这是 Booking 和 Sourcegraph 的技术负责人在 AI Engineer Summit 2025 上的一场主题为“在企业 SDLC 中构建真正带来投资回报的 AI 智能体”的演讲，他们分享了自己如何开发与使用 AI 工具，来替公司里的开发者节约时间、减少重复劳动，还能保证产品质量。在某种程度上，这就和我们在日常生活里寻找各种“捷径”或“自动化工具”有异曲同工之妙。
这场演讲围绕一个大主题：如何在企业中使用 AI（人工智能）来真正节省时间、提高效率并获得实实在在的回报。可能你不是专业的程序员，但在工作和生活里，你也常常会遇到那些繁琐、重复的事情。如果我们有办法用更聪明的 AI 系统来分担琐碎、让自己有更多时间去做更有创造力或更有意义的工作，那也是挺不错的。
AI 解决了 Booking 中的哪些“痛点”？
1. 代码库太大、太旧
• 就好比我们的电脑里堆了很多文档、照片、软件，到底该删哪儿、该留哪儿？最后找个东西怎么都翻不出来。
• Booking 里有几千名开发人员、海量代码，各种“过时的功能开关”、“没用的旧功能”就像老旧文件一样堆积成山，找和改都很费时。这些“旧东西”不但让系统臃肿，也拖慢了后续新功能的上线速度。
2. 日常工作重复度高
• 想象一下，你每天可能要应对相同的邮件模板、相同的表格操作，甚至相同的对话。时间一久，就失去了激情和创造力。
• 对他们来说，是在同一个庞大系统上修改、审查代码，可能 80% 都是重复操作。“小问题”却要手动翻大量文档或代码才能找到答案，极其浪费时间。
3. 团队合作成本高
• 同事之间得相互审阅彼此的修改，还要确保所有人遵守项目的统一规则或合规要求。
• 设想一下，如果每次你都要仔细对照一份几十页的“规范手册”，然后挨个校对，很繁琐也容易出错。
他们怎么用 AI 来解决？
1. 智能搜索与自动化提示
• 就像给你的文档库装了一个“超级搜索引擎”，能理解关键词甚至上下文，立刻帮你在海量资料里找到精确的内容。
• 在 Booking，他们用 Sourcegraph 的“智能搜索”功能快速定位旧代码或特性开关，然后再用 AI 模型（Cody）判断哪些能删，哪些需要保留，就像一个自动化的“断舍离”助手。
2. 让 AI 帮你码字、审阅和修正
• 你可能已经见过一些自动写作或自动补全工具，AI 能在编辑器里推荐或帮你改错，还能根据公司内部的规则给出修改建议。
• 在 Booking 的场景下，AI 不只写代码，还会根据预先定义的“企业规范”和“审核规则”，在审阅过程中自动指出问题，并给出修正建议。这样人类的审查者就不必再“重头到尾”一遍遍去对照那些复杂规范。
3. 长期目标：自动化地清理旧系统、升级基础架构
• 我们平时也会有电脑系统定期清理的需求，把冗余的文件删掉，让系统更快、更稳定。
• 他们希望在几个月内，通过 AI 辅助大规模迁移，让老旧代码变得更现代、更易维护，而不是拖个几年还没动工。
这些工具带来的价值与启示
1. 节省时间，减轻负担
• 在演讲中提到，Booking 的一些开发者如果持续使用 AI 工具，效率能提升 30% 以上。一天 8 小时的工作量，只需花 5~6 小时就可完成。这让他们能拿出更多精力去做更有创造力或价值更高的事情。
• 这一点放在我们日常生活里，你也可以想想：如果有一个智能工具帮你做重复、琐碎、机械的事，能帮你省多少功夫？
2. 提升质量并保持一致
• AI 可以帮助自动检查并修复那些人工容易忽视的规范性问题，减少人为失误。
• 在公司或团队里，也更好维持统一标准，就像一个耐心又不会犯困的“质量管理员”。
3. 教育与学习
• 他们反复提到，“培训团队”非常关键。再好的工具，如果不了解使用方法和思路，也感受不到真正的价值。
• 对我们普通人而言，想用好一款新软件或新 AI 工具，也要学会“怎么问”、“怎么给它提示”。通过合适的提问，AI 才能真正解决你的具体问题。
4. 不是“包治百病”，但有无限潜力
