主要观点总结
本文讨论了AI Coding的现状和未来发展,包括增强现有工作流程、AI Coding Agents和特定代码基础模型等三种方法,并探讨了面临的挑战和开放性问题。
关键观点总结
关键观点1: AI Coding的现状和三种主要方法
AI Coding已经成为一个巨大的机遇,创业公司正在采取三种主要方法来创造有意义的影响:增强现有工作流程、AI Coding Agents和特定代码基础模型。每种方法都有其优势和挑战。
关键观点2: 增强现有工作流程
大多数AI coding Startup现在都采用IDE内的copilot或chat界面的形式来增强工程工作流程。寻找市场的创业公司正在针对围绕代码生成或代码测试的工作流程进行开发,因为这些是工程师工作的核心部分。
关键观点3: AI Coding Agents
AI Coding Agents能够端到端执行工程任务,创造全新水平的生产力和创新。它们需要将预测代码行的能力与执行复杂任务的能力结合起来,这些任务可能涉及数十个步骤。
关键观点4: 特定于代码的模型
一些创始人认为,为了在代码应用层面建立长期的差异化,需要一个特定于代码的模型。但这存在一些开放性问题,例如特定于代码的模型是否会被基础模型层的改进所超越。
关键观点5: 面临的挑战和开放性问题
AI Coding面临着一些技术挑战,如如何获取相关上下文来解决公司代码库中更广泛的任务、如何创造更强大的上下文感知能力、如何让AI agents在端到端编码任务中表现得更好等。这些问题需要解决才能解锁具有低延迟和良好用户体验的可靠代码生成工具。
文章预览
💡 写在前面:最近 Cursor 刷屏,周日的早上,被 @泛函 激发,我用 Cursor 在 10 分钟写了一个「Emoji 的 AI 翻译器」,(10分钟还包括了注册硅基流动,用它的 API 调 Llama)。无比感叹! 整个过程中,我能强烈感觉到 Cursor 是一个 Day 0 开始就思考如何成为 AI Native 的 IDE,思路和交互都很丝滑。 接下来,要成为牛逼程序员,恐怕最重要的不再是「不断学习的能力」,而是「克服对代码恐惧的能力」。 greylock 在5月写过一篇非常好的讲 AI Coding 的综述文章。感谢 @庄明浩 转发分享,「十字路口」编译分享给大家。 AI Coding 是一个巨大的机遇。 前提是:创造出高保真、可靠的 AI ,使之用于代码生成和工程工作流。 编程等工程任务非常适合 AI 增强或替代,原因如下: (i) 编码本质上要求工程师将问题分解成更小、更易管理的任务; (ii) 有大量现有的训练
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