AiDD研发数字峰会

论坛主席：杨溢龙

北京航空航天大学软件学院，长聘副教授，博士生导师。主要研究方向为智能软件工程，2013年澳门联合国大学软件技术研究所(UNU-IIST)客座Fellow。针对复杂关键软件开发周期长、质量保证困难等痛点问题，研究基于模型驱动(Model-driven)与数据驱动(Data-driven)融合的（智能模型驱动）智能化软件开发方法，突破软件开发全生命周期自动化瓶颈，实现全流程统一表示、智能复用与柔性装配及全场景智能协同的软件工厂生产新模式。近5年主持关键软件领域基础国家级项目8项，发表领域顶会顶刊论文50篇余篇，研究成果支撑鸿蒙、汽车及载人航天等关键领域工具研制，提高数倍效率与质量。依托教育部101软件工程虚拟教研室，承担软件工程相关核心课程建设工作。任中国计算机学会软件工程、系统软件、服务计算、计算机教育等专委执行委员，模型驱动工程国际国际会议MoDELs、软件工程国际会议ICSE、系统工程国际会议INCOSE程序委员会委员等。

北京航空航天大学软件学院副教授

Agentic需求工程与SDD

AI编码能力的爆发式增长，正让需求端成为研发效能的核心瓶颈：模糊的自然语言指令必然导致AI输出失控、架构腐化与隐性技术债务。本论坛聚焦智能体时代的需求工程范式跃迁，深度拆解智能体需求结构化表达、SDD规范驱动开发落地实践、需求-代码自动闭环生成、企业级Agent需求治理体系四大核心议题，探索从业务意图到可靠交付的工程化路径，掌握Agentic需求工程方法论。

基于OpenClaw的需求顾问智能体实践

蔡李生

中兴通讯有线研究院AI技术教练、需求域教练

内容简介：

本项目面向规划侧打造需求顾问智能体，落实「AI 赋能前移，ALL in 规划侧」：把需求理解、澄清与结构化前移到规划环节，减少后期返工。通过 Skills 分层策略，统一应对需求来源分散、沟通链路冗长、需求转化质量不可控三类问题，让智能体按能力分层协作，提升可追溯性与一致性。实践上，需求从沟通到可用产出由两三天级压缩到小时级，显著缩短等待与对齐成本，为规模化需求治理提供可落地的智能体路径。

演讲提纲：

1. 背景与痛点：来源分散、链路长、转化质量难三大现状and痛点
2. 解决思路：需求顾问智能体 +「前移 + 规划侧收口」的总体设计。
3. Skills 分层策略：如何分层拆解能力，将专家经验通过自然语言贯彻给LLM。
4. 落地与效果：流程变化、效率从两三天到小时级的对比与典型场景。
5. 后续展望：可复制性、风险与后续演进方向

听众收益：

1. 需求域-规划端首次完整赋能实践
2. 理解「规划侧智能体 + Skills 分层」如何加速原始需求流转
3. 获得可对照的提效标尺（天级→小时级）与完整落地实施方案

现任中兴通讯有线研究院AI技术教练，深耕大模型技术研发与落地应用。主要聚焦于AI赋能研发提效与AI落地质量保障两大方向，牵头有线院AI评测能力建设、需求域AI研发提效等多个核心专题，致力于通过创新技术为工程实践赋能。

SDD 驱动企业级AI coding智能体落地实践

付安

华为 SDD专家

内容简介：

随着大模型代码能力快速提升，氛围编程正在成为AI软件开发的重要范式。开发者通过自然语言描述想法，AI即可完成代码实现；但在复杂项目和企业级场景中，容易出现需求理解偏差、设计缺失和结果缺乏验证等问题。本次分享将介绍规格驱动开发（SDD）在华为云码道代码智能体的实践经验，通过需求分析、方案设计、任务规划等过程，将开发者意图转化为信息明确且可验证的需求规格，以规格指导代码智能体完成设计、编码与验证，引导Coding Agent开展可控、可信的项目级软件开发，推动AI Coding从凭感觉生成迈向按规格交付。

演讲提纲：
1. 氛围编程的兴起与现实挑战
1.1氛围编程带来的研发方式变革
1.2复杂项目中的偏差与返工
2. 规格驱动开发SDD的核心理念
2.1从自然语言意图到信息明确的研发规格
2.2 SDD的核心理念
3. SDD驱动的AI Coding工作流
3.1 需求澄清
3.2 方案设计与任务拆解
3.3 代码实现、测试验证与反馈修正
4. SDD在存量项目中的实践
5. 未来展望

听众收益：
1. 理解氛围编程在复杂软件开发中的核心挑战以及SDD提升AI Coding的关键机制。
2. 掌握从需求澄清、规格生成、方案设计到实现验证的完整SDD工作流程。
3. 获得SDD技术的落地思路与实践经验。

华为技术有限公司工具技术创新Lab高级工程师，主要研究方向为代码生成、程序分析、软件测试。长期深耕华为智能编码助手中AI代码补全与项目级代码生成能力构建，重点聚焦规格说明驱动开发SDD技术竞争力技术构筑和产品落地，致力于让AI智能体提升开发者的软件研发效率。

基于SDD和SKILLs的全链路AI研发效能提升

韩金阳

银河证券研发效能负责人

内容简介：

围绕"全链路AI研发效能提升"主题，系统阐述了AI在软件工程中的深度应用，以及银河证券落地AI提升研发效能的经验和成果。内容涵盖AI Coding发展趋势，介绍基于ClaudeCode的项目配置规范与自定义Skill体系，构建可复用的Skills市场，详细阐述Spec驱动开发（SDD）方法论，通过"需求→设计→执行→评审"全链路AI协作，实现从需求规格到代码交付的智能化闭环，并探讨AI4SE的未来发展方向。

演讲提纲：
1.AI Coding 发展趋势
2.企业级 AI Coding 落地实践
2.1项目配置规范：技术栈约束、目录规范、命名规则、代码风格、质量门禁
2.2让 AI 理解"我们的代码该怎么写"
3.Skill 技能体系与市场化
3.1六大类 Skill：需求、领域、生成、测试、评审、工程
3.2Galaxy Skill Marketplace：能力打包 → 分发 → 组合编排 Agent
4.SDD全链路方法论
4.1以""Goal → Decision → AC → Tasks → Verify""结构化驱动 AI 闭环交付
5.AI4SE 展望与 AI Hub 平台
5.1AI 赋能软件工程的未来方向与平台化支撑

听众收益：
1.获得AI提升研发效能的工程化思路，从"单点用 AI"升级到"全链路 AI 协作"，理解 SOP 封装的价值；
2.了解 AI4SE 趋势与平台化建设方向，为团队规划提供参考。

长期深耕金融行业的研发效能建设与数字化转型。在AI Coding、敏捷、DevOps及研发度量领域积累了丰富的实践经验，主导构建了银河证券研发效能体系与企业级DevOps平台，积极探索AI技术在软件研发全流程中的落地应用，推动研发效能从"工具赋能"迈向"智能驱动"的新阶段。

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