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在AI應用里，與Coding結合應該是最合適的場景了——既能提高開發效率，又不會有太多的幻覺問題。這篇文章，作者給到了自己的觀點：AI Coding 是一個巨大的機遇，甚至會重塑軟件開發的未來。為什么這么說？看看作者的解答。

過去的一年里，AI Coding 工具經歷了爆發式增長，但目前還沒有一款編程工具做的像人類工程師一樣好，其中仍然有很多帶解決的問題。參考《Code Smarter, Not Harder》文章的內容，帶著對AI Coding產品的關注來學習下這類產品的發展現狀和面臨的挑戰。

01 為什么 AI Coding 是一個巨大的機遇

想象當下的編程工作的一些特點：

• 編碼的本質：要求工程師將問題分解成更小的任務易于管理，AI可以幫助明確問題和影響范圍，確定問題的關鍵因素和分類
• 目前有大量現有的訓練數據，利用現有的數據AI可以提供代碼補全、審查和調試建議
• 編程任務需要判斷力和基于規則的工作相結合，AI模式識別和預測能力可以幫助識別潛在問題
• 編程的解決方案往往是利用可以開源庫等可以組合的模塊，AI幫助開發者快速識別和推薦開源庫和模塊，促進更快構建出解決方案，不需要從頭開始寫代碼
• 在某些情況下的工作成果可以經過經驗測試正確性，

這意味著AI可以提供可量化的價值。

02 AI Coding 目前存在的挑戰什么

根據三種不同的 AI Coding 模式，參考《Code Smarter, Not Harder》現存挑戰可以總結為：

• 如何創造更強的上下文感知能力，增強工作流程
• AI Agent 在端到端編碼任務中怎樣才能做的更好
• 基礎模型極速迭代的當下，編碼模型是否真的可以帶來長期的差異化

03 AI Coding 市場現狀

初創公司采取的三種方法、AI Copilots和Chat界面、AI Agent 端到端地完成任務、用特定的代碼數據訓練一個專有編程模型，并與應用垂直整合。

AI Copilots 增強現有工作流程

在IDE中嵌入Chat界面，來增強工作流程。2021年GitHub Copilot發布，市場上出現大量AI Coding項目，這類產品只要相對較少的上下文即可奏效；將輸出直接放在用戶面前，并允許用戶更正。

除了 GitHub Copilot，其他公司怎樣進行差異化搶占市場份額？對代碼重構、代碼審查和軟件架構等切入點不斷有公司開始探索。這些產品需要面臨的問題是需要對代碼有更廣泛的理解，還需要理解不同文件之間的知識圖、業務背景、軟件的使用模式、以及復雜工具的選擇。

如何更好的獲取上下文，完成更廣更深的任務，將成為最大的挑戰。

AI Coding Agent 取代工作流程

Agent 將創造全新的生產力和創新模式。它的基本能力不僅僅是預測代碼行中的下一個詞。而是像工程師一樣從用戶的角度考慮產品。甚至有非常多的復雜步驟，比如修復一個bug，它需要知道bug的位置、問題性質、它對產品的影響、修復 bug 可能會導致的任何上下游變化等諸多問題，它的上下文必須來自各種數據、更大塊的代碼庫塊等。Devin、Factory、CodeGen、SWE-Agent等都屬于這類產品。

在端到端編碼任務中怎樣才能做的更好？

專門的代碼模型

有些人認為專門的代碼模型可以AI Coding應用層建立長期的差異化，但是我們需要考慮基礎模型層持續進步會不會代碼模型？

大多數基礎LLM并不是專門在代碼上訓練的，反而許多用于代碼的模型基于LLM基礎模型針對編程需求微調獲得的。要訓練自己的代碼模型，需要生成自己的代碼數據和人類對編程示例的反饋來訓練模型（“基于代碼執行反饋的強化學習”）?；蛟S這樣能帶來更好的輸出，減少對GPT-4或其他LLM的依賴，讓我們拭目以待

核心技術問題是，專門的代碼模型能否超越前沿模型的改進速度。新模型訓練完之前，一個更好的基礎模型出現，并超越你的模型。很多團隊正在采取在基礎模型上對特定任務進行特定微調的方法，這樣是可靠保守的做法，既可以受益于基礎模型的進步，又能提高編程能力。

04 結尾

這些技術難題應該怎么突破？答案是開放的，我們可以關注下這個賽道的產品與模型迭代，我本人非常看好AI coding賽道的發展，Perplexity的CEO也說他認為A!輔助編程是唯一的Al原生應用，Kimi前產品創業也是這個賽道，Al搜索之后真正的下一個泡沫已經吹起來了，期待看著能夠卷到什么地步。想信通過不斷持續提升編碼能力，甚至最終完全自動化編碼，將開啟一個巨大的市場。