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          從寫代碼到寫Prompt,解鎖鴻蒙原生應(yīng)用高效開發(fā)秘籍

          —— 從寫代碼到寫Prompt,解鎖鴻蒙原生應(yīng)用高效開發(fā)秘籍從寫代碼到寫Prompt,解鎖鴻蒙原生應(yīng)用高效開發(fā)秘籍
          作者: 時間:2024-12-20 來源: 收藏

          當(dāng)前,大模型技術(shù)正在重新定義軟件工程。一方面,大模型降低了軟件開發(fā)門檻。在過去,軟件開發(fā)者被劃分為全民開發(fā)者、應(yīng)用開發(fā)者和專業(yè)開發(fā)者,隨著大模型技術(shù)的介入,軟件開發(fā)變得觸手可及,一些簡單的應(yīng)用甚至能夠直接通過人工智能生成。另一方面,大模型技術(shù)顯著提升了開發(fā)效率。它能夠根據(jù)開發(fā)者的簡單描述快速生成大量的代碼片段,大幅度地縮短了編碼時間,為軟件開發(fā)領(lǐng)域帶來了革命性的變化。

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/202412/465671.htm

          在 2024 年 12 月 14 日 AICon 全球人工智能開發(fā)與應(yīng)用大會《鴻蒙生態(tài)下的 AI 助力移動應(yīng)用開發(fā)新范式》技術(shù)專場上,華為、百度、騰訊云、北京航空航天大學(xué)軟件學(xué)院的六位技術(shù)專家與學(xué)者從多視角出發(fā),深入探討在鴻蒙生態(tài)下,人工智能技術(shù)如何助力移動應(yīng)用開發(fā)的新范式。

          面向 AI 輔助開發(fā),鴻蒙在整個移動應(yīng)用生態(tài)上的思考

          隨著大模型在開發(fā)軟件和工程工具領(lǐng)域加速落地,傳統(tǒng)模式下的生產(chǎn)效率大幅提升,開發(fā)范式也在發(fā)生改變。調(diào)查數(shù)據(jù)顯示,70% 以上的開發(fā)者使用過或計劃使用 AI 輔助編程類工具;在生產(chǎn)環(huán)境運行的代碼中,有很大比例來自于自動生成,而非手寫代碼。

          當(dāng)前,無論是傳統(tǒng) IDE 廠商還是新型 IDE 廠商,都在朝下一代開發(fā)模型演進(jìn)。比如,VS Code 在編輯上做了很多 AI 思考,很多社區(qū)大模型、智能輔助開發(fā)工具都可以接入到工具體系里面來;下一代 AI IDE 的雛形 Cursor 也在擺脫傳統(tǒng) IDE 方式,思考什么是 AI 內(nèi)置的 IDE。

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          華為終端 BG 軟件部開發(fā)者平臺部首席架構(gòu)師指出,在鴻蒙生態(tài)上開發(fā)應(yīng)用并非簡單的復(fù)制,而是站在全新的出發(fā)點。鴻蒙生態(tài)面向未來的思考包括智能化和立體化的體驗,以及不同設(shè)備和屏幕的交互方式。這些變化預(yù)示著開發(fā)應(yīng)用程序、操作系統(tǒng)和技術(shù)組件的方式可能會發(fā)生變化。

          一方面,要提升傳統(tǒng)模式下的生產(chǎn)效率。在大模型時代,開發(fā)者工作習(xí)慣正在從“以代碼為中心”到“以 Prompt 為中心”。這也意味著,在未來,開發(fā)者可能會擺脫掉傳統(tǒng)的軟件開發(fā)流程,更加關(guān)注業(yè)務(wù)和目標(biāo)。

          另一方面,大模型在全新的操作系統(tǒng)、全新生態(tài)下,我們還需要有一種面向未來的范式變化。隨著 AI Agent 在軟件編程工程效率領(lǐng)域不斷受到關(guān)注,面向下一代鴻蒙原生應(yīng)用開發(fā)的智能體,也將對移動應(yīng)用開發(fā)進(jìn)行范式上的變革。

          HarmonyOS 開發(fā)套件 DevEco Studio 智能化新方向

          DevEco Studio 作為鴻蒙原生應(yīng)用開發(fā)的核心工具,為開發(fā)者提供了一站式的開發(fā)平臺,不僅具備基本的代碼開發(fā)、編譯構(gòu)建及調(diào)測等功能,還具有高效智能代碼編輯、多端雙向?qū)崟r預(yù)覽、多端設(shè)備模擬仿真以及性能調(diào)優(yōu)等特性。 

