大模型进入研发体系后，我们看到了这些变化

主要观点总结

文章讨论了AI在编程领域的应用和改变，包括大模型在研发流程中的影响，以及AI工具在代码生成、理解需求、团队协作等方面的实际应用。文章还讨论了工程师如何感知AI带来的效率提升，以及AI工具如何协助解决特定任务。此外，文章提到了AI应用开发的前景，以及目前使用的模型和Agent工具。

关键观点总结

关键观点1: AI在编程领域的应用和改变

文章讨论了AI在编程领域的应用和改变，包括大模型在研发流程中的影响，以及AI工具在代码生成、理解需求、团队协作等方面的实际应用。

关键观点2: 工程师如何感知AI带来的效率提升

文章提到工程师如何感知AI带来的效率提升，以及AI工具如何协助解决特定任务，如原型开发、非核心业务系统和垂直场景的特定任务。

关键观点3: AI应用开发的前景

文章提到了AI应用开发的前景，认为AI应用必然会迎来井喷式增长，其开发前景具有极高的市场潜力与发展空间。

关键观点4: 目前使用的模型和Agent工具

文章提到了目前使用的模型和Agent工具，如Claude模型、OpenAI模型等，并强调了模型选择的适配性逻辑，以及业务需求的差异化对模型选择的影响。

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