专题演讲嘉宾：路宁

大模型在解释代码、回答代码问题、写单元测试等方面表现很不错，但这些只是辅助任务，真实项目需求开发中的设计及实现任务才是核心任务，这方面尚未有成熟的方法。一些AI Developer工具也能演示从零创建小应用的能力，但放到真实项目中就无法忍受了。

本分享结合在多类项目中借助GPT4开发完整需求的实践经验，介绍针对复杂度持续增加的编码任务，如何准备上下文？如何区别对待设计任务和实现任务？如何加工经验知识并利用它大幅提升生成效果？如何分步完成复杂的开发任务？同时，我们还会探讨组织或企业该如何建设知识工程，以便有力支撑工程师在核心开发任务中利用大模型提效。

演讲大纲

1. 利用大模型开发真实需求面临的挑战

2. 开发依赖项目代码的编码任务

3. 开发依赖经验知识的编码任务

4. 开发项目约束下的设计类任务

5. 形成完整的开发模式

6. 知识的分类及提示词框架

7. 如何加工任务经验知识

8. 组织需要开展知识工程建设

听众收益

1. 利用大模型开发真实需求的实用经验

2. 个人如何建设属于自己的知识工程

3. 组织开展系统性知识工程建设的内容和方法