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          盡管當(dāng)前大模型技術(shù)持續(xù)火熱,但華為資深技術(shù)專家認(rèn)為大模型并不等同于 AI,AI 也不等同于高效開發(fā)。在其看來,AI 是智能化的體現(xiàn),而智能化可以通過多種方式實現(xiàn),如程序分析、低代碼、減少交互步驟等。

          DevEco Studio 在此維度上做了很多嘗試。例如探索用對話交互方式生成鴻蒙的特征,如元服務(wù)卡片,不需要安裝即可快速調(diào)起程序。此外,也能讓開發(fā)者無需編寫代碼即可快速開發(fā)出元服務(wù)。在問題定位方面,DevEco Studio 希望將這個過程變?yōu)橄驅(qū)?,指?dǎo)開發(fā)者一步一步解決問題。進(jìn)一步簡化編碼步驟,通過一鍵式生成簡化復(fù)雜邏輯,并將性能領(lǐng)域的問題固化到工具中,通過場景找到對應(yīng)的問題,降低成本。

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          展望未來,華為資深技術(shù)專家認(rèn)為,沉浸式 AI 編程是 IDE 智慧化的新方向。AI 能夠在報錯時提供智能體入口,幫助開發(fā)者快速找到對應(yīng)答案,并在編寫代碼時自動補(bǔ)全 API 調(diào)用。此外,還能在性能出現(xiàn)問題時自動檢測并提示,幫助開發(fā)者找到對應(yīng)代碼。再進(jìn)一步,智慧化 IDE 將從 Copilot 向 Agent 方向演進(jìn),即通過 Agent 方式自動完成代碼生成、優(yōu)化和性能調(diào)優(yōu),從構(gòu)建、問題定位、調(diào)試到調(diào)優(yōu),將 AI 融入到整個開發(fā)旅程中,旨在使開發(fā)過程更加智能化。

          鴻蒙生態(tài)下的 AI 助力移動應(yīng)用開發(fā)新范式

          當(dāng)前,大模型正在重新定義軟件工程,不僅促進(jìn)了軟件開發(fā)的民主化,也推動了開發(fā)工具的智能化發(fā)展。華為終端 BG 軟件部開發(fā)者平臺部技術(shù)架構(gòu)師表示,鴻蒙代碼編程 AI 助手 DevEco CodeGenie 主要聚焦在代碼生成補(bǔ)全、智能知識問答、萬能卡片生成三大方向,提升開發(fā)者的工作效率和代碼質(zhì)量。

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          代碼生成補(bǔ)全方面,DevEco CodeGenie 能夠根據(jù)開發(fā)者的自然語言描述生成相應(yīng)的代碼片段,開發(fā)者只需描述所需代碼的功能,插件即可生成代碼并允許開發(fā)者直接將其復(fù)制到編輯區(qū),從而在工程項目中使用。具體來說,DevEco CodeGenie 有三大能力:直接生成 ArkTS 界面代碼的能力,利用鴻蒙系統(tǒng)獨特 API 生成代碼的能力,以及將常用算法以 ArkTS 語言形式表達(dá)的能力。

          智能知識問答方面,DevEco CodeGenie 采用了一種更新的模式,即基于大模型的生成式智能問答和搜索。這一模式主要依賴于大模型的理解能力和推理能力,以提供更精準(zhǔn)的答案。與傳統(tǒng)的智能搜索相比,新模式無需依賴擴(kuò)展塢或知識圖譜來理解用戶的提問,而是直接利用大模型的自動推理能力,為用戶提供與鴻蒙相關(guān)問題的準(zhǔn)確答案。通過在大模型、搜索、數(shù)據(jù)和評測四個方面進(jìn)行優(yōu)化,知識問答的準(zhǔn)確率能夠達(dá)到 85% 以上,更有效地理解和回答開發(fā)者在鴻蒙原生應(yīng)用開發(fā)過程中遇到的問題,從而提高開發(fā)效率和體驗。

          萬能卡片生成方面,DevEco CodeGenie 具有三大特點:一是對話交互體驗,能夠精確識別用戶意圖,并通過自然語言多輪交互不斷調(diào)整以滿足用戶需求;二是智能化 UI 布局,通過學(xué)習(xí)方式優(yōu)化布局效果;三是工程級或項目級代碼的生成,一站式解決萬能卡片的所有問題。目前,DevEco CodeGenie 生成的端到端卡片準(zhǔn)確率已超過 60%。

          在未來,DevEco CodeGenie 不僅需要將現(xiàn)有的規(guī)則以 Agent 方式整合進(jìn)去,以優(yōu)化整個軟件開發(fā)流程,還需要關(guān)注 AI 大模型生成代碼的準(zhǔn)確性,并對此進(jìn)行深入研究和解決。

