揭秘京东AIGC：JoyCoder如何实现研发效率大提速？

作者 | 刘兴东

责编 | 郑丽媛

出品丨新程序员编辑部

近年来大模型特别火热，诸多公司在这一领域投入了大量的研究精力，各种基于大模型的应用场景也应运而生，涵盖了健康、金融、教育等多个领域，当然也包括软件行业。在这场由生成式AI技术引领的软件行业革命中，京东也正在进行一场前所未有的AIGC革新之旅。

在这场技术驱动的变革中，京东自主研发的智能编程助手JoyCoder，成为了推动研发效率飞跃的关键力量。接下来，我将深入解析京东如何通过JoyCoder实现研发提效的具体实践，以及这一过程中所展现出的技术创新。

AIGC对软件行业的影响

自从AIGC成为热点以来，它对整个软件行业都产生了深远的影响。无论是软件的开发、测试、部署、维护还是使用方式，都在不同程度上发生了变化。例如在代码层面，AI技术已经能够生成软件代码，包括代码审查在内的许多环节都与AIGC密切相关。同时，在软件质量和安全性方面也因AIGC的出现，发生了相应改进。例如，自动化的单元测试以及软件漏洞分析技术能够帮助开发者提高效率，尽早发现并修复相关漏洞。

总体而言，AIGC在开发成本、效率和用户体验上都带来了显著提升，有助于促进行业发展——但同时，这个过程中也伴随着一系列的风险和挑战：

• 使用AIGC后，如何确保其生成的内容准确可靠，成为了我们必须面对的问题。这要求我们在技能上做出相应的迭代和提升，以更好地管理和使用AIGC的输出能力。与此同时，我们也需要提升工具的能力，以实现与内部工具的良好兼容。

• 若过度依赖AIGC生成的内容，可能会忽视对其准确性和创造性的审查。因此，我们要不断完善并补充自身技能，以确保在使用AIGC时能提升生产力，而不是因过度依赖而导致生产力下降。

如何借助AIGC进行研发场景提效

如上文所说，AIGC与我们最为相关的场景还是在研发领域中的应用。如图1所示，以DevOps为例，它涵盖了从需求开始直到产品上线和部署发布的全过程。那么，AIGC如何在DevOps工具中发挥生产力呢？这是整个行业都在思考和探索的问题。

图1 研发全流程AIGC提效

从需求分析开始，我们可以通过AIGC与大模型交互，使用自然语言生成需求文档，尝试让大模型理解文档内容，区分功能性需求、非功能性需求和安全性能需求。基于对需求的前期理解，大模型能够更准确地帮助用户定位需求，使需求文档更加清晰，从而在需求阶段和理解阶段做得更为细致。

到了系统开发阶段，这是一个从准备、开发到完成直至上线的迭代过程。基于对需求的理解，AIGC可生成相关代码文档和代码解释；在开发过程中，可利用AIGC生成代码片段，减少手动编写的工作量；此外，编写单元测试时常让研发人员感到头疼，这部分也可借助AIGC来完成，以节省大量时间和精力。在研发后期，AIGC还能帮助检测代码中的安全漏洞，快速定位和修复调试过程中的报错。哪怕是几年后的系统迭代更新，AIGC也能协助进行代码优化工作，例如从Vue 2升级到Vue 3，或者从Java转换到其他编程语言。

到了系统测试阶段，AIGC可以根据前期对需求和代码片段的理解，生成自动化单元测试、测试文档和测试用例，提高测试效率和准确性。在缺陷分析时，也能更快地找到并修复缺陷。

最后在系统上线后，我们还需要考虑如何在后期提供辅助。AI Office这一概念在行业里已提出多年，如何基于系统日志的产生来进行指标聚类，进而通过人工标注来快速识别指标是否异常，这也是AIGC可以发挥作用的地方。通过指标之间的关联性，比如发现502报错，不一定是前端网关问题，也可能是后端服务故障，AIGC可以帮助找到问题的具体根因。

若进一步聚焦到DevOps流程中的编程环节，AIGC也展现出了它强大的应用潜力。举例来说，在软件开发早期，我们常需编写大量重复的增删改查（CRUD）操作和工具类代码。面对这些重复性高的工作，如何提升效率并避免传统开发中的低效和错误，成为了亟待解决的问题。

在没有智能代码生成和代码标准的情况下，开发者可能因缺乏辅助工具而编写出错误代码，同时也不易了解公司内部的最佳实践或通用代码规范。这不仅造成了信息孤岛，也影响了新成员融入团队的速度和效率。

然而，AIGC的引入为这一困境带来了转机。利用自然语言生成技术，AIGC能够辅助生成相关的代码片段，从而加速开发过程。在代码重构、优化和合理性检查方面，AIGC同样能发挥重要作用。通过深度理解内部文档和代码库，AIGC能在开发者编写代码时，迅速定位并推荐公司内部或外部的相似通用能力，有效避免重复开发。

此外，AIGC还能根据代码库和上下文进行智能推理，为开发者提供代码辅助，使编写过程更加高效和合理。这一转变不仅有助于提升开发效率，也能推动从传统低效开发模式向基于AIGC的高效开发模式的转变——在这种思考下，京东推出了基于大模型的智能编码应用JoyCoder。

JoyCoder的产品架构与能力介绍

如图2所示，从京东JoyCoder的产品架构图来看，其底层服务主要分成两个部分：大模型和行云DevOps平台。

图2 JoyCoder的产品架构

在大模型层，主要包括JoyCoder Lite、JoyCoder Pro和JoyCoder-Base模型。其中JoyCoder Lite和JoyCoder Pro负责关于会话方面的大模型应用，JoyCoder Lite以7B的轻量级设计为用户提供快速高效的操作体验，JoyCoder Pro专注于提供更精准的服务。至于JoyCoder-Base，则是一个用于代码推理的模型。

