生成式 AI 如何重塑软件工程？

生成式 AI 如何重塑软件工程？我现在应该做出哪些改变？我们经常听到代码生成的话题，但产品生命周期将如何演变？几年后我的组织架构将与现在有何不同？我该如何为那个未来做准备？

这些都是身处变革时代的关键问题。我们曾见证软件开发方式的重大变革（持续交付、云原生架构...），但可以断言这次将是史上最具颠覆性的转变。在倾听领导者们提出这些疑问时，我们意识到他们正是探讨答案的最佳人选。这促使我们在 5 月 15 日举办了最新一期 Madrona 建设者峰会，与 100 多位工程和产品负责人共同深入探讨了这些问题（以及更多议题）。

我们很荣幸邀请到来自 CircleCI、Kong、TalkDesk、QA Wolf 和 AWS 的杰出领导者作为演讲嘉宾。本次议程设计旨在汇集两大视角：既有开发 GenAI 产品工具的实践者，也有经历企业不同发展阶段、正推动这场变革的资深管理者。后续文章中，我们将陆续分享会议核心洞见及会前调研的重要发现。

整个产品生命周期将发生根本性变革

自然，大部分讨论始于代码生成，但在产品生命周期的其他环节，这些工具同样大有可为，能减少那些分散软件开发创造力的繁琐任务。从调研中你会发现企业已在生命周期其他阶段运用这类工具。令人意外的是，测试代码生成的使用率相对较低——这项开发者历来避之不及的任务。演讲者们分享了采用代码生成后瓶颈如何转移——无论是 CircleCI 首席技术官 Rob Zuber 还是 Kong 的 Saju Pillai 都提到，其团队当前的瓶颈已转向代码审查而非代码开发。调研结果显示原型设计是主要应用场景，考虑到开发者对代码生成可信度与准确性的顾虑，这合乎逻辑，但同时也折射出彻底重构能力需求原型设计与规范方式的巨大机遇。Munil 讲述了一个案例：他团队的技术产品经理仅用生成式 AI 工具就完成了全新功能原型，甚至能直接与设计合作伙伴分享——全程无需开发人员参与。 显然，产品开发的端到端周期将发生变化，以适应生成式 AI 工具的应用场景和方式。

为了充分把握这个新世界的机遇，必须改变固有认知

多位领导者谈到，那些能高效运用生成式 AI 工具的开发者实质上已彻底改变了工作流程。当天最发人深省的发言来自 Rob，他提出"我们应该根据这些工具的强项来重构代码构建方式，而非让工具适应人类的最佳工作模式"。换言之，代码划分不应以人类易于开发和维护为标准，而应以生成式 AI 工具易于生成和再生成的需求为准。这一切都预示着，个人和团队的工作方式将面临重大变革。

领导者若想充分利用这一变革，就必须积极投身其中

任何这样的变革除了要克服幻觉、安全和知识产权来源等实际技术问题外，还会引发情感上的抵触。我们在科技行业已多次见证，自动化在带来巨大效益的同时，也会引发人们对职业安全和发展路径的真实担忧。令人颇感兴趣的是，大多数受访者认为这将彻底重塑他们的组织架构和工作流程。虽然现在预测具体形态还为时过早，但我们普遍认为企业会延续一贯做法——优先追求效率而非成本节约。我们同样坚信，那些积极应对担忧与局限并"主动破局"的群体，将远比"观望等待"者取得更大成就。这一法则对个人、领导层乃至整个组织都同样适用。

那些积极拥抱这一趋势的组织已经在思考如何以不同方式招聘和评估人才

拉吉·苏布拉马尼安谈到，评估重点已从编码和解决问题能力转向"更多批判性思维等软技能"。Talkdesk 首席技术官穆尼尔·沙阿分享了他们如何调整面试流程，将其分为传统编码面试和解决问题环节——在后一环节中，候选人被鼓励使用任何可用工具来解决问题。随着角色和组织结构的变化，企业需要招募能适应这些新模式、并能快速应对瞬息万变世界的人才。

随着"应用生成"的兴起，代码生成领域正形成复杂的整合格局

代码生成工具的选择无疑正在激增，且仍有更多新选项涌现，但我们的调查显示 Cursor、Github CoPilot 和 Claude 已形成明显的集中趋势。在被问及标准化问题时，多数企业表示已在通用框架内标准化使用多种工具，"开发者自选"模式紧随其后。值得注意的是，调查中多次提及 Bolt、Lovable 和 V0.dev 等"应用生成"工具——这些工具的崛起不仅显著改变了原型设计流程，也被用于辅助前端代码生成。这种对原型设计和迭代周期的影响，可能成为产品团队提升开发效率最重要的杠杆之一，尤其在探索产品市场匹配度的过程中。

本期内容到此结束——本次活动产生了众多发人深省且鼓舞人心的瞬间，请持续关注我们未来关于该主题的更多内容。感谢所有演讲嘉宾、出色的 Madrona 活动团队以及每位参会者。期待在下一届 Madrona Builders 活动与您再会！