          大模型驅(qū)動的人機(jī)協(xié)同提效實踐

          文心快碼是基于文心大模型的智能代碼助手,結(jié)合百度積累多年的編程現(xiàn)場大數(shù)據(jù)和外部優(yōu)秀開源數(shù)據(jù),可以生成更符合實際研發(fā)場景的優(yōu)質(zhì)代碼。為進(jìn)一步提升工程師研發(fā)效率,百度提出了人機(jī)協(xié)同結(jié)對編程的理念,并成立了 TIC 組織。

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          百度資深研發(fā)工程師 王初晴

          百度資深研發(fā)工程師王初晴提到,文心快碼與 DevOps 全流程的結(jié)合實踐主要體現(xiàn)在兩大方面:

          第一,研發(fā)能力的左移,即將測試能力、安全能力、部署能力等移動到編程現(xiàn)場,在文心快碼內(nèi)部現(xiàn)場就可以方便調(diào)用這些能力。例如,測試能力和安全能力的左移,使得工程師可以在 IDE 里通過文心快碼進(jìn)行一些測試和安全漏洞的修復(fù)。同時,部署領(lǐng)域也實現(xiàn)了左移,百度與營銷服務(wù)團(tuán)隊合作的部署插件,將線下環(huán)境的部署過程左移到了文心快碼中,通過文心快碼調(diào)用部署插件,可以實現(xiàn)快速部署,單次部署耗時可以節(jié)省 10 秒以上,線下環(huán)境的 API 更新效率也提升了3倍,成效顯著。

          第二,通過智能化能力賦能 DevOps 平臺,使得企業(yè)內(nèi)部研發(fā)和工具鏈中可以非常方便地使用 AI 的能力。以百度為例,百度擁有多個研發(fā)平臺,如需求管理平臺、代碼托管平臺、應(yīng)用部署平臺等,這些平臺都通過大模型能力進(jìn)行了重構(gòu),使得在這些平臺中可以非常方便地使用 AI 能力,從而加速 DevOps 整個研發(fā)流程的推進(jìn)。例如,在百度的需求管理平臺中,之前需要填寫表單進(jìn)行結(jié)構(gòu)化查詢,而現(xiàn)在可以通過自然語言直接查詢卡片,大大提升了查詢的便捷性。

          展望未來,王初晴表示,整個研發(fā)過程將由機(jī)器和 AI 執(zhí)行,工程師只需聚焦在創(chuàng)意的產(chǎn)生和最終的確認(rèn)上。

          探索 IDE 下的智能研發(fā)和研發(fā)知識庫的建設(shè)

          隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展,編碼智能體作為一種新興的技術(shù)概念,逐漸進(jìn)入大眾視野。編碼智能體的愿景是自動化生成高質(zhì)量的工程,降低開發(fā)者人數(shù)的同時保持開發(fā)質(zhì)量不下降,通過 AI 引入“程序員”提升智能體的能力。騰訊云資深技術(shù)產(chǎn)品專家汪晟杰認(rèn)為,要想實現(xiàn)這一愿景,需要在以下三個方面深耕:模型構(gòu)建、場景聚焦和企業(yè)知識庫。

          - 首先,模型是編碼智能體的核心,它決定了智能體的智能水平和解決問題的能力。

          - 其次,聚焦特定場景是編碼智能體成功應(yīng)用的關(guān)鍵。通過深入了解企業(yè)的實際需求和業(yè)務(wù)流程,可以為編碼智能體設(shè)計更符合實際的應(yīng)用場景。

          - 最后,深耕企業(yè)知識庫是提升編碼智能體應(yīng)用效果的重要途徑。通過引入企業(yè)的私有知識庫,可以使編碼智能體更加智能地理解和處理企業(yè)的實際問題。

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          騰訊云資深技術(shù)產(chǎn)品專家 汪晟杰

          知識庫建設(shè)對于編碼智能體的成功應(yīng)用至關(guān)重要。從今年 6 月份開始,騰訊云已經(jīng)開始著手進(jìn)行知識庫的建設(shè)工作。而 RAG 技術(shù)正是其中的關(guān)鍵。在騰訊云的知識庫 RAG 進(jìn)階探索中,主要分為代碼文檔 RAG、多模態(tài) RAG 以及 Agentic RAG(智能體增強(qiáng)的 RAG)三大方向。

          其中,Agentic RAG 結(jié)合了智能體的智能處理能力,能夠更好地理解和處理復(fù)雜的文檔和代碼信息。在解析圖片時,并不直接依賴大模型的感知能力,而是通過分析圖片元素、存放位置等信息,結(jié)合開源模型進(jìn)行提取和擴(kuò)寫,從而增強(qiáng)大模型的理解能力。這種方法可以減少大模型產(chǎn)生的幻覺問題,提高生成的準(zhǔn)確性。

