在 2022 年总结里,因为 COVID-19 带来了一系列太多变化。而在 2023 年,生成式 AI 的突然出现也带来了更多的变化。
回顾 2022 年的一此想法:
- 构建代码的“数据库”:CodeDB。开了个头,生成式 AI 改变了原来的计划。
- 围绕于数据的智能度量。没有任何体现
- 强化 UI 设计。没有任何体现,反倒是大家都不看好前端了。
而由于要补充大量的 AI 技术与落地工程,带来了更多的变化,使得 2024 的不确定性变得更强。
编程:研发效能解决方案
与 2022 年相比,由于公司业务的影响,以及生成式 AI 的演进。在这一年写的代码更多了,总结上来说,偏向于一套完整的解决方案 —— 这也是年底总结出来的。
生成式 AI 应用的探索
年底,在 OpenAI 开放了 API 之后,我们构建了 ClickPrompt 系列的相关项目,以探索 AI 如何方方面面结合到现有的流程与工具中。
- AI 与编码。在 AutoDev 中,落地了第一个自动编写 CRUD 代码的 AI Agent,然而由于生成式 AI 的能力限制,慢慢变成围绕于研发体系的方案。
- AI 与架构。在 Co-mate 中,探索了如何将 AI 与架构应用到软件架构中,结合 AI 分析、治理现有的架构。
- AI 与 DevOps。在 DevOps Genius 中,探索将流程与各类 DevOps 实践相结合,以思考未来的可能性。
可见在不同的领域,都可能发生不同的变化。
AI 研发提升开源方案
随后,在 Unit Mesh 组织(https://github.com/unit-mesh)下,我们构建了相对比较完整的 AI 研发提升开源方案。
- 微调数据集:Unit Minions
- 开发框架 Chocolate Factory,
- AI 辅助编程 IDE 插件:AutoDev,
- 微调数据框架:Unit Eval,
尽管对于 AI 在文本上的应用很有潜力,虽然 B3 编辑器一直在拖延,但是 2024 年应该有不错的机会。
而在这一年里,先前在架构、代码治理积累的经验 —— Chapi 和 ArchGuard 项目,又发挥了重要的作用,使得我又开始思考基础设施的重要性。
写作:围绕 AI 的内容体系
年初接触到 ChatGPT 时,便尽自己可能去探索如何与 AI 相处,便有了两个比较火爆的文章:
- 《理解 Prompt:基于编程、绘画、写作的 AI 探索与总结》(GitHub stars: 3.7k)
- 《Prompt 编写模式:如何将思维框架赋予机器》(GitHub 2.6k)
随便一个项目都比 Unit Mesh 组织下的所有项目 stars 加起来还多。果然,与写流行的开源项目相比,在写 markdown 项目上,我更有天赋。
随着在 Unit Mesh 项目的不断试验与落地,系统性总结内容越来越多,从《构筑大语言模型应用:应用开发与架构设计》、《构建你自己的 AI 辅助编码助手》,再到 Unit Mesh 白皮书《生成式 AI 与开源重塑软件研发》。
除了,上述的内容、文章之外,有几篇文章倒也是挺有预见性的:
- 《AI 研发提效的正确姿势:开源 LLM + LoRA》
- 《2024 AIGC 规划:探索交互体验变革与边缘智能基础设施篇》
- 《生成式 AI 应用落地小结:高估的模型能力,低估的工程实施》
- 《以 LLM 为核心 LLM@Core:程序员的大语言模型技术指南》
类似的文章还有很多,但是我确实懒得整理了。
社区
今年,到算是做了很多社区相关的输出。
- 在内部分享上。虽然分享了一系列生成式 AI 的相关知识,但是到最后也没有能构建起内部的技术社区
- 在对外交流上。除了公司相关项目的一系列售前,我们还与浪潮、字节、腾讯等公司,交流了各自在生成式 AI 相关的探索。
- 在对外分享上。QCon:《组织级架构治理的正确落地方式》、《探索软件开发新工序:LLM 赋能研发效能提升》、NJSD 2023:《从个人到组织, AIGC技术的工程化落地》以及诸如于《探索AIGC下的软件工程新范式》的线上下讨论、或者线上直播《天工开物 AIGC:Prompt 工程师》
除此,在 B 站的生成式 AI 相关内容,播放量超过 7 万。
值得考虑的一点是,未来是否有时间和精力做一些相对基础性的教程。
设计
前期,使用 Stable Diffusion 画,后续在设计 Unit Mesh 相关项目时,设计了一系列 logo 。
2024:变化
2023 年是因为变化产生了大量的产生,也就是所谓的高产。而生成式 AI 对于研发的影响还充满不确定性、变化,它们在改变我们思考、工作以及改变世界的方式。
2024 年,依旧还是充满挑战和变化,有可能是跨越式的发展,但愿你们能抓住这次变化。
所以,暂时不做太多的 2024 规划。
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