AI转型加速：Cubeia的百日冲刺
Cubeia，这家iGaming平台开发商，正全力推进其为期100天的AI辅助代码转型计划。公司在四月份做出重大决策，全面采用AI辅助代码，尤其聚焦于利用Claude的LLM（大型语言模型）来显著加速其客户端更新的开发与发布。
Cubeia首席运营官Stefan Grenstad向iGB透露，截至七月中旬，公司的前端系统已实现100%由AI驱动，后端系统也紧随其后，达到了90%-95%的AI化水平。事实证明，Grenstad此前关于AI转型将大幅提升发布速度、让公司能为客户推出更多更新的预测已成为现实，远超以往依赖人工编写代码的效率。
开发者技能挑战：多任务处理成关键
然而，高级管理团队并未预料到的是，这场转型对开发团队的技能构成了严峻考验。Grenstad坦言：“非常明显的一点是，那些难以进行上下文切换的开发者正面临困境，因为要提高生产力，你必须具备多任务处理能力。”
他进一步解释道：“当你进行多任务处理时，你会有多个‘代理’（agents）同时运行，它们在不同的时间完成，原则上你可以启动数百个。”Grenstad认为，这里需要找到一个平衡点。由于设置一个“代理”可能需要几分钟，开发者理论上可以在一天内完成大量的发布或任务。但多任务处理是一项至关重要的技能，它能确保所有这些任务并行运行，并有其他开发者随时可以审查AI编写的代码。
“一个开发者能够同时协调多少并行任务，这里存在一个最佳点。这变得非常重要，我们需要找到完美的数量。这是我没有预料到的一个副作用。”Grenstad补充道。
团队适应与内部讨论：从抵触到拥抱
作为转型的一部分，公司需要进行重组和额外的培训，以适应更新的流程。Grenstad强调：“这实际上是一种优先级技能，关乎人们了解和理解应该关注什么，以及什么优先级较低。”
COO表示，这一挑战已引发内部就团队每天应完成多少任务进行公开讨论。当被问及团队中是否有技术主管对全面转向AI代码表现出明显抵触时，Grenstad直言“当然有”。
然而，也有一些此前持怀疑态度的员工对新模式适应得非常好。“我们一位资深员工，曾是主要的怀疑者之一，现在实际上将Claude作为他的‘智囊团’。他以这种方式真正适应了AI驱动的开发。所以，我认为他是非常积极评价AI的人之一。”
他指出：“当资深开发者开始向AI提问时，模型能够自我修正或使解决方案变得更好，这真是太棒了。”
发布速度飙升：机遇与挑战并存
另一些人则担心，发布速度的显著提升会导致失去控制。在Cubeia转向AI代码之前，公司每月发布4到6次，平均处理50个工单。
Grenstad指出：“我们在五月和六月确实大大提高了速度。五月我们只有5次发布，但处理了86个工单。六月我们有10次发布，处理了96个工单。”
值得注意的是，最近几周真正显现出来的是重新评估和重组团队的机会，以便更好地整合新流程，并将AI的使用推广到各个团队。最终目标是让AI应用于所有职能。
质量保障（QA）的深度融合与未来展望
Grenstad正在考虑的一个重要问题是如何更好地将质量保障（QA）功能整合到Cubeia的开发周期中，尤其是在发布速度加快的情况下。
他解释说：“QA功能是开发团队的一部分，但中间存在一种‘交接’。现在我们有了AI驱动的开发，这种模式效果不佳。当我们尝试启动AI驱动的QA时，它们应该同步进行。”
Grenstad表示，在新结构下，开发者将负责一个任务或发布，直到其投入生产，而QA阶段是其中的一部分。他认为，QA也需要成为规划过程的一部分。
这一过程的一个重要组成部分是确保相关团队获得必要的支持，以帮助他们度过转型期。他相信，总体而言，开发者们支持全面转向AI辅助代码的总体目标。
Grenstad指出：“我的技术主管们在帮助那些遇到困难的员工方面做得非常出色，他们给予支持和帮助。”他总结道：“我认为现在每个人都同意这是我们应该工作的方式。这是未来。我不认为他们认为这是错误的道路。我认为他们和我一样，对很多事情仍持怀疑态度，比如在如此高的速度下，我们如何确保质量保持不变。”