前言：
在技術革新迅速的當下，國內雲廠商也意識到要打造擁抱開發者的雲平臺。如何以發展的眼光建設開發者產品與服務、或者說在軟件工程領域如何演進？是值得思考的課題
正文：
-----------------------雲廠商向服務開發者轉型-----------------------------
引用“世民談雲計算”中羣友的部分觀點羣友們又在爲國內雲計算的未來操碎了心。
在很長一段時間裏國內開發者的主要職責是實現業務需求，只負責開發，開發出來的製品交給運維的慣性很難改變。所以運維人員是主力用戶，部分運維只放心自己的東西，習慣基於基礎產品手搓監控、負載均衡、RDS、Jenkins等，且價格敏感。所以反映出來的是雲高階產品打磨不足、賣的不好，基礎產品價格戰猛烈，相對AWS、Azure利潤較低，使得雲往高階發展的空間有限。
國內IT系統研發模式什麼時候會出現拐點，從運維主導變爲開發主導？這幾年雲原生及DevOps也在國內有一些發展，雖然大的態勢一直沒出現變化，但也確實看到各主流雲廠商在API、SDK、Terraform，以及應用交付能力、雲開發能力持續投入，提前構建產品“搭積木”能力，有意識地逐步提升開發者友好度。而搭積木的能力也是AI未來介入加持的前提之一。
站在打磨雲高階產品的角度思考如何轉型，作爲開發者產品服務者應該做些什麼？
——————開發者工具是開發者和雲平臺雙向奔赴的紐帶——————
對開發者而言，希望低成本獲得簡單流暢的開發體驗，通過開發活動獲取職業回報；快速熟悉新興技術，持續學習獲得成長；無干擾發揮創造力，挖掘垂直賽道新機會; 以及可能需要適應 “Builder” 文化。
對雲平臺而言，需要激發開發者動力，提高平臺用戶活躍度；並持續洞悉開發者痛點，推動平臺產品被集成能力提升；進而針對開發者特性發揮生態創造性，富產品場景， 提升產品能力 。
於是“ 以應用爲中心，結合開發流程，連接基礎產品，打造開發雲平臺” 是開發者產品的長期方向。映射在產品形態上如下設計。
●面向應用——應用服務中心
支持應用模版快速跑通DevOps流程併發布上雲，以及已有應用快速部署上雲。可參考騰訊雲CODING快速應用中心，讓您10分鐘輕鬆玩轉AIGC
●面向雲產品——快速入門中心
登陸 DevOps_DevOps 解決方案_一站式 DevOps_開發者工具 | 騰訊雲 CODING DevOps ，點擊左下角【快速開始】即可開啓體驗。DevOps 快速入門中心提供低門檻入門指引，幫助新用戶快速端到端 DevOps 工作流程，是很方便的入門實操教程。
●開發者工具 —— AI代碼助手在軟件工程3.0中先行一步，詳情可參考
基於對企業訴求、模型策略以及應用形態的思考，基於“4+1+1”策略打造騰訊雲AI代碼助手：4個應用場景分別是 代碼補全，技術對話，單元測試和代碼診斷。優先投入在代碼補全；1個基於騰訊雲TI-One的訓練平臺，無論是私有化還是公有云場景，應用都基於該平臺進行訓練和推理優化，TI-One平臺本身具備多模能力，也支持騰訊內外部公有云、私有化部署產品形態，是非常可靠的AI應用產品基石；另外一個是數據看板，產品是否有效果，通過該數據看板進行衡量，目前AI代碼助手處於內測階段，我們密切關注 代碼生成率、採納率、QPS、生成耗時等關鍵指標，對產品的優化有不錯的監督反饋效果。
●開發者工具——CloudStudio
基於 CloudIDE 提供 deploykit 能力從而增強與雲基礎產品的連接性，可將代碼直接部署到雲平臺基礎產品；或提交到公開或私有倉庫進入DevOps流程；
