大模型能力持续演进，但 AI 的下一阶段竞争正在发生变化。模型能力之外，如何构建可靠的智能体、完善 AI 工程体系，并让 AI 在复杂业务环境中稳定运行，正在成为产业探索的新重点。
8 月 21 日-22 日，AICon 全球人工智能开发与应用大会将在深圳举办。大会全日程现已 100%上线，来自产业一线的技术专家将围绕 Agent 工程化、大模型基础设施、AI Native 研发、具身智能等前沿方向，分享 AI 时代的技术探索与工程实践，共同探讨 AI 从能力突破走向系统构建的新路径。
汇丰科技内部开源负责人李渭宁已确认出席 “AI 原生新范式：Coding Agent 重构软件研发全流程” 专题，并发表题为《从代码生成到研发闭环：AI Coding 在金融科技 SDLC 中的落地实践》的主题分享。本次分享将结合汇丰科技在 AI Coding 领域的企业级实践，介绍如何通过内部开源与社区共创，汇聚不同团队在需求分析、架构设计、编码实现、代码评审、测试验证和交付协同等环节的探索经验，并将优秀实践沉淀为可复用、可治理的工具与 Agent Skills。分享也将重点讨论 AI Coding 如何从个人开发提效工具，进一步演进为覆盖 SDLC 全流程的智能化研发能力。结合 MCP、VS Code、GitHub Copilot、Jira、Confluence 等工具与平台集成，展示 Agent Skills 在研发上下文构建、需求澄清、代码生成、测试验证、代码评审、知识沉淀和交付协同中的应用案例。同时，本次分享也会结合金融科技场景下对安全、合规、风险评估和组织推广的要求，探讨如何在可控、可治理的前提下，推动 AI Coding 从团队试点走向规模化落地，最终实现从个人提效到组织级研发能力升级。
李渭宁，汇丰科技内部开源负责人，深耕金融科技领域 15 年，具备研发、测试、运维、架构、项目交付及产品管理等多领域实践经验。曾服务汇丰科技、广汽汽车金融、小鹏融资租赁、恒生银行等金融机构及科技企业，积累了丰富的金融系统建设、技术架构演进与数字化转型实践经验。他在本次会议的详细演讲内容如下：
演讲提纲：
金融科技研发的现实挑战与 AI Coding 的演进
从代码生成提效到研发流程提效
企业场景下的关键痛点：上下文、质量、合规、安全与度量
AI Coding 从个人工具走向组织能力的关键拐点
2. 内部开源与社区共创：构建企业级 AI Coding 实践体系
汇聚不同团队的 AI Coding 使用经验
通过内部开源推动实践复用与协同创新
从零散 Prompt 到可复用的顺手工具与 Agent Skills
3. Agent Skills 驱动的智能化 SDLC 应用案例
需求阶段：结合 Jira、Confluence 辅助需求理解与澄清
设计阶段：辅助架构方案生成、影响分析与技术决策
编码阶段：结合 VS Code、GitHub Copilot 提升开发效率
评审阶段：辅助 Code Review、风险识别与规范检查
测试阶段：辅助测试用例生成、缺陷分析与验证闭环
4. 工具集成：让 Agent 进入企业研发工作流
MCP 在连接工具、数据与研发上下文中的作用
与 VS Code、GitHub Copilot、Jira、Confluence 等工具的协同
从单点助手到跨工具 Agent 工作流
5. AI Coding 的安全治理、风险评估与可控落地
金融科技场景下的安全、合规与数据边界
Agent Skills 的复用、权限、审计与质量治理
如何平衡效率提升与工程风险
6. 从团队试点到规模化推广的实践经验
从内部开源小项目到上万人分享与共建的 AI Coding 平台
如何选择高价值试点场景并形成可复制路径
推广过程中的开发者采纳、培训反馈与社区运营机制
实践痛点
效果不稳定：模型输出存在幻觉和不确定性，在复杂业务场景下难以保证代码质量与一致性。
安全与合规风险：可能涉及敏感数据泄露、工具越权调用等风险。
规模化推广不易：不同团队的技术栈和研发流程差异较大，应用价值也难以量化，需要同步推动平台、流程与研发文化的转变。
听众收益
了解实践模式：了解如何通过内部开源，共创 AI Coding 实践与 Agent Skills。
掌握落地方法：掌握 Agent Skills 赋能 SDLC 各环节的实施路径。
借鉴推广经验：借鉴 AI Coding 在安全治理、风险评估及规模化推广方面的经验
除此之外，本次大会还策划了AI Infra、推理工程与异构计算、超级个体与蜂群智能的共生进化、迈向机器人 AGI 的关键技术与产业实践、Agent 安全：从风险到可控、大模型效率工程与 Agent 系统实践、AI Agent 高价值商业场景实战等 10 个专题论坛，届时将有来自不同行业、不同领域、不同企业的 50+资深专家在现场带来前沿技术洞察和一线实践经验。
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