Ai Native本质

AI Native = 让软件像人一样思考和学习,而不是传统软件程序一样执行固化的步骤。

1、传统软件:你要告诉计算机”怎么做“。写代码 = 写规则

2、 AI Native:你告诉计算机”做什么“,它自己想办法。

 

以DevOps为例

人的角色

  • 从”执行者” → “决策者”
  • 从”做事” → “判断 AI 做得对不对”
  • 从”写代码” → “定义目标和验证结果”
阶段
传统
AI Native
需求评审
【人写文档】
  • 产品经理写 PRD 文档
  • 开发评估工作量
  • 会议讨论可行性
方案设计
【人画方案】
  • 架构师画架构图
  • 定义接口和数据库表
  • 评审通过后开发
代码开发
【人写代码】
  • 开发者一行行写代码
  • 手动查文档、找 API
  • 调试 bug
测试
【人写用例和测试】
  • 测试人员写测试用例
  • 手动执行测试
  • 回归测试耗时长
智能测试
  • AI 知道”正常用户会怎么用”
  • 自动想出各种异常场景
  • 模拟真实用户行为
发布
【人操作】
  • 手动执行发布脚本
  • 人工检查发布结果
  • 出问题手动回滚
 智能决策:根据历史数据,AI 知道这次发布有多危
运维
【被动响应】
  • 等报警再处理
  • 人工分析日志
  • 凭经验排查问题

 

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