AI Coding实践：CodeFuse + prompt 从系分到代码

主要观点总结

文章介绍了AI辅助代码生成技术在金融级系统快速迭代场景中的实施要点和阶段性实践心得。通过结合CodeFuse及提示词，实现了从系分到代码的提升JAVA开发效率。文章考虑了使用AI Coding的目标、工具选择、代码生成思路，并设计了基于CodeFuse + prompt的AI Coding操作流程。实施要点包括目标制定、工具选择、代码生成思路以及提示词设计思路。通过实际案例评估效果，总结了后续探索方向。AI Coding已正式投产到三个项目迭代中，并实现了编码阶段人日投入的平均减少。

关键观点总结

关键观点1: AI辅助代码生成技术的实施要点

通过结合CodeFuse及提示词，实现了从系分到代码的提升JAVA开发效率。

关键观点2: 目标制定与工具选择

文章考虑了使用AI Coding的目标，并选择了CodeFuse作为工具。

关键观点3: 代码生成思路

设计了基于CodeFuse + prompt的AI Coding操作流程，包括数据来源、操作流程和提示词设计思路。

关键观点4: 实践效果与后续方向

AI Coding已正式投产到三个项目迭代中，并实现了编码阶段人日投入的平均减少。后续探索方向包括提升从系分到代码的流畅性，以及应用外部工具辅助流程串联及生码。