当代码不再稀缺：大型工程 AI 狂欢下的确定性底座｜QCon上海

从「构建 AI」到「驾驭 AI」，100+ 实战案例拆解 AI Native 时代的工程新实践！

将于 10 月 22 日—24 日举办，聚焦 Harness AI 时代的工程实践，围绕 AI Native 架构、Agent Runtime、AI Infra、Data Systems、Agent 安全与可观测、Loop Engineering、Vibe Coding、具身智能与世界模型、端云协同等前沿技术方向，邀请全球技术社区与产业一线的实践者，系统性分享前沿洞察与实战经验，共同探索 AI 从能力到系统、从实验到生产的真实路径。

在这一背景下，2026 年 QCon 全球软件开发大会大会 · 上海站正式启动。本次大会将于 10 月 22 日—24 日举办，聚焦 Harness AI 时代的工程实践，围绕 AI Native 架构、Agent Runtime、AI Infra、Data Systems、Agent 安全与可观测、Loop Engineering、Vibe Coding、具身智能与世界模型、端云协同等前沿技术方向，邀请全球技术社区与产业一线的实践者，系统性分享前沿洞察与实战经验，共同探索 AI 从能力到系统、从实验到生产的真实路径。

哔哩哔哩技术专家张忻正已确认出席 “AI 驱动的软件工程” 专题，并发表题为《当代码不再稀缺：大型工程 AI 狂欢下的确定性底座》的主题分享。AI 大幅降低了代码生成成本，却没有同步降低正确性交付成本。进入大型工程后，模型更像一个能力放大器：工程基础扎实的地方被放大，缺失的约束、验证和定位能力也会被放大。

张忻正本次分享结合后端、Web 前端与移动端的真实实践，聚焦 AI Coding 落地最关键的四件事：约束、定位、验证、度量。分享如何将架构规则从文档变成可执行约束，利用工程关系精准定位上下文，通过自动化验证提供交付证据，并从“代码量、Token、采纳率”等过程指标回归到一个更核心的问题——AI 写出来的代码，我们敢不敢合并？

同时复盘大型团队在 AI 工程化过程中的真实取舍：哪些建设值得持续投入，哪些方案已经验证失败需要止损，以及什么样的工程与协作形态，才能真正支撑 Fullstack 的规模化 AI 交付。

张忻正曾任 FFmpeg Contributor，IJKPlayer maintainer ， Monorepo 拥趸，目前从事跨平台技术，死磕 CMP，苹果粉转黑，b 站 0-1。他在本次会议的详细演讲内容如下：

从“让 AI 写得更多”转向“让团队敢于合并”：重新定义 AI Coding 的工程目标，从代码生成效率回到最终交付确定性

约束、定位、验证、度量的完整工程实践：覆盖后端、Web、移动端，而非单一技术栈的局部实验

真实的失败与止损经验：不仅分享做成了什么，也讲清楚哪些方案为什么失败，以及什么时候应该停止投入

代码成为 AI 与人共同的工程事实：减少依赖文档，通过 Codegen、类型系统、AST、编译和测试，让工程规则直接进入构建链路

理解大型工程落地 AI Coding 时，真正的瓶颈为什么从“写代码”转向“确定性交付”

了解大型团队 AI 工程化中哪些值得做、哪些应该停止做，避免陷入不断堆 Harness 的低效循环

除此之外，本次大会还策划了Loop Engineering、千行百业 Agent 创新实践、Agent 自主进化：从记忆到持续学习、Agent as a Service、Vibe Coding 时代的新质量债、理性驾驭 AI 的 SRE 可靠性工程、金融 AI Native工程实践：从研发提效到业务破局、AI Infra：算力效率决定规模化落地、AI Native 架构等 20 个专题论坛，届时将有来自不同行业、不同领域、不同企业的 100+资深专家在现场带来前沿技术洞察和一线实践经验。