通過雲端開發託管環境（CDE）爲開發測試人員提供開發交互沙箱環境（雲端開發+調試環境），方便多系統/微服務架構下各開發測試隨時進行調試、測試與試運行；
通過 Tencent Cloud Toolkit 本地 IDE 插件，幫助開發者將本地應用一鍵部署到CVM、Lighthouse、TKE、SCF、TCB 等；支持雲 API 查看、運行以及雲端調試。並實現雲 API 查看、在線調用、下載示例代碼、雲端 Cloud Studio 開發。目前Toolkit 可以在Vscode插件市場下載使用。
●開發者工具 —— CODING DevOps
CODING DevOps 是較早的業界產品之一，未來會是軟件工程3.0的主要實現載體。雖然目前AI 代碼助手作爲高頻場景率先切入，在持續交付的其他場景也將逐步引入AI能力。在此之前我們需要提前做一些優化、增強和減法工作，提升標品能力，爲接入AI能力減負。比如：
1.聚焦高PMF 標品產品線，核心工程組件升級，專注代碼管理、持續集成、製品管理和持續集成產品力提升，增強產品性能、簡化持續交付；集成騰訊雲 DevSecOps能力與質量保證能力。
2.業務協同能力（效能度量、項目協同、知識管理等）方面除CODING自有組件，也通過開放能力對接行業優秀產品，私有云代碼庫、製品庫以標準化產品被集成至私有云研運一體化解決方案
未來融入AI能力，覆蓋軟件工程構想、研發、發佈和運維全部階段。比如，AI可以幫助客戶基於業務目標進行敏捷規劃，輔助產品腦爆，編寫需求文檔，實現產品原型。也可以輔助進行架構建模，雲原生應用管理，製品部署，配置變更、數據庫變更等。
●此外，我們也爲開發愛好者提供新形式的技術交流陣地
1.CloudStudio 面向開發愛好者及團隊，推出集編程學習、應用分享、開發協作於一體的技術交流社區Cloud Studio 。通過社區，開發者可以藉助IDE的協作交互能力，實現個人應用分享；能夠以應用的方式呈現多媒體教程，並通過編碼交互完成手把手教程、快速學習編程。對應用提供博客功能，且支持fork、從而進一步執行開發協作。
2.CODING 代碼倉庫也將支持公開倉、用戶能夠分享自己的公開項目，支持用戶 star，fork，提issue或PR，對開發者生態更友好。
結語：
騰訊雲CODING 希望在擁抱AI中，與軟件工程過程中各細分領域專家、客戶團隊共同探索軟件工程3.0。我們也相信未來的雲是服務開發者的雲，會持續面向開發者提供高效的產品體驗，做好專業領域的產品“積木”，在AI加持下與衆多雲產品打造面向未來的雲平臺。
以下爲素材
一、資質與榮譽
評估資質
●【信通院】CODING 代碼託管作爲首個自研代碼倉庫產品登冊 《軟件供應鏈安全產品名錄》
●【可信雲】《 DevOps 平臺-研發運營（DevOps）解決方案分級能力》“先進級”（最高級）
●【可信雲】《雲原生安全成熟度及雲原生技術架構成熟度》在雲原生研發運營安全域獲L4 和研發測試域獲 L4+ 認證 （最高級）
●【信通院】《研發運營一體化通用效能度量模型系統平臺和工具》產業推廣二級（目前最高級）
除此產品本身獲得權威資質之外，還
●【 Gartner】憑藉完備創新的持續交付能力支持騰訊雲容器服務進入2023 年《MagicQuadrant for Container Management》挑戰者象限
●【可信雲】憑藉完備創新的持續交付能力支持騰訊雲專有云平臺獲得一雲多芯PaaS平臺能力檢驗證書（先進級）
榮譽獎項
●【信通院】入選《軟件質效技術創新優秀案例》
●【信通院】CODINGx 比亞迪集團榮獲 2022 XOps 產業生態峯會研運質效典範標杆案例
