ShowMeBug李亞飛：IDE與AI自動編程技術將增強超級程序員_風聞

口述/李亞飛  

訪談、撰文/宇婷

在AI自動編程軟件Devin第一時間官宣出來後，我邀請了三位程序員代表直播討論：ShowMeBug創始人&CEO / 全棧工程師/連續創業者李亞飛；聯易融副總裁沈暘；技術領導力黃哲鏗 Mr.K先生。

特別的是，在這次連麥討論中，我驚奇發現，亞飛和團隊其實早在去年已經做出相關探索，並研發出了1024Code這款產品。

如果按照時間線，1024Code幾乎可以稱為中國的Devin。在和亞飛的團隊深度交流時，他們認為1024Code的產品功能和內測效果可以稱得上國內“第一個AI自動編程軟件”。當然1024Code的技術邏輯和產品思路與Devin又有所不同，後文中會做詳細論述。

沈暘在討論中，也表達了他的觀點：

1、Devin的發佈是比較典型的AI在編程領域的突破。AI Agent跟過去的AI相比，與外界有一定互動能力。比如ChatGPT一開始就有聊天的功能；但類比為人，其實沒有眼睛、手和腳，因此“不能幹別的”。Devin現在可以跟很多工具做鏈接，它會自動找哪些工具比較好用，主動閲讀博客，訪問網站，通過不停迭代你的意圖，把編程實現。

2、整個AI最先落地的就是AI編程領域。它不需要和物理世界關聯，編程領域中有Github以及後面很多運行程序，從而支持形成了閉環。從request提需求開始，到需求解決，代碼合併，到最後運行，形成一個閉環。

其實，沈暘曾經找到李亞飛，提出過一個訴求——實現Web IDE（我們會在下文分析“IDE”），很多程序員以前是在本地寫程序、做文檔，這裏包含了編程的幾個關鍵步驟：

第一步，也許是幾個人之間聊天，在思想上產生碰撞。對產品產生訴求。

第二步，產品經理畫出原型圖，大家確認，團隊開發。整個過程都是線下的，雖然有數字化，但可能是斷點的，原始資料也可能會丟失。

基於在線編程，比如在線設計軟件、Figma等工具結合起來以後，就從需求到運行，實現了閉環。這樣，AI就能培養出一個很好的工具體系。

無論是Web1.0還是3.0，最重要的就是積累足夠的數據，以培訓AI。

Web/雲端IDE其實就是AI編程，或者説帶領AI工程師打開第一步。

黃哲鏗（Mr. K）的觀點是：

Kevin比較震撼地在於實現了工程閉環。就像是做軟件開發，首先要定義問題，確認需求，反覆交互。Devin先定義問題，確認好之後，會嘗試聯網讀取文檔，學習編程語言，用工程的方法調試和開發。整個過程復刻日常工作的流程，實現了AIGC。

如果有足夠的法律法規監管，確實能夠實現編程領域的AI智能體。

Devin的優點是沒有情緒，不會犯低級錯誤。缺點是展現出偏工程化的思維，對產品的哲學思考欠缺，達不到產品思維。接下來，也許會產生AI產品經理這樣能夠解決產品哲學思考的智能體。

下文，我把李亞飛的思路，做一個完整的梳理，希望給到更多讀者啓發。也希望你有任何不同意見，可以與我探討。

1、從“工程效能”到對Devin的辯證思考

研發效能的提升以及相關技術的定製，是我們在2019年之後的工作重點。我的主要工作就是提升“工程效能”這件事。工程效能的最高境界是全自動編程，評估好人才的能力，我們從這個維度去做了一些工作。

AI跟程序員領域怎麼結合出一個新的應用？或者説如何探索AI對於開發架構的改變，我把AI編程領域的創新理解為L5級別的全自動編程探索。

海外軟件Devin，是一個十多個人的團隊，他們發佈了號稱全球首款AI軟件工程師。

我認為這就是趨向L5級別的創新應用。去年，ShowMeBug探索出關於編程能力的全新的底層邏輯。我們製作出了1024Code這款產品。專門成立了一個小分隊研究自動寫代碼的技術和體系。

