Our Journey to Decupling Development Time by a Factor of Ten Using Agentic AI for Coding and a Tailored “Orchestration” Framework

如何通过AI赋能显著提升开发速度：我们的创新“协调层”与Agentic AI编码策略

在快速发展的技术环境中，优化开发流程变得尤为重要。本文将分享我们利用先进的AI技术，成功实现每周交付数月开发成果的经验，特别是采用Claude Code、CodeRabbit等工具构建的“协调层”系统。

核心突破：AI协作提升效率

不同于传统的自动化工具，我们的AI代理不仅自主编写代码，还能相互审查彼此的工作，以确保高质量与高效率的输出。这个流程的核心在于AI之间的“辩论”和“学习”，促使代码质量不断提升，从而极大缩短开发周期。

详细工作流程

1. 任务由项目管理系统启动
2. AI代理通过定制命令获取任务细节
3. AI深入分析现有的代码库、设计文档及其他相关资料，必要时进行网络资料调研
4. 生成详细的任务说明，包括测试覆盖和功能要求
5. 编写符合开发标准的生产级代码
6. 自动在GitHub上创建拉取请求（PR）
7. 第二个AI代理对代码进行逐行审查
8. 第一个AI代理依据反馈进行调整，或捍卫自己的实现方案
9. 两个AI通过交互不断优化，学习并积累知识，为未来任务提供参考
10. 最终实现约98%的代码在经过自动审查后即可投入生产，无需人工干预。

令人惊叹的是，看着这些AI在GitHub评论区就实现的技术细节“辩论”，宛如一场AI开发者的交流会。它们不仅理解代码，还在不断“教”彼此，逐步变得更加熟练和高效。

成效展示：实录视频

我们还制作了一段10分钟的详细演示，展示这一流程的实际操作方式，感兴趣的朋友可以观看：https://www.youtube.com/watch?v=fV__0QBmN18

未来应用展望

目前，这一系统已极大提升了开发效率。展望未来，我们计划将此类AI协作模型应用到客户支持、市场营销等