AI开发应用

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Harold Yang

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

万物智能时代的产业跃迁:下一站 Physical AI,以Cobuilder、Harness构筑的研

AI 正在经历从数字世界走向物理世界的四级跳，这条跃迁路径在硬件上遇到了真实鸿沟。因此，AI 硬件的瓶颈多数不是模型问题，而是工程问题。

AI开发应用

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Claire Wu

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

基于规格驱动编码（SDD）范式的智能研发实践

金融软件研发行业普遍存在痛点问题，采用AI代码补全工具，代码片段采纳率看似可观，但因缺少统一设计约束，生成代码与业务、合规要求偏差较大，代码入库落地率偏低。

AI开发应用

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Baldwin Lin

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

用 Qoder 创造 Qoder：AI Native 下的Agentic AI 实践

当前，AI Coding 领域正经历从“辅助编码”向“Agentic AI 全自动编程”的范式跃迁。企业在享受代码产出效率指数级提升的同时，也面临着深刻痛点。

AI开发应用

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Kirss Wang

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

从UX到AX：Coding Agent的工程化落地与开发者角色重塑

当下代码智能体从辅助编码工具演变为自主主体，深度介入需求、编码、验证、运维全生命周期。但在意图传递、上下文工程、验证体系上仍存在巨大鸿沟。

AI开发应用

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Derrick Xu

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

Agentic时代下：基于Harness工程化体系的Coding Agent研发效能提升实践

随着大模型能力从代码补全、问答辅助进入任务规划、代码修改、验证执行和跨系统协同，研发场景中的AI协同方式正在发生变化。开发者开始把更多完整任务交给Agent处理

AI开发应用

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Donald Zhao

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

企业级AI研发智能体Harness建设实践

当下，轻量化、简单场景下的AI编码辅助已实现规模化落地，但当研发场景从简单需求迭代走向大型、复杂、长链路的PRD需求交付时智能体无法适配企业级复杂研发场景的要求

AI开发应用

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Chuck Mei

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

从个人提效到组织提效：基于 AgentKit 的新一代研发工作台

大模型正在重塑软件研发，AI Coding 已显著提升个人编码效率，但需求澄清、方案评审、环境准备、测试发布仍依赖多人串联，个人提效尚未转化为组织提效。

自动化测试

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James Hu

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

从生成到自愈：多模态融合驱动的 UI 自动化全链路闭环实践

在「多端兼容 + 品牌碎片 + 周级迭代」的极端场景下，传统自动化深陷「高维护、低鲁棒、难扩展」的死局。如何打破这一困境，构建从生成到自愈的全链路闭环成为挑战。

自动化测试

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Ezekiel Chen

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

构建Testing Harness Agent：通往自动化测试平台的下一站

AI Coding 让编码效率提升近十倍，质量却不升反降。人工回归测试与覆盖率门禁难以承载十倍产出，缺陷返工抵消了提效节省的时间——质量保障已成为研发链路的瓶颈