在软件开发领域，AI工具的出现曾让不少从业者充满期待。有人设想，只要把需求文档直接丢给AI，就能瞬间生成可用代码。但最新研究显示，这种理想状态在现实中并不容易实现。德国弗劳恩霍夫研究所与杜伊斯堡-埃森大学联合开展的调研项目，通过深度访谈14家企业的18位工程师，揭示了AI辅助开发的真实图景。这项研究覆盖了汽车、金融、电商等多个行业，时间跨度从2024年11月到2025年2月，为AI工具的实际应用提供了重要参考。

在调研过程中，工程师们普遍反映，传统的需求文档难以直接作为AI输入。一位来自医疗行业的开发人员分享了他的经历："我让GPT生成Keithley万用表的命令接口，但得到的代码需要反复修改才能使用。"这种现象背后，是需求描述与实现方式之间的鸿沟。需求文档通常说明"要做什么"，而AI需要知道"怎么做"。这种差异导致了工程师们不得不采取更细致的处理方式。

研究团队通过访谈发现，工程师们在使用AI工具时形成了独特的流程模式。这种模式包含三个核心环节：需求分解、代码生成和手动调整。其中，需求分解是关键步骤。一位大型企业资源规划公司的团队负责人解释道："我需要先画出程序的草图，思考剩余部分需要什么逻辑，然后确定调用哪些函数，如何连接数据库。"这个过程并不是AI带来的新要求，而是传统开发流程的延续。

在代码生成环节，工程师们根据任务熟悉程度选择不同模式。对于不熟悉的任务，他们会将AI视为"智能搜索引擎"，通过提示词获取解决方案。一位服务管理领域的开发者形容这是"更精准的谷歌替代品"。对于熟悉的任务，工程师们则会提供大量代码上下文，让AI生成符合特定场景的代码。来自大型服务管理公司的开发人员描述道："我经常复制已有代码，然后让模型添加新功能。"这种模式在提升效率的同时，也对工程师的代码理解能力提出了更高要求。

研究团队提出的双重模型理论框架，揭示了AI辅助开发的复杂性。流程模型展示了从需求到代码的完整路径，而内容模型则强调了有效提示的构成要素。在实际操作中，工程师们发现，仅仅提供编程任务是不够的，还需要包含五大关键信息要素。这些要素包括：现有代码片段、基础设施要求、编程语言规范、接口数据格式以及单元测试用例。这些细节的缺失，往往会导致AI生成的代码与实际需求产生偏差。

在提示工程方面，研究显示工程师们尚未将提示词视为重要工程产物。一位产品负责人指出："我们有特定的基础设施要求，必须以特定方式满足，但Copilot或任何模型都不知道这些规范。"这种现象在高要求领域可能成为隐患。随着AI工具的普及，工程师需要掌握新的技能，不仅包括如何构建有效提示，还要学会管理聊天历史和上下文信息，平衡提示投入与代码质量产出。

针对AI工具的未来发展，研究团队指出了三个方向：需求分解的自动化、上下文信息的智能管理、提示质量的量化评估。这些方向为AI工具的优化提供了明确路径。对于正在开发类似GitHub Copilot的产品，建议关注三个方面：不要过度宣传AI能力，应强调其协作价值；产品应更好地集成项目上下文，如自动读取配置文件和架构约束；还需要提供更好的提示管理功能，让工程师能够保存、复用和优化提示模板。

在实际应用中，AI工具的作用依然需要工程师的专业技能支撑。一位银行业的开发人员表示："我有时会继续写代码，因为建议没有意义；有时则使用自动补全建议并稍作调整。"这种结合人工与AI的模式，成为当前开发流程的常态。研究显示，那种让非技术人员通过简单描述就生成完整软件的愿景，目前仍然难以实现。企业需要重视对工程师在需求工程和软件设计方面能力的培养，确保AI工具能够发挥最大效能。