1024Code是採用 1024PaaS（全棧自研的雲端編程環境）為核心，通用大模型為基座，花費了十多個月構建一套自主決策鏈AI Agent（目前稱為AI導師），提供了編程環境感知，代碼編輯，Shell、Console的自主閲讀，運行與自主Debug。簡單來説，就是將AI Agent安裝了手與腳，讓其自主完成需求分析到編碼調試的過程。

【國內也有Devin了！一個來自國內創業者 L5 自主編程能力的探索-嗶哩嗶哩】 https://b23.tv/neb8Aoq

在這個工作體系之外，我看到的方向是自研一套雲上最好用的IDE。因為你掌握了核心技術，後面才能跑得更快、更遠。實際上，融資幾千萬之後，我們一直在規劃這個核心引擎。

參考自動駕駛的理解，這裏分析一下，L1到L5之間在自動編程上的差異是什麼：

L1是取代一定搜索能力的AI搜索。智能化搜索體現為信息整合檢索的能力，尚不能支持對人類的啓發。

L2是超越20%-30%人類的思考能力，對人類有一定的啓發作用。能夠用在助理和自動化領域。

L3能夠替代50%的人類工作，自動化完成任務。

L4能夠完成90%的人類工作。

L5則100%超越人類。

從L3開始，AI能夠替代50%人類的工作，用自動化的方式完成任務。L3以上級別的自動化程度就可以解放出人類，人類就可以幹別的工作了。

所以也會有“程序員不存在”這個話題的討論。

2、AI自動編程要看誰跑得快

Devin在替代工程師而不是產品經理的事情上，能夠做得很好。軟件領域的特殊性會使之在AI裏面能夠發揮巨大的作用。軟件工程是客觀的，這意味着每一步的探索都有正確答案，像是做數學題。軟件中的每一個步驟，可以一步步驗證是對還是錯。

Devin的應用過程中，跑程序出現錯誤之後，通過找到錯誤的編碼，就能夠解決掉問題。AI的能力和ChatGPT在本質上是概率的動作。在AI編程領域的成功，每一步都相當於做一次Commit，把非常難的步驟分成多步驟，每一步驟都可以驗證對不對，相比其他工程更為清晰明瞭。

Devin在獲取工具的能力上，包括連接海外的搜索應用，其效果非常好。對工具的檢索有一個非常好的體系和列表。藉助工具做想做的事，每一步都能夠檢驗。對於產品經理來説，產品從實踐到落地，以及涉及的運營環節，判斷產品好壞，需要進行大量灰度測試。軟件工程師是目前能夠看到的AI進展最快的一個應用。

Devin最大的缺點在於他還是一個預覽版本。一個公司的CTO朋友曾經在第一時間覺得Devin是1024Code的翻版。Devin的交互思路體系和我們很接近。今天我們對AI編碼的暢想肯定能夠實現，關鍵是什麼時候實現。

現在要看誰跑得快？快步向前，抓住機遇。

3、給自動化編程軟件裝上“手”與“腳”

如果硬説Devin的第二個缺點，現在AI大模型底座能力還不夠強，Devin SWE-bench 測試（解決指定2000個問題） 13% 的通過指標，還是偏弱。

1024Code也能做到這個程度，但我們認為這不是一個高標準，所以去年1024Code做出來後，沒好意思去做專門的發佈。

此外，我還發現一個核心的問題，不管你（Devin這些應用層Agent）怎麼努力，其實只是在大模型之上加入了一套特別複雜的決策鏈（類似現在最流行的ReAct決策鏈）。但最終可能會發現這些都是無用功，等到後面大模型升級，從普通人變成聰明人，這些將不再需求。 

所以更關鍵的是給AI軟件裝上手和腳。什麼是手和腳？AI軟件需要閉環，且最容易閉環，而閉環的核心就是程序員經常工作用的那套編程環境IDE，或者在AI編程領域，叫做CDE（雲端編程環境）的東西。 CDE的發展趨勢，最後就是雲端編程+AI的融合體，它裏面會很簡單，沒有那麼多功能概念，只有測試、發佈兩三個步驟。 

1024Code現在是公測邀請階段，雖然是邀請制（有邀請碼才能註冊），但我們也沒限制的那麼死。只要是有一定經驗的軟件工程師去申請獲取邀請碼我們就會給，然後就可以去體驗功能。 