• 演讲嘉宾也坦言，他们还在不断摸索和试验，AI 既有机会也有局限。
• 目前最常见的风险就是“幻觉”（AI 胡乱编造答案）、“隐私问题”（公司机密数据的安全），以及如何更好地落地（比如整合进现有工具、培训员工）。
这场演讲围绕一个大主题：如何在企业中使用 AI（人工智能）来真正节省时间、提高效率并获得实实在在的回报。可能你不是专业的程序员，但在工作和生活里，你也常常会遇到那些繁琐、重复的事情。如果我们有办法用更聪明的 AI 系统来分担琐碎、让自己有更多时间去做更有创造力或更有意义的工作，那也是挺不错的。
AI 解决了 Booking 中的哪些“痛点”？
1. 代码库太大、太旧
• 就好比我们的电脑里堆了很多文档、照片、软件，到底该删哪儿、该留哪儿？最后找个东西怎么都翻不出来。
• Booking 里有几千名开发人员、海量代码，各种“过时的功能开关”、“没用的旧功能”就像老旧文件一样堆积成山，找和改都很费时。这些“旧东西”不但让系统臃肿，也拖慢了后续新功能的上线速度。
2. 日常工作重复度高
• 想象一下，你每天可能要应对相同的邮件模板、相同的表格操作，甚至相同的对话。时间一久，就失去了激情和创造力。
• 对他们来说，是在同一个庞大系统上修改、审查代码，可能 80% 都是重复操作。“小问题”却要手动翻大量文档或代码才能找到答案，极其浪费时间。
3. 团队合作成本高
• 同事之间得相互审阅彼此的修改，还要确保所有人遵守项目的统一规则或合规要求。
• 设想一下，如果每次你都要仔细对照一份几十页的“规范手册”，然后挨个校对，很繁琐也容易出错。
他们怎么用 AI 来解决？
1. 智能搜索与自动化提示
• 就像给你的文档库装了一个“超级搜索引擎”，能理解关键词甚至上下文，立刻帮你在海量资料里找到精确的内容。
• 在 Booking，他们用 Sourcegraph 的“智能搜索”功能快速定位旧代码或特性开关，然后再用 AI 模型（Cody）判断哪些能删，哪些需要保留，就像一个自动化的“断舍离”助手。
2. 让 AI 帮你码字、审阅和修正
• 你可能已经见过一些自动写作或自动补全工具，AI 能在编辑器里推荐或帮你改错，还能根据公司内部的规则给出修改建议。
• 在 Booking 的场景下，AI 不只写代码，还会根据预先定义的“企业规范”和“审核规则”，在审阅过程中自动指出问题，并给出修正建议。这样人类的审查者就不必再“重头到尾”一遍遍去对照那些复杂规范。
3. 长期目标：自动化地清理旧系统、升级基础架构
• 我们平时也会有电脑系统定期清理的需求，把冗余的文件删掉，让系统更快、更稳定。
• 他们希望在几个月内，通过 AI 辅助大规模迁移，让老旧代码变得更现代、更易维护，而不是拖个几年还没动工。
这些工具带来的价值与启示
1. 节省时间，减轻负担
• 在演讲中提到，Booking 的一些开发者如果持续使用 AI 工具，效率能提升 30% 以上。一天 8 小时的工作量，只需花 5~6 小时就可完成。这让他们能拿出更多精力去做更有创造力或价值更高的事情。
• 这一点放在我们日常生活里，你也可以想想：如果有一个智能工具帮你做重复、琐碎、机械的事，能帮你省多少功夫？
2. 提升质量并保持一致
• AI 可以帮助自动检查并修复那些人工容易忽视的规范性问题，减少人为失误。
• 在公司或团队里，也更好维持统一标准，就像一个耐心又不会犯困的“质量管理员”。
3. 教育与学习
• 他们反复提到，“培训团队”非常关键。再好的工具，如果不了解使用方法和思路，也感受不到真正的价值。
• 对我们普通人而言，想用好一款新软件或新 AI 工具，也要学会“怎么问”、“怎么给它提示”。通过合适的提问，AI 才能真正解决你的具体问题。
4. 不是“包治百病”，但有无限潜力
• 演讲嘉宾也坦言，他们还在不断摸索和试验，AI 既有机会也有局限。
• 目前最常见的风险就是“幻觉”（AI 胡乱编造答案）、“隐私问题”（公司机密数据的安全），以及如何更好地落地（比如整合进现有工具、培训员工）。
