随着sonnet的普及，现在的开发确实可以达到事半功倍的效果，再加上cursor、claude dev等工具的加持，现在的软件开发，确实门槛降低了很多，我们可以快速的让ai给我们大量的提示、重构、单元测试、explain甚至是完全用自然语言​去开发一个项目。

但是这些ai code真的可以解决100%的问题么？

大家知道，目前的ai code，基本上可以解决​类似java、python、js甚至是很多常用编程语言的大部分问题。​那么接下来，我来给大家介绍一下我们碰到的问题。

年初的时候，我们为国内的一家存储半导体企业做ai​的咨询，他们的技术经历讲出了他们的一些诉求。

第一，半导体行业，由于技术壁垒，他们的资料，在网上的公开资料基本很少，甚至根本没有。所以他们的第一步，已经建立了公司内部的rag知识库，这个已经​解决他们的前期需求。

第二，他们的领导觉得，ai赋能半导体，不能仅仅只是做一个rag，这个难度不​大，他们的领导也觉得价值不大。接下来，他们的第二步就是希望AI可以​提升他们的code能力。但是不知道大家知不知道，半导体行业的开发语言，并不是大家所知道的c、c++、java、​python、js等等。​他们有一套自己的编程语言，并且都是内部的，外部基本找不到。

那么领导就希望达到类似sonnet的能力，可以通过自然语言，直接解决​代码生成能力。

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如果是你，你会怎么做？

前置信息

​1、github中，没有类似的​代码库。

2、目前公司内部的此类的代码量很少，不超过​2000行。

3、需要严格把控安全性，不能生成不能运行的​、错误的、有安全隐患的代码。

目前，这个项目我们已经进入了第二个迭代，从论文分析、代码构造、代码预估、testcase构造、沙箱隔离这几个重点入手，在第一个迭代中，已经基于他们的目前所有的代码进行了​开发。

接下来的第二个迭代中，我们将会扩展代码规模、与产品经理沟通开发场景，决定第二个迭代的代码生成范围​。

下次我们会在不涉密的情况下，与大家交流最新的场景。

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