当大型研发组织决定引入 AI Coding，它要面对的不止是 " 选哪款工具 "，而是更深层次的难题：复杂业务怎么真正跑通？存量研发系统如何迁移？组织经验又如何持续沉淀？

石化盈科承担着中石化集团核心业务系统研发的关键任务，研发团队规模达数千人。如此庞大的研发组织，要整体迁移至 AI-Native 研发范式，挑战不言而喻。

石化盈科选择与火山引擎合作，全面引入 TRAE IDE，开启了 " 工具底座 + 实操培训 +FDE 驻场 " 的 AI Coding 升级之路。

目前，TRAE 已在石化盈科开通 2000+ 座席，月消耗 1000 亿 +Tokens，深度嵌入从需求分析、代码编写到测试交付的研发全流程。在新一代 MES ( 能源（850101）化工（850102）行业智造运营管理套件 iMOM ) 产品打造中，火山引擎 FDE 教练全程陪跑，4 个月跑通了大规模、强合规的 AI 研发场景，为能源（850101）行业及央国企数科公司提供了一套转型范本。

让 TRAE 在研发全链路中

真正用起来

石化盈科与火山引擎的合作，不在于局部单点提效，而在需求、设计、开发、测试、运维全角色协同，让 AI 从编码环节外溢到整个软件交付链路。

在需求评审阶段，石化盈科通过 TRAE 把项目需求结构化提炼并提前质检，让项目经理、研发人员、测试工程师等角色在同一套语言里对齐和共识，避免因需求不明确导致的返工。

在设计阶段，为解决设计稿转代码效果不稳定的问题，双方把组件库改造成 AI Friendly，让 AI 读懂组件语义、布局、状态和交互约束，从而稳定生成高还原度、可维护的代码。

在开发阶段，由于 AI 不了解业务术语和团队工程约束，代码虽然写的快，但复杂任务容易跑偏，不符合团队实质需求。双方打造了一本 " 给 AI 看的新人手册 "，把目录结构、领域术语、核心链路、组件约束和验证命令等固化为项目资产，再经上下文注入喂给 AI，就能让输出更贴近团队规范、输出质量更稳定。

在评审阶段，随着 AI 生成代码的体量激增，AI 代码评审要尽量降低 " 噪音 "，将低优先级的问题自动收敛，将真正影响功能、安全、稳定性的问题推给工程师处理，并持续学习进化。

在测试阶段，AI 生成测试用例的关键不在于数量多，而在于是否有清晰的规格，且必须和需求对齐。双方以业务规则、边界条件和代码上下文为输入，让 AI 生成覆盖场景与断言的用例后，经人工 +AI 双审入库，再进入自动化回归，最终能够沉淀为可复用、可维护的测试资产。

目前，石化盈科已把 AI 能力融入现有的研发全流程，适配存量系统改造、新产品上线等核心研发需求。

实操培训与 FDE 陪跑

沉淀组织级 AI 研发资产

双方合作不止是简单的售卖 TRAE IDE 工具，火山引擎还基于字节跳动的实践经验和方法论，为石化盈科提供专业培训和 FDE 落地陪跑服务。

//AI 精英工作坊

双方通过两期 "AI 精英专项训练营 "，覆盖 120 名员工，把普通工具使用者培育为精通 AI Coding 的 " 超级个体 "。训练营不仅教操作，更让学员在真实业务场景实践中系统性掌握驾驭 AI 的能力。这 120 名学员毕业后，也能够成为带动研发团队的 " 内部教练 "。

//FDE 驻场陪跑

火山引擎 FDE 教练 ( Forward Deployed Engineer，即前沿部署工程师 ) 全程驻场陪跑，深度参与到石化盈科的智造运营管理套件 iMOM 等核心产品研发之中。双方先花一个月做技术验证、跑通最小闭环、沉淀改造方法论，再把这套打法规模化复制给整个研发团队，最终用 4 个月时间，成功实现基于 AI 原生的工业软件 iMOM 的研发。

FDE 教练与石化盈科研发团队并肩作战，把 AI 能力拆解到需求、设计、编码、测试的各个环节，同时帮助团队沉淀 AI 研发资产。整体项目研发周期（883436）较原有传统模式缩短 50%，整体综合研发成本降低 30%，真正实现 AI 研发转型 " 投入可控、产出可量化、长期可降本 "。

石化盈科用实践证明，AI Coding 可以在复杂、庞大、强合规的研发体系中真正扎根：从个人的效能提升，升级为组织级的工作方式重写，最终沉淀为可持续迭代、自我进化的内生能力。