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如何在 104 万行代码的老系统里，让 AI 完成一次 1000 行的迭代，还不出错？
上一篇文章跟大家介绍了我对领域化的理解——私有化部署只解决"AI 在哪运行"，领域化才解决"AI 能不能为这家企业工作"。有朋友看完后问：能不能讲一个具体的例子？ 这篇文章就为大家带来一个实际案例。我们是一家军工领域的能源企业，这套系统跑了很多年。下面要讲的，是我们公司与 aiXcoder 团队合作的一个 demo 场景：在一套 104 万行代码的存量系统上，用 AI 完成一次 1000 行代码的迭代，而且不出错。具体的情况如下。
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为什么 vibe coding个人用得很顺手，公司用不起来？
## 同一个工具，两种命运 同一个 AI 编程工具，在个人手里和在企业里，常常是两种命运。 个人用，Cursor、Claude Code、Codex 等等 一句话就能做出一版demo，半天出活，体验是"神器"。 企业用，推到几百人的研发团队，试点三个月，代码确实写快了，但交付周期没有缩短、研发成本没有下降、AI 生成的代码还不敢直接上生产。 工具没变，结果天差地别。这不是个例，而是企业 AI 编程落地的普遍现状。问题到底出在哪？
