告别Demo-AI Coding可控且可用的AI编程实践 | TF技术前线170回顾

摘要：2025年8月28日，CCF TF迎来了第170期活动，主题为“告别Demo-AI Coding可控且可用的AI编程实践”。本次活动由CCF TF智能前端SIG策划呈现，邀请到字节跳动Trae产品经理王涛、阿里巴巴淘天集团前端技术专家张永军、蚂蚁集团前端技术专

2025年8月28日，CCF TF迎来了第170期活动，主题为“告别Demo-AI Coding可控且可用的AI编程实践”。本次活动由CCF TF智能前端SIG策划呈现，邀请到字节跳动Trae产品经理王涛、阿里巴巴淘天集团前端技术专家张永军、蚂蚁集团前端技术专家李志遥三位讲者。活动以线上直播的形式进行，吸引了众多专业人士的参与。本文将系统梳理本次活动的核心观点与技术洞察，呈现AI Coding在真实用户需求和企业级方案的实践经验。

行业存在大量Demo级AI Coding方案，前端方向尤为突出。但从Copilot到Vibe Coding，几乎都聚焦在软件操作、Prompt/上下文工程，仅能交付POC或Demo，难以满足实际研发需求。本期TF专题精准切入这一痛点，专注于解决真正研发需求的可控生成，在真实用户和商业需求场景下，通过字节跳动TRAE、淘天营销和蚂蚁保险交易三大企业级真实案例，向行业分享技术实践内容。

活动由TF智能前端SIG联席主席、杭州亦多智汇科技有限公司顾问程劭非主持，首先程劭非介绍了CCF TF的宗旨和活动安排，随后引导与会者进入主题分享和讨论环节。

字节跳动Trae产品经理王涛以“TRAE，The Real AI Engineer”为题，分享了Trae这款AI IDE希望帮助全球开发者提升整体的研发效能、加速软件的创新。他先是介绍了Trae的主要产品能力，包括代码补全、AI问答和agent代码生成。Trae通过IDE内置的上下文理解引擎，分析用户代码和编辑行为，智能推荐代码。目前已累计生成超过60亿行被用户采纳的代码，月活开发者数量超过100万。

关于Trae产品阶段及未来趋势，王涛讲到当前产品主要处于1.0阶段，帮助开发者更高效地书写代码。未来会演进到2.0阶段，解决开发者更本质的需求，从生成代码到交付软件。

王涛重点介绍了Trae 的solo模式：将AI作为平台，根据用户任务智能获取上下文和工具，完成任务。solo builder底层为coding agent框架，支持全站软件开发，调用合适工具完成任务。其依赖的context包括需求文档、技术文档、代码、仓库、terminal、浏览器等，辅助AI完成任务。

阿里巴巴淘天集团前端技术专家张永军，以“淘天营销中后台前端AI Coding实践”为题，先是介绍了团队实践背景及方案演进。淘天集团的业务面临着需求数量大、类型多样、简单需求占比高、时效性高等特点。前端技术团队希望建设AI Coding的产品化能力，从需求出发到编码实现到提测部署，逐步探索适合业务场景的模式，实现简单长尾需求的极致提效。

在技术选型上，经过调研业界产品类似David的交付平台和boat new的创意工具，但都不完全适合需求场景。最终选择自建方案：基于web形态，偏重人机交互，轻人工编码，预期实现简单需求的端到端自动化交付。

在能力建设过程中，技术架构在不断演进。第一版：基于web container的实现，验证agent落地可行性，但存在环境不稳定和能力限制问题。第二版：迁移到云端，采用动态docker容器，提升稳定性和真实性，优化文件编辑工具。第三版：升级为多agent架构，任务拆分为规划、编码执行、结果反思三个子任务，上下文精细化拆分管理。同时，也就效果优化策略及私域知识库建设进行了分享。

通过初期采用业务内测反馈，后期建立产品化评测的机制，目前已经在业务中取得阶段性成果：每周筛选简单需求通过AI开发，当前有50%的需求通过AI开发。

蚂蚁集团前端技术专家李志遥以蚂蚁保险交易链路为切入，介绍了探索AI Coding辅助提效的背景，并提出了探索目标：让AI介入编码及前置环节，提高前端工程师的交付效率。整体方案思路为：从使用AI辅助产品经理编写需求文档开始，到生成前端工程师的系统分析与设计文档，最终通过AI IDE辅助前端工程师编码。

在方案POC验证阶段，选取交易链路的健康告知页面进行验证，通过人工完善需求文档和补充业务领域知识，AI生成的代码采纳率提升约20%，随着领域知识补充，采纳率进一步增高。在验证了AI辅助提效的可行性后，正式启动了体系化的能力建设。

在建设过程中，团队积累了在业务领域知识上下文工程、多agent架构设计等方面的经验。最终取得了AI辅助出码占比30～60%的成果。在分享的最后，李志遥坚定地提到：短期内会看到AI在不同业务场景带来效率提升，长期来看AI会重构整个社会的生产关系。