作为一个老码农，对各种新出的AI编程工具总是忍不住想试试。市面上主流的Copilot、Tabnine这些都用过不短时间。说实话，它们帮我补全个代码片段、写个简单函数确实挺快，省了不少敲键盘的功夫。但时间一长，感觉就有点瓶颈了。工具之间功能重叠不少，都是围绕局部代码生成打转。真遇到想整体优化一下开发流程，比如重构一个老旧模块，或者把测试部署这些环节串得更顺滑点，它们就显得力不从心了，更像是个高级点的代码提示器。
最近刷到消息，说百度旗下的文心快码，宣传说能搞开发流水线，听着挺玄乎。抱着试试看又有点怀疑的心态，我决定拿手头一个实际项目来检验下。这个项目是个内部运维数据面板的后端部分，技术栈是PythonFlask加一些数据处理库。痛点在于：代码结构有点乱，不同功能模块耦合度高；测试覆盖率低，每次改点东西都提心吊胆；部署还是半手动，效率低。
打开文心快码Zulu智能体，它的界面和之前用的工具不太一样。不是简单的聊天框或者行内提示，而是一个更系统的工作台。我尝试着不是问它怎么写某个函数，而是直接描述我的目标：我想重构这个PythonFlask后端项目，目标是模块解耦，提高测试覆盖率到80%，并实现基于Docker的自动化部署流程。
Zulu没有立刻给我一堆代码，而是开始引导我梳理需求。它问了一些关键问题，比如现有项目结构的主要问题在哪里，核心依赖是什么，期望的测试框架（我选了pytest），目标部署环境（公司内部的K8s集群）。感觉它是在试图理解整个上下文，而不是只盯着下一行代码。梳理清楚后，Zulu给出了一个重构方案。这方案让我有点惊讶。它首先分析了我现有代码库，识别出了几个高耦合的模块，并建议了新的分层结构（比如明确分出路由层、服务层、数据访问层）。清晰地写着第一步该做什么（比如创建新的包结构），第二步该挪动哪些文件并修改哪些导入路径，第三步开始针对核心服务模块编写单元测试的要点（甚至给出了测试用例的模板框架），第四步是集成测试的建议，最后是Dockerfile和CI/CD流水线配置（基于GitLabCI）的生成。每一步都伴随着自动生成的相关代码片段和配置文件，我只需要在它生成的框架里填充核心业务逻辑，或者根据实际情况微调。
坦白说，这个流水线式的引导太关键了。以前用Copilot，我需要自己脑子里有完整的重构蓝图，然后一步步问它：帮我写个测试用例、帮我写个Dockerfile。现在Zulu直接把蓝图和脚手架都搭好了，我只需要跟着做，或者直接自然语言提需求，or传流程图、设计图，让zulu根据我给的图来写代码，我只需要在关键节点确认和补充。效率的飞跃就体现在这里，我不再花大量时间在“怎么组织”、“下一步该干嘛”这种全局思考和琐碎的脚手架代码编写上。