          汪晟杰表示,在未來,人機(jī)協(xié)同到人智協(xié)作的過程將越來越重要。通過代碼需求生成和代碼合并的有機(jī)結(jié)合,可以完成多輪對話,開發(fā)出符合標(biāo)準(zhǔn)和質(zhì)量要求的應(yīng)用。

          基于智能模型驅(qū)動的鴻蒙原生應(yīng)用代碼自動生成

          當(dāng)前,智能軟件工廠已成為美國行業(yè)軟件創(chuàng)新發(fā)展的新模式,能夠?qū)④浖_發(fā)周期從數(shù)年縮短到幾分鐘。那么,我們能否建立自己的軟件工廠,以解決應(yīng)用軟件和大型軟件的開發(fā)問題,而不僅僅是函數(shù)級代碼編程?北京航空航天大學(xué)軟件學(xué)院長聘副教授楊溢龍在演講中表示,軟件開發(fā)的復(fù)雜度是實現(xiàn)這一目標(biāo)的主要難點,具體體現(xiàn)在軟件目標(biāo)領(lǐng)域的多樣性、眾多的利益相關(guān)者、目標(biāo)平臺語言、運行平臺以及系統(tǒng)類型的復(fù)雜性。

          在這一背景下,北航和華為聯(lián)合實驗室聯(lián)合啟動了鴻蒙原生應(yīng)用及元服務(wù)高質(zhì)與高效生成項目,該項目旨在提高鴻蒙原生應(yīng)用開發(fā)的效率。研究團(tuán)隊分析了鴻蒙原生應(yīng)用開發(fā)的主要人群特征,并針對這一人群提出了一個DSL(領(lǐng)域特定語言),通過拖拽二維模型的方式,幫助他們能夠以低代碼的形式快速上手鴻蒙原生應(yīng)用開發(fā)。

          為了進(jìn)一步提高模型構(gòu)建效率,團(tuán)隊還引入了智能化手段進(jìn)行模型生成。通過采用大模型方法生成模型,并定義了一系列的交互模式來生成 DSL。通過外掛的簡單界面,用戶只需描述模型的訴求,系統(tǒng)即可自動生成整個頁面。這種方式可以進(jìn)一步提高開發(fā)效率,向 10 倍目標(biāo)邁進(jìn)。

          據(jù)楊溢龍介紹,在下一個版本中,研究團(tuán)隊計劃將整個過程 AI 化,從需求獲取到設(shè)計、架構(gòu)、編碼和元服務(wù)的實現(xiàn),都通過 AI 手段進(jìn)行生成。采用模型驅(qū)動+生成式 AI 融合的方式進(jìn)行生成,并補(bǔ)齊代碼測試生成和 IDE 的相關(guān)功能。同時,團(tuán)隊也關(guān)注人機(jī)協(xié)同的問題,希望 IDE 能夠感知開發(fā)人員的水平,并提供相應(yīng)的服務(wù),實現(xiàn)情景動態(tài)感知、人機(jī)協(xié)同構(gòu)建和人機(jī)協(xié)同演化。最終,將實現(xiàn)勞動密集型的人工編碼活動到自動化、再到全流程智慧化的過程,進(jìn)一步提高軟件質(zhì)量和效率。

          結(jié)語

          如今,我們正步入一個智能設(shè)備無處不在的時代。傳統(tǒng)的手機(jī)操作系統(tǒng)如 iOS、Android 更多面向的是智能手機(jī),HarmonyOS 面向的則是多智能終端、全場景。在這一背景下,中國開發(fā)者需要一個全新的平臺,這個平臺不僅僅是一個單一的技術(shù)或產(chǎn)品,而是一個全面的生態(tài)系統(tǒng),涵蓋應(yīng)用程序、操作系統(tǒng)以及各種硬件設(shè)備,能夠為用戶提供全方位的服務(wù)。

          當(dāng)前,鴻蒙生態(tài)正以蓬勃之勢重塑智能世界格局,鴻蒙誠摯地邀請各界參與到生態(tài)技術(shù)構(gòu)建中來,無論是開發(fā)應(yīng)用程序還是提出創(chuàng)新建議,都將對生態(tài)建設(shè)產(chǎn)生積極影響。鴻蒙也期望能有越來越多的應(yīng)用程序廠商、開發(fā)人員及合作伙伴加入到“軟硬整合”合作中來,實現(xiàn)操作系統(tǒng)與應(yīng)用程序的深度整合,共同為用戶打造優(yōu)質(zhì)體驗。





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