尤为值得一提的是，JoyCoder支持配置接入其他模型，即不局限于自有模型，允许接入来自不同供应商的各种大模型，如百度文心、清华智谱以及GPT等。这种开放的态度不仅丰富了JoyCoder的应用场景，也使其能够为用户提供更加精准和多元化的服务。

引入更多模型后，如何有效管理这些模型成为了一个挑战。为此，我们创新性地为JoyCoder封装了一层模型网关：在模型对接层面直接与大模型进行交互，而无需关注上层应用，以此简化管理流程，同时确保用户信息的安全与合规。同时，模型网关还具备用户鉴权、涉黄涉暴信息拦截以及日志记录等功能，为未来的审计和内容规性检查提供了有力支持。最后如果有相关报警，也可以通过网关来进行处理。

在兼容性方面，JoyCoder同样表现出色，其插件已支持多系统平台（如Windows、Android、鸿蒙）以及多种编辑器和主流编程语言。此外，在代码智能生成、人机交互和DevOps平台上，我们也进行了详细的场景化划分。最终，通过管理后台的用户管理和数据统计，我们可得到用户活跃度、采纳率和调用次数，以此对大模型进行更有针对性的调整和优化，进一步提升其采纳率和优化效果。

基于以上的产品架构，JoyCoder在整套研发流程（从需求、设计、编码、测试到上线）中，几乎每个环节都能帮助开发者提高效能：

• 通过人机会话，能将需求描述更加标准化，帮助用户更好地整理和明确需求。

• 在设计阶段，能通过自然语言生成对应的代码模块。

• 在代码编辑区，可以用代码补全功能对编码过程进行辅助，减少重复劳动；代码注释功能能自动生成注释内容，减轻开发者负担；代码解释和代码评审能让研发人员快速理解代码，让新成员快速熟悉代码，提高工作效率。

• 在测试阶段，JoyCoder能快速生成单元测试和接口文档，减轻开发者写单测和文档的负担。它还能对问题代码提出修复建议，并将安全扫描和规约检测左移到编码阶段。

当然，对于AI编码应用来说，安全防控也是不可忽视的一环。在内容安全方面，JoyCoder能够识别并过滤敏感词和不良信息；在数据安全方面，它则通过大模型统一网关对上传的数据进行严格把关，防止身份信息、银行卡号等敏感信息的泄露；在安全审计方面，JoyCoder会生成安全日志记录，记录输入敏感信息的用户标识、用户IP、设备号和输入的敏感词，并提示管理员该用户的操作涉及数据安全。

基于以上AI能力，目前京东内部已有约12,000名研发人员在使用JoyCoder，占整体研发人员的70%。这些用户在代码续写、自然语言片段生成、单元测试和推理等方面的采纳率达到了30%以上。整体提效达到 20%以上，大大提升了研发效率和标准化程度。

JoyCoder与京东内部工具结合的最佳实践

然而，无论是产品架构还是能力建设，均仍属于理论层面——AI本身如同一座孤岛，要想真正发挥其作用，需要与工具进行结合并实践。

纵观整个开发过程，例如需求理解、编译、构建和部署等方面，实际上都需要AI能力的下沉。于是在京东内部，我们借助JoyCoder在DevOps过程中进行了全新的能力建设。

首先在需求理解这个环节，我们做了一些有效改进。以前，我们只是简单地拉取需求列表，但发现这种方法并不受欢迎，因为它未能给研发团队带来实际效果，需求列表过长导致研发人员往往不会仔细查看。为此，我们与研发团队进行了深度调研和访谈，以了解他们的具体需求。现在，我们借助AI将需求与代码分支关联起来，以便研发人员确定其开发工作是基于哪个具体需求而展开的。

其次在开发过程中，研发人员可能需要查看日志、部署自测环境、更新调试等，其中有一项重要能力是代码提交时的描述。通常情况下，人们在提交代码时可能会简单地写“bug fix”，但这种描述不仅没有实际意义，还会影响后续的代码审查和维护。通过大型语言模型的帮助，我们可以自动生成代码提交信息，不仅减轻了研发人员的负担，还能让内部信息更标准化。

一般情况下，AI主要帮助我们生成代码，但无法处理后续的事情，如一键部署和调试。例如去年，我们已将京东内部的构建速度提高到了平均2分钟以内。然而，在进行联调工作时，仍需要大量的调试时间。每次完成调试后，我们需要修改代码并提交至代码库，接着进行编译构建，然后再次发布。即使构建速度已经控制在2分钟之内，但发布过程仍需大约5分钟，并且这5分钟还会随着调试次数的增加而累积成更长的时间。

为了解决这个问题，我们开发了本地化插件的一键部署功能，提交代码后，AI工具会自动生成commit message，并直接构建为镜像。此外我们还增强了热部署能力，使得研发人员可直接将更改发布到需要调试的地方。这样一来，我们将每次调试所需的时间从5分钟缩短到了秒级，极大地提升了开发效率。

从以上这些优化和实践不难看出，JoyCoder的目标正如其名：希望能通过这些工具和平台，提高研发人员的幸福感和工作效率，更好地服务于他们，使其在开发过程中获得更多的满足感和快乐。

最后，对于生成式AI这个领域，还有很多值得探索的地方，包括基于需求的理解、对于AI与Office应用的整合，以及与内部工具的结合等方面，目前业界都仍在探索之中。等到这些难题被逐个攻破后，相信未来AI在软件开发中的应用和效率提升势必会达到一个新高。

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