跳到主要内容
持续人工智能是将智能自动化直接集成到开发工作流中，使人工智能辅助像语法高亮或代码自动补全一样自然和可靠。其目的是在编码过程的每个阶段增强开发者的意图。 可以这样理解：DevOps 自动化了软件交付的机械方面——构建、测试、部署。持续人工智能自动化了智能方面——理解上下文、提供建议、适应模式以及从开发者反馈中学习。

​
为什么持续人工智能现在如此重要

使 DevOps 成为必然的市场力量，如今也在推动持续人工智能的采用

开发者行为正在转变

工程团队正在迅速采用人工智能工具，许多团队在工作流中看到了显著的生产力提升。

经济压力

人工智能辅助编码正在可衡量地提高开发者产出，为早期采用者创造竞争优势。

工具成熟度

与 DevOps 不同，持续人工智能可以增量地在现有开发堆栈上实施，无需进行重大的基础设施更改。
率先实施系统化人工智能工作流的团队将创造随着时间推移而累积的优势。

​
持续人工智能成熟度模型

团队在采用持续人工智能时通常会经历三个阶段
当您想起时，您会提示人工智能，然后它完成任务。这对于快速提高生产力非常有用，但仍然高度手动且不一致。示例：仅当您想到时才使用人工智能草拟函数或建议测试用例。Continue 实施：使用聊天或编辑模式进行一次性编码任务。
人工智能在人工监督下处理日常任务。这就是团队开始看到复合收益的地方。示例：
  • 人工智能在 PR 审查期间添加缺失的文档
  • 自动代码格式化和样式更正
  • 为新函数生成单元测试
  • 分支合并时更新问题跟踪
Continue 实施：将 Continue CLI 与自定义规则集成到 CI/CD 管道中。
人工智能无需人工输入即可自主完成端到端流程，但仅限于非常具体、低风险的工作流。示例：
  • 在自动化测试通过后，人工智能合并安全的依赖项更新
  • 代码更改时自动更新文档
  • 基于失败模式自我修复的自修复测试套件
Continue 实施：具有严格权限和安全防护措施的全自动化代理。

​
构建您的持续人工智能工作流

​
从级别 1 → 级别 2 开始：选择一个工作流

不要试图一次性自动化所有事情。选择一个具体的日常痛点 
# Example: Automated code review comments
git diff | cn -p "review this diff and suggest improvements following our team standards"

# Example: Generate missing tests
cn -p "create unit tests for the functions in src/auth.js"

# Example: Update documentation
cn -p "update the README with the new API endpoints from the recent changes"

​
配置团队智能

最有效的持续人工智能是针对您的代码库、标准和实践进行调整的
config.yaml
rules:
  - name: code-review
    description: "Review code following team standards"
    rule: "Review following our TypeScript style guide and security practices"
    context:
      - "docs/style-guide.md"
      - "security-checklist.md"

​
实施渐进式权限

使用 Continue CLI 的权限系统逐步扩展 AI 功能
~/.continue/permissions.yaml
permissions:
  - allow: "Bash(git*)" # Git commands are safe
  - ask: "Write(**/*.ts)" # Ask before modifying TypeScript files
  - deny: "Bash(rm*)" # Never allow deletions

​
衡量重要指标：干预率

跟踪您需要纠正 AI 输出的频率。较低的干预率意味着更高的信任和复合生产力收益。

​
真实世界实施模式

设想设置一个人工智能代理，每天早上检查新的 GitHub 问题并留下第一个有用的回复。这减轻了维护者的负担，并确保社区成员能够快速得到回应。
人工智能可以自动审查新的拉取请求是否存在安全性、性能和样式问题。审查者仍然拥有最终决定权，但代理会突出常见问题并加快反馈循环。
无论代码何时更改，人工智能都可以扫描文档中的不匹配项并建议更新。这使得文档保持最新，而无需依赖开发者记住每一个细节。

​
持续人工智能可持续发展的最佳实践

人机协作

人工智能应该增强人类智能，而不是取代它。始终验证人工智能的建议，而不是盲目接受。

从小处着手，审慎扩展

从低风险、高价值的自动化开始。随着您建立信任和理解，逐步扩展。

根据您的上下文进行定制

通用人工智能的建议通常是错误的或无关紧要的。配置人工智能以理解您的特定模式和要求。

建立安全防护措施

使用权限系统、代码审查流程和测试来确保人工智能操作安全且可逆。

​
应避免的常见陷阱

过度自动化：不要自动化您不完全理解的流程
忽略上下文：人工智能在理解您的代码库和团队实践时效果最佳
跳过安全：始终实施适当的权限和审查流程
虚荣指标：关注干预率和实际节省的时间，而不是“生成的人工智能建议”

​
今天就开始

1

安装 Continue CLI

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/continuedev/continue/main/extensions/cli/scripts/install.sh | bash
2

选择一个工作流

选择一个日常痛点进行自动化
3

设置权限

配置人工智能操作的安全边界
4

衡量影响

跟踪干预率和节省的时间
5

迭代和扩展

逐步添加更多自动化工作流

​
竞争优势

实施持续人工智能的团队正在更快地编码，并构建与其组织一同扩展的机构智能。当其他人手动执行日常任务时，您的人工智能处理重复性工作，以便您的团队可以专注于创新和解决复杂问题。

​
下一步是什么？

随着人工智能能力的持续提升和工具的成熟，我们正在迈向一个智能辅助像版本控制或 IDE 一样成为开发基础的世界。现在开始构建这些能力的团队，当持续人工智能成为行业标准时，将拥有完善的系统、文化准备和机构知识。 准备好用持续人工智能增强您的开发工作流了吗？从一个简单的自动化开始，然后在此基础上构建。

想深入了解吗？

请查阅我们关于Continue CLI和理解配置的指南。