更多是讓大家感受AI自主編程的能力，1024Code的目標是設計成 L5 級別自主編程能力的 AI 編程軟件，在實現裏，也是有一套決策鏈，會去分析項目/程序代碼的語義語法結構，壓縮信息（一些大模型的上下文是有限的），決策修改或者添加哪些文件，然後再進入到具體的更新代碼動作裏。  

傳統的大模型助手模型下，生成代碼，需要你自己找地方寫入，比較費勁。1024Code基於CDE 可以做到自主去定位修改文件，並在CDE編輯器內完成修改。

這裏面的決策鏈還是比較複雜的，但實際上我們已經給大模型加上了手和腳，比起本地IDE更有競爭力。

4、“塊編輯”與“CDE”技術的發展前景

我的思考邏輯是——一定會誕生一種人類與AI更友好的交互方式。比如1024Code，我們更認為人類要審批，人類可以直接改代碼，AI也可以改它自己的代碼。

程序員當下培養成本是非常高的，複雜而且稀缺。當AI進入這個行業，程序員會變成一個普通職業，讓這個職業在未來成為一個供給平衡的市場。這是1024Code和ShowMeBug能夠幫助行業創造的一種新的交互形式。程序員的精力也會被釋放出來。

讓4天的工作進入到3天的工作制甚至繼續壓縮。我的邏輯是程序員行業要像美國社會一樣，人均生產力提高几倍。推動整個社會經濟的發展。

對於AI自動編程，你的手和腳裝齊，等待大模型能力不斷變強，對着IT體系不斷增強，最終形成一個自主化高效的編程體系。

如果想讓IDE落地，需要再補充一條——兼容現有環境。海外現在流行一個新的概念——CDE。也就是雲端開發環境這一概念。並且能夠實現兼容到你的私有化IT環境中部署。Gartner預測，到2026年，60%的雲工作開發將使用CDE構建和部署。

先講一下什麼是雲端IDE。IDE是指本地集成開發環境，也就是包括開發人員所需要的、與編寫代碼相關聯的一系列環境及配置。而云端IDE即是簡單放在瀏覽器上，就可以直接運行的IDE環境。但云端IDE技術實現上有很多差異，針對場景不同，功能會有取捨考量。

隨着時間的推移，大家也逐步意識到，只是把IDE搬到雲端並不會被用户簡單接受，而是需要全新思考與設計。22年底，隨着Gitpod拿到2500萬美元的A輪融資，整個市場進入了全新的元年，重新把雲端IDE定義為 CDE（Cloud Development Environment），我認為這個詞總結得特別好，所以以下我們將原本用「雲端IDE」但更合適用 「CDE」 的地方，統稱為CDE。

説到 CDE，我們必須從海外的市場開始講起。

第一個值得講的就是 Coder（https://coder.com/）。

Coder是一個先從開源出發（code-server），允許開發者用 VSCode 連接到任意的遠程服務器，進而演化出來完整的CDE（coder）環境的發展模式。也是開發者生態經典的發育模式。其核心定位是為開發者提供雲端的資源配置管理、複用，開發者仍然可以複用本地開發環境。目標畫像是在實際開發工作場景的開發者。

PV 4.9萬，UV：2.4萬。

值得講一下，他們三個聯創都特別年輕，現在才20出頭，但已經創業5年了。在22年宣佈拿到了3000萬美元。

第二個是現在 CDE 市場的新秀產品 Gitpod。

能感受到他們更加懂開發者，Gitpod 的定位也是為開發者提供生產力工具，替代本地開發。目前增長比較明顯，很多開源項目的託管平台選擇都有他們的影子。目標畫像：在實際開發工作場景的開發者。

PV：67.3萬，UV：15萬。

目前融資情況：Github 的創始人領投了最新一輪2500萬美元。

AI編程自動化這項技術，你要把自主技術核心掌握在自己的手裏。1024Code提倡一個概念——塊編輯。也就是一開始，就要決定是誰在寫，但其實其他體系是做不到的，包括Devin。我的思考是要更閉環。

在我們做ShowMebug的時候，也積累了這項技術。並且花了兩年多的時間。這是一個非常核心能夠形成壁壘的技術。

CDE的應用場景上，本質是一家技術驅動的公司。技術應用在什麼樣的地方，是需要你自己進行探索和判定的。我們當時從能力測評這個角度出發，面試驗證程序員能力這個場景開始。這是因為我們判斷，這個地方離商業化最近。

