同步抬升

在阶段性验证中，项目达成了三项关键结果：

• 研发整体提效 33.3%

前期业务场景下提效峰值达到 50%，验证了 AI Coding 在复杂场景中的真实增益。

• 代码产出转化比 1.5x

通过人机协同方式，4 人天投入实现了约 6 人天等效产能，研发资源利用率显著提升。

• 核心模块自测通过率 100%

按期完成报酬与异常行为相关模块，质量与交付节奏同步达标。

这一结果说明，AI Coding 在企业项目中的价值，不只是“快一点”，更是“稳、准、可持续”。