AI 大模型重塑软件开发流程

一、AI 大模型的定义与发展历史​

AI 大模型是基于海量数据训练的深度学习模型，具备强大的自然语言理解、逻辑推理和知识生成能力。在软件开发领域，以 GPT-4、CodeLlama、GitHub Copilot X 为代表的大模型，能理解代码语法、语义及业务逻辑，实现代码生成、漏洞检测等复杂任务。​

其发展可追溯至 2017 年，谷歌提出 Transformer 架构，为大模型奠定了核心基础。2018 年，GPT-1 问世，参数规模仅 1.17 亿，虽能生成简单文本，但在代码领域应用有限。2020 年 GPT-3 发布，参数跃升至 1750 亿，首次展现出理解代码上下文的能力，可生成基础函数代码。2021 年 GitHub Copilot 上线，标志着大模型正式进入软件开发实用阶段，基于 OpenAI Codex 模型，能实时辅助编码。2023 年 GPT-4 和 CodeLlama 等模型相继推出，参数规模突破万亿，支持多语言代码生成、调试及测试，实现软件开发全流程覆盖。

二、应用场景与流程重塑​

1. 需求分析阶段​

传统流程中，产品经理需将用户需求转化为文档，易出现歧义。AI 大模型可将自然语言需求自动转换为结构化需求清单，还能生成用例图。例如输入 “开发一个用户登录系统，支持手机号验证码登录”，模型能输出包含功能点、异常处理等的需求文档。​

1. 编码阶段​

这是 AI 大模型应用最成熟的环节。开发者输入函数描述，模型即可生成代码。如输入 “用 Python 写一个二分查找函数”，模型生成代码：

def binary_search(arr, target):​

left, right = 0, len(arr) - 1​

while left <= right:​

mid = (left +