孙计划
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研发工程师 · 得物

孙计划,得物研发工程师,先后负责得物可观测平台建设与交易订单系统研发。

在可观测领域,构建了覆盖全链路的监控、日志与追踪体系,深刻理解分布式系统的运行黑盒与高可用治理。

当前,专注于交易订单系统的架构演进。同时主导 AI Coding 的工程化探索,致力于将交易领域的业务规则与稳定性经验注入 AI 工具链,实现智能代码生成、单元测试与代码审查的提质增效。

目标是让 AI 成为真正懂交易、零差错的编程伙伴,在保障每一笔订单准确无误的前提下,大幅提升研发效能。

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得物交易核心系统的 AI 研发五道关口

AI Coding 普及让得物订单核心系统研发面临新挑战:代码产出量大增但质量不会自动提升,旧流程为人理解人设计,无法给 AI 提供可执行输入与可验证出口。

本次分享以得物出海礼品卡需求为贯穿案例,介绍如何将研发流水线重构为五道标准化关口:需求澄清用 BDD 钉死验收、技术方案锁定设计决策、TDD 用失败测试作客观锚点、门禁三层 DAG结构化卡控、全流程埋点把研发过程变成可度量数据,最终让 AI 产出成为可验证、可度量、可负责的研发方式。

演讲提纲:

1、订单系统三阶段改造与 AI 时代的新挑战
2、治理思路:从人理解人到五道关口的流水线重构
3、第一关,需求澄清:BDD 钉死验收 + 模板屏蔽技术语言 + 知识库现状对齐
4、第二关,技术方案:五段式模块拆解 + 规约拉取 + 稳定性三维度
5、第三关,TDD 编码:任务拆分 + 架构预检 + RED-GREEN 循环
6、第四关,门禁卡控:全流程审核分布 + 三层 DAG + 增量代码体检
7、第五关,埋点监控:三层看板 + 五维度观察 + 三个改进场景
8、写在最后:可验证、可度量、可负责才是 AI Native 范式核心

足够新鲜的思考、经验和判断。

9 月 12 日 · 上海浦东