● SegmentFault 2023年頒佈【2022年中國技術品牌影響力企業榜】
● 高效運維社區 2023年頒佈【2022 DevOps 領域年度極具影響力產品】
●【信通院】工信部信息技術應用創新解決方案（典型解決方案）
●【信通院】2023 XOps "領新杯" 業技融合攻堅先鋒案例
行業權威
● 鑄基計劃“TISC企業級平臺工程技術標準”專家委員會及參編單位
●【信通院雲上軟件工程社區】副理事長單位，雲上軟件工程社區首批汽車雲工作組成員單位；參編《雲上軟件研發效能與質量》《雲上軟件開發效能度量分級模型》《面向行業場景的軟件研發效能成熟度模型第1部分：汽車行業》等多項標準
●【信通院】《研發組織平臺工程能力要求》首批參編單位
二、今年市場成績，推薦案例
●【中國氣象局】助力數值預報中心加快推進下一代模式研發，發展自主可控的地球系統數值預報模式
創新中突破，蝶變中成長！中國氣象局地球系統數值預報中心兩週歲啦！
●【南方航空】信息中心引入建設DevOps研運一體化流水線，帶來組織、流程、文化方面的變化，爲推動高質量發展注入創新能量
IT主題黨日 | 以公司第二次黨代會精神爲指引 推進DevOps研運一體化項目落地
●【招商證券】搭建軟件工程能效平臺，通過信通院DevOps持續交付和敏捷開發管理標準評估，相關項目能力達到國內領先水平
重磅！招商證券通過信通院 DevOps 持續交付和敏捷開發管理標準評估，相關項目能力達到國內領先水平
●【太平金融科技服務（上海）有限公司】通過引入先進的研發管理理念和DevOps工具，實現了需求從提交到交付的全流程協同和管理，滿足各類應用系統的研發需要。實現交付全流程的自動化和可視化，爲提升跨團隊、跨組織項目管理模式的協同效率和交付效率提供了有效支撐。
https://baijiahao.baidu.com/s?id=1777994518783332105&wfr=spider&for=pc
●【伊利實業集團股份有限公司】順利完成了覆蓋需求、研發協同、CI/CD、測試管理、製品倉庫、文檔管理、度量管理等 7 個主要模塊的DevOps平臺建設，並規範化研發管理流程體系，強化代碼安全內控和應用質量。降低內外部協作成本，將生態廠商的組織和團隊有效聯動起來。
伊利與騰訊雲CODING的「水乳交融」啓示錄
---------------------------軟件工程進入3.0時代---------------------------
工程技術領域的出新很快，從雲原生到平臺工程，熱度還沒發酵完，AI大模型就橫空出世了。 今年初隨着GPT3/4的爆發，以LLM爲首的面向大模型的軟件工程體系也被提出，AI for SE的應用前景變得更加廣泛。例如，深度學習技術被用於代碼生成和補全、缺陷檢測和自動修復；數據挖掘技術被用於軟件過程改進和項目管理；自然語言處理技術被用於需求分析、代碼審查和文檔生成等。軟件工程的關注點從面向對象編程轉向雲計算和AI，進入3.0時代。
軟件工程3.0的目標，是利用人工智能技術改進軟件工程的過程和方法，幫助業務人員、產品經理、項目經理、開發測試、運維這些角色實現軟件研發的智能化、自動化。比如輔助業務分析、提出需求；輔助敏捷規劃、項目管理，實現產品原型；輔助架構建模，編寫代碼、單元測試、交付運維等，從而提供軟件開發的效率和質量。
騰訊雲認爲：AI對世界的改變，一定是通過數字與產業融合實現的。機器決策、自主生成、自然交互等一系列變革，將推動產業實現更高效率、更低成本、更好體驗和更大創新。而軟件工程和代碼能力正是構建和鏈接數字世界的有效手段，可以大幅降低數字經濟的創新門檻和成本。