需求编译与软件工厂

音频围绕需求编译、软件工程方法、智能体编程等内容展开，探讨了相关技术的应用、挑战及行业趋势，还介绍了教学实践和未来计划，内容如下：

• 需求编译与软件工程发展
• 抽象过程与新思路
• 不断抽象的历史：从自动化底层的高低电平到高级语言，编程语言和软件工程经历了不断抽象和自然语言化的过程。如今在大语言模型时代，思考能否再次进行抽象，将程序员的自然语言编程，把高级语言转化为新的中间语言。
• 需求编译的作用：需求编译是解决自动化二义性和确定性问题的有效思路，可将人的需求更好地转化为代码。
• 智能化工程课程实践
• 课程内容设置：9 月与斯坦福同时开课，开展智能化工程课程。前两个月教授软件工程基本概念，要求学生复刻 12306 和携程网站；后期讲解需求驱动、MCP 和智能体编程，让学生根据需求文档编译出已实现的项目。
• 实践结果：正常无法编程的 GUI 测试通过率为 96%，需求编译成功率基本为 100%，总体较为成功，但也收到一些差评。
• 智能体编程面临的挑战
• 学生使用问题
• 缺乏驾驭能力：学生在未掌握方法论时，面对大模型生成的大量代码，不知如何修改，缺乏驾驭模型的能力。
• 调试与阻断困难：需求编译耗时较长，大模型持续编写代码时，学生不知如何调试和阻断，心流体验差。
• 技术层面问题
• 需求处理难题：当需求文档包含大量场景时，大模型难以处理复杂需求，会出现需求遗漏和自由发挥的情况。
• 多模态处理挑战：需求文档是多模态的知识载体，如何将其转化为代码的前端和后端是需要解决的问题。
• 代码维护问题：要确保编出的代码可维护、能进行增量修改和持续演化，避免出现“屎山代码”。
• 缺陷追溯与管理：面对多个智能体编程，如何追溯缺陷、进行可控管理和保持心流体验是亟待解决的问题。
• 解决方案与框架
• 二框架设想：提出 agent requirement compiler 二框架，希望像传统编译器一样提高抽象层次，跨越自然语言需求和可执行形态之间的鸿沟。
• 软件开发流程
• 需求分解与测试用例生成：让智能体根据复杂需求分解出大框架，为框架内的每个接口生成测试用例，将需求阅读态转化为执行态，使软件开发从基于逻辑开发变为优化问题。
• 代码填充与测试：根据细粒度需求生成测试用例，反向填充代码，通过单元测试、集成测试和 GUI 测试，最终完成可交付的软件系统。
• 软件维护与追溯：利用智能体系统可快速维护软件，通过 git 作为特殊日志方式，让人能回溯需求和让智能体重返工，实现历史追溯。
• 行业趋势与教学计划
• 行业趋势判断：编码外包行业逐渐衰落，需求工程和测试工程的工作量将显著提升，还提出软件再造工程的概念，如 CUDA 算子向 CAN 算子的自动迁移。
• 教学记忆场推出：推出 Artbench 需求编译和软件工厂的教学记忆场，将代码生产过程可视化，引导大家尝试将复杂文档转化为系统。
• 课程回顾与交流邀请：回顾课程顶住教评压力，邀请多位老师授课，感谢字节跳动赞助，欢迎各界来交大交流。