AI Coding 提速之后，如何补上稳定性“最后一公里”？快手柯南 AI 实践

快手主站技术稳定性专家王泽锋在AICon上海站2026分享了“柯南AI”的工程实践。该系统的核心思路是重新设计稳定性研发中的人机分工：确定性流程交由代码处理，概率性推理交给模型，并通过Skill沉淀专家经验、源码服务和端侧基建提供上下文。柯南AI聚焦排障与止损环节，覆盖报警处置、根因分析、修复建议和治理初检四类场景，以IM机器人、监控平台侧边栏和CLI三种形态嵌入开发者现有工作流。目前其在快手内部大前端研发中用户渗透率接近60%，根因分析结果完整采纳率约50%。在一个鸿蒙C++ Crash案例中，柯南AI约10分钟定位到内部基础组件触发的Use-After-Free问题并帮助找到止损开关。