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导读：作者：dyuan在 AI 浪潮席卷全球的今天，AI CODING已不是研发团队的可选项，而是必选项。如果你是企业研发团队负责人、 AI CODING 落地推动者或在工作中正在/即将使用 AI CODING工具的一线开发者，或多或少遇到些困难，该文章结合日常团队的探索与实战，为你及你的团队提供一份可执行的 AI CODING 落地指南，欢迎和大家一起交流、探讨。我们发现国外很多一人公司或小而美的团队 ......

作者：dyuan

在 AI 浪潮席卷全球的今天，AI CODING已不是研发团队的可选项，而是必选项。

如果你是企业研发团队负责人、 AI CODING 落地推动者或在工作中正在/即将使用 AI CODING工具的一线开发者，或多或少遇到些困难，该文章结合日常团队的探索与实战，为你及你的团队提供一份可执行的 AI CODING 落地指南，欢迎和大家一起交流、探讨。

我们发现国外很多一人公司或小而美的团队，形成超级个体，团队敏捷，因为不需要过多的复杂协作与沟通，个人或团队内实现闭环且非常高效；在 AI 时代，这种情况会更加明显。因此，我们认为未来：AI 会打破角色壁垒和工具孤岛，成为你的智能编程伙伴（Buddy ）

而角色/能力的边界，可以通过智能体进行协作和 AI 工具赋能，在 CodeBuddy 中将得到解决，它提供 4 大智能体来驱动 AI 实现共同协作。

Plan Agent :需求结构化，降低人的表达成本，支持将想法生成规范严格的需求文档和执行计划。

Design Agent ：实设计生产化，支持将创意转成组件化、规范化、可交互的设计稿，深度集成 Figma 设计工具，一键生成高保真页面。

Coding Agent：实现编码，工程化，通过Agent 智能体能力，可以实现对项目级的理解，基于需求理解，自主实现多文件编码，从头构建完整的应用。

Deploy Agent :交付简单化，内置腾讯云开发CloudBase和 Supabase 后端服务，自动配置，一键部署到远端 CloudStudio 沙箱环境，即刻分享，未来也会深度集成公司内部/腾讯云 CVM/TKE、MySQL等基础设置，支持云端部署。

除了提供相应的智能体协作覆盖全流程，在服务专业开发者，企业开发者，CodeBuddy也会在产品形态上，也助力个人/企业高效迈入智能研发时代，目前的支持 AI IDE 和Plugin 插件形态，未来还会支持 CLI 、WbeAdmin、OpenAPI、SDK 形式提供能力支撑。

同时对于腾讯内部，会与内部研效工具做更多深度融合，提供差异化、定制化能力，基于腾讯内部大量用户和行业场景不断打磨产品，致力于为腾讯内部用户提供好用、易用、免费的产品体验，对腾讯外部用户提供具有腾讯特色的差异化 AI CODING 工具。

3.3 CodeBuddy IDE 安装指引在接下来的实践过程需要用到 CodeBuddy IDE(免费用)，操作步骤如下：

0.模型支持：国内版于8.21日全网首发支持最新版 DeepSeek V3.1｜HunYuan模型，国际版还支持Claude 3.7/4.0 丨GPT-5/5-mini/5-nano/4/4o-mini丨Gemini 2.5 Pro模型。

1.下载IDE ：可访问站点下载IDE

●国内版：https://copilot.tencent.com/ide/

●国际版：https://www.codebuddy.ai/

2.安装IDE: Mac 拖转安装/Windows 双击安装

3.登录：点击登录即可（国际版依赖邀请码）

4.加入交流群：可以加入IDE用户交流群，如需国际版邀请码，直接@群主 100% 领取。

四、团队 AI 研发流程落地实践4.1 AI 编程落地痛点问题与分析4.1.1 痛点问题站在用户层面讲，一线用户或多或少会经历4个阶段，初次相识、尝试体验、深入使用或弃用、回流使用，谁好用就用谁的，谁便宜就用谁的。

站在组织层面讲，团队落地推广 CodeBuddy 中遇到的问题可分为个人主观意愿,即态度问题（愿不愿用）和个人能力问题（会不会用及用的好不好）、产品能力问题（好不好用，爱不爱用），主观意愿影响因素很多，比如如个人态度、交互体验/模型能力是一个核心的影响因素，基于 2025 年6 月底，我们基于日常腾讯内部25 年 2900+ 用户反馈分析总结，梳理研发场景和Top问题，其中Top3 场景为：工程理解、代码生成、DeBug 定位和修复，主要问题是代码生成准确率、项目级代码生成能力弱、上下文理解不足。这块强依赖模型的能力，一方面我们持续造数据，增模型，与私有化客户共建，提升模型生成效果，另一方面和混元团队共建，持续推进模型基座能力提升，但这需要时间。

针对一线用户反馈的心声，我们都听到了，收到了，正在加急解决，并加班加点解决，推进排期，但 AI 变化很快，总会猝不及防，给人惊喜给人错觉，因此我们也会对标业界能力，并坚持一定的定力和考虑工具灵活性。

另外，对于优秀实践案例等工具使用上也有迫切需求，本质需求是大家想参照借鉴，希望提升自我/团队驾驭 AI CODING 工具的能力。个人主观意愿问题有很多方式，比如借助礼品、激励活动实现自下而上的，适当采用自上而下的方式，本期内容/span>我们聚焦于个人能力方面提升，进行分析问题和探索解决方案。

4.1.2 问题分析与应对方案通过进行大量调研分析，了解到以下典型问题，并提出了一些解法

问题分析

应对方案

与AI沟通不精确、不彻底，上下文不足，AI 工程理解差，出现幻觉，导致一直陷入与CodeBuddy的多轮对话中，低效和造成时间债务

1. 引入领先的模型，如DeepSeek、Claude 、GPT

2.调研了解具体问题，具体对话场景，制定措施

3.寻找用的好的用户，内容沉淀和分享

4.制定团队的AI研发流程SOP

一句话描述需求，缺失详细的需求文档说明，需求范围不断变更，导致延期

统一 AI 生成需求模版，形成用户故事需求规范化

难以一次性清晰地向 CodeBuddy 表达自己想要什么样的方案难以清晰的准确的向 CodeBuddy 表达技术设计方案和代码

1.了解具体表达方式和内容

2.提供反向PUACodeBuddy、提示词工程赋能、结合本地工程和私域RAG知识库熟悉工程，借助CodeBuddy提供方案，尽可能将表达沉淀微规模化或规范化

团队成员各自编码风格、接口不统一，企业规范的代码，不知道如何生成符合业务属性的代码，联调和部署环境耗时，导致跨团队协作低效。编码风格、接口不统一，跨团队协作低效

1.统一 编码规范，在团队内部达成共识，使其成为团队的规范，并以Rules 作为上下文形式关联 CodeBuddy

2.整理团队知识库，将知识库作为上下文，使用 Agent 时引用，先基于知识库生成代码，此时代码就具备了业务属性，再利用代码补全，CodeBuddy会自动识别上下文，补全符合业务属性的代码

统一 编码规范，