獨自一人，一臺筆記本電腦，一邊打開飛書對話視窗，一邊呼叫飛書 CodeM 研發智能體。
2026 年 8 月某工作天，一名寧德新能源的青年員工於飯堂端起餐盤，落座前隨即掏出通訊設備，登入內部社交應用「鵲橋會」。
首頁推薦列表換了更溫馨的色調，AI 篩選出 30 筆匹配數據，每張卡片底部另增「查看詳情」按鈕。這位員工滑動幾屏，將有心儀對象加入收藏，整過程未滿一分鐘。
此次改版的幕後功臣，是寧德新能源 IT 部門的一位開發工程師。他手上尚有其他內部系統待維護，鵲橋會僅其中之一。與他共同推進此次迭代的，還有一位名為飛書 CodeM 的 AI 研發智能體。
一人須同時維持多個項目
鵲橋會始於 2020 年，由寧德新能源工會主導啟動。其定位單純——為符合資格的內部員工提供一個可信賴的配对平臺。
消費類電池乃公司主營業務。近年行業發展迅速，員工人數隨之攀升，年輕面孔比例偏高。廠房眾多、輪班頻密，加之工作節奏緊湊，且福建寧德本身城市規模有限，年輕人自然接觸的社交圈子相對狹窄。旨在让员工在內部環境認識彼此，便是該應用的初衷。
初期的鵲橋會功能簡陋：註冊、填資料、瀏覽資料、表達意向。使用者雖不多，但始終維持活躍。曾有員工借此結識伴侶，並將消息回報工會，僅獲幾句言謝。
直至 2026 年，鵲橋會的賬戶數量及日常活躍度均比數年前提升了一個層級。工會期望在七夕節前夕，使配對推薦更為精準，並讓介面更貼近相亲情境。年輕一代的審美與習慣亦在蛻變，色調、欄目、時間格式等細節均須跟進。
需求流轉至 IT 部門，最後由具體負責的開發工程師承接。他並非該應用的專責開發。內部系統、員工服務、多款輕型應用，均需兼顧。桌面上常亮著多個 IDE 視窗。
單人對應多項目，擁有明確的上線時限。此乃許多大型企業 IT 部門真實存在的情境。業務需求源源不絕，開發資源卻捉襟見肘。過往模式下，憑藉個人手寫程式碼、查閱文檔、調整樣式，往往需在有限時間內做取捨。往年此時，鵲橋會大概只會得到主要功能的修補，那些「錦上添花」的細微優化會被擱置至下一季。
今次情況略有不同。
飛書 CodeM，接手「細微調整」
8 月上旬，該開發工程師在筆電裝妥飛書 CodeM，開啟飛書對話視窗。他並未先撰寫需求清單，直接在對話框輸入一行文字：「將推薦清單卡片的背景改為暖色調。」
飛書 CodeM 讀取其授權範圍內的項目程式碼，精準定位對應的前端樣式文件。修改完畢後，它會在回覆訊息中直接附帶頁面截圖，呈示代碼改動與實際效果。工程師掃一眼便能判斷顏色、佈局是否達標，再決定是否保留。
接著他提出下一項。
• 時間格式統一為幾月幾日。
• 個人資料頁幾個欄目順序調整。
• AI 推薦清單限制上限 30 條，按 MatchScore 由高至低排序。
• AI 推薦及最新列表下方，重添‘詳情’按鈕，收藏按鈕保留。
逐一進行下來，每項皆指向明確頁面、欄位及規則。飛書 CodeM 給出的改動，他再親自查閱一遍，本地運行測試。覺得無誤則保留，若有問題便修正。
曾有一次碰上疑問：AI 推薦清單的排序邏輯原先如何制定？為何選用 MatchScore 而非其他欄目？相關討論散見於鵲橋會需求群聊記錄中，時間跨度接近一年。以往遇此情況，他需自行向上翻查記錄，或詢問當時參與討論的同事。
今次，他授權飛書 CodeM 讀取指定群組消息。飛書 CodeM 於授權範圍內搜尋相關討論，找出近一年記錄裡幾段關鍵資訊，結合上下文給予判斷及建議。全程均在對話中完成，工程師可直接見引用歷史資訊及分析，再決定採納何部分。
對他而言，飛書 CodeM 處理的不止是代碼。項目程式碼、技能與外掛、可重用知識，均可於同一工作空間調用。對同時維持有關項目的開發者而言，程式碼、上下文及相關工具能匯聚於一處，AI 方能真確理解當下所需完成之事。
測試、驗收、代碼合併、上線這幾步，他並未交由工具。上線版本鵲橋會的每一個頁面、每一次跳轉、每一條推薦結果，均由他親自點擊、檢視、確認過。發佈前一日他仍在監測頁面載入速度，發現某張頭像載入緩慢，再次調整緩存策略。
一人，一臺 Windows 筆電，一個飛書對話視窗，一個飛書 CodeM 研發智能體。8 月 12 日預熱發布，8 月 19 日七夕正式推廣。此時間表乃 IT 團隊自定步調。
真正節省下來的
正是那些「無暇處理」的瑣事
至於節省了多少時間，開發工程師給出保守估計。「今次調整需求不算龐大，或許能縮減一半時間，應屬事實。」
然就單一改動而言，效能變化極為直觀。「只要你描繪某個頁面、欄目，顯示內容為何，時間格式如何，飛書 CodeM 均能精準協助調整。」
過往修改欄目顯示格式，需先鎖定對應組件，再確認時間格式化函數調用位置，修改程式碼、運行測試、檢視效果，走一圈通常需半小時。採用飛書 CodeM 後，從輸入「時間格式統一為幾月幾日」至看見頁面正確顯示，約莫只需數分鐘。
更為顯著變化發生在昔日常被擱置的微優化上。諸般事項並不困難，卻總有一共通難題：理應處理，唯恐未有時間。
設有飛書 CodeM 後，這些細微改動能順手完成的比率顯著提升。開發師仍是其人，手持項目亦未減，惟各項目可進一步精雕細琢的空間增大。
對於一款服務內部員工的應用而言，這些細節絕非無關痛癢。頁面操作更順手一點，資訊呈現更清晰一點，推薦結果更準確一點，終歸影響員工實際使用體驗。
需求延伸至何處，AI 便介入何處
此次鵲橋會的實踐，乃寧德新能源探索飛書 CodeM 的一個切入口。
過程中，飛書 CodeM 參與的不僅是程式碼修訂。它深入真實企業研發環境，理解項目上下文、承擔具體開發任務，與開發人員共同完成由需求至代碼交付歷程。開發人員仍負責需求判斷、方案設計及代碼審查，AI 則承擔可交由機器執行之研發工作。
這亦令寧德新能源更進一步領略，Coding Agent 價值不單在於提升單次編碼任務效率。當 AI 接入企業既有研發流程，隨需求流動參與其中，開發人員便可投放更多心力投於需專業判斷之工作。
實際上，寧德新能源已計劃在建預製庫存管理系統中全過程採用飛書 CodeM。較諸鵲橋會，此系統更貼近核心業務，涵蓋倉儲、供應鏈、生產計劃等多個模塊，亦將有更多職位參與。
由內部應用擴展至更複雜業務系統，飛書 CodeM 正邁入更多真實研發場景，AI 便有成為研發團隊日常工作中一名新「同事」的機會，持續承接原本需由開發人員一項項完成的工作。
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