第二個場景是編程教育。海外公司Replit，目前有2000萬活躍用户，活躍率超過50%，價值12億美元。

第三個領域就是AI自動編程。中國有上千萬正規程序員。加上非正規軍達到2000萬人羣體。節省一半人力，就能達到一千萬市場。其實，微軟40年來，就是抓住了程序員的羣體，微軟之前也推過.net但都被歷史淘汰了。

現在有了AI加持之後，會讓創業公司擁有創新力。但是挑戰就在於早期對於產品的要求需要突破一個臨界值。這方面，商業化挑戰比較大。

AI編程的挑戰還在於要結合更多領域，僅僅有Devin不夠。本質需求上的驅動不是來自於程序本身，而是來自於產品經理，來自於客户，來自於項目，需要形成一個更完整的閉環。

未來把項目中間的對話、文檔，甚至是大家的聊天記錄，所有事物形成非結構化的數據，保留在對話框之中。如何調用一個開源的工具，節省下來99%的代碼，這裏的能力只有靠雲上的版本能夠體現出來。如果是私有部署，所有的部署，要能夠讓AI編程工具能夠理解公司的體系。

5、軟件工程師生存環境的變化，開發左移

AI理解數字世界或者軟件的過程要靠RPA或者API。但在API方面，國內軟件發展的進程並不太友好。國內產品在標準接口和標準文檔上有缺陷。國內很難順利地把兩個系統對接起來。按理説簡單粗糙的策劃工作應該是AI完成，現在AI在做一些比較高級的工作，人類再完成前後較為低級的體力活。

1024Code中，有比較多的手自一體的設計理念，邏輯是把人放在一個比較高的位置上，AI把活先幹了，人點審批。

程序員不管做多久，基本上都是跟業務打交道比較多。未來程序員演變的方向就是把業務語言和程序更好地結合起來。

程序員的工作目前分為三類：一類是比較低水平的重複勞動，大部分是剛入行的程序員、初級程序員或者學生羣體。第二類是被動接受需求，實現功能交付。一些工業化軟件開發和企業之中的程序員屬於這一類。第三類是技術和商業融合，創造出有價值產品的程序員。十幾個人的團隊，能夠做出一個顛覆性的產品。

AI出來之後，可能會淘汰第一類低水平重複勞動的程序員；部分取代第二波被動接受需求的程序員，實現一些簡單或者複雜功能的程序員；併成為第三類程序員的助手。

真正懂技術又懂商業和業務，這樣的程序員在AI的幫助下，能夠很快實現他們商業上的構想，低成本去驗證他們商業上的構想，這是對於程序員羣體的影響。

要擁抱AI，對於AI來説，打不過就加入。

AI編程工具已經實現了幫助程序員的“開發左移”，意思是在整個開發鏈裏面，程序員會越來越向價值鏈的上游移動，去理解業務，通過AI實現自己的構想，這也是所謂的技術商業化。和創意結合，和產業結合，這是程序員應該具備的能力。

英偉達創始人黃仁勳曾經説過，以後程序員就不存在了，人們只需要會中英文。我把這種言論輸入到ChatGPT裏；AI説，這是黃仁勳在宣傳他們的產品，並不是給程序員寫的，真正懂得，就知道編程不是這樣的。這是一個玩笑，也是事實。

超級程序員的出現，以及企業數字化轉型的場景，可能是AI編程自動化帶來的結果。後者生態如果爆發，對程序員的需求反而會越來越大。

國內的情況，程序員和AI絕對會長期共存，很長時間內會是一種協作的關係。

參考文章

李亞飛《我這5年技術創業對雲端IDE的理解和預測》

https://mp.weixin.qq.com/s/2Xz9p5WiPa3zigZdZih-tw

張海龍《Cloud IDE 是不是一個偽命題》

https://www.infoq.cn/article/dtkgop7ilvontssfpwrc

王亞偉《被逼出來的自主可控，從華為自研看國產 IDE 的未來和商業模式》

https://www.infoq.cn/article/d4613NRodWJEAXqRblEu