بيتر شنايدر، مدير المنتجات الرئيسي في مجموعة كيو تي

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代理自动化（更常被称为“氛围编码”）无疑正迅速流行起来，其影响范围甚至超越了开发者领域，柯林斯词典将其评为年度词汇，就连微软首席执行官也指出，公司高达30%的代码是AI生成的。这种编码方法无疑正在推动生产力，但如同任何变革性技术一样，了解在何处以及如何最有效地应用它，是最大化其效益的关键。开发者经常面临诸如范围蔓延、编码会话被打断以及占用有限时间等挑战，因此寻求通过AI提高效率是可以理解的。但开发者也需要考虑灵活自动化所倡导的“人在回路”理念。它并非在每个流程中都依赖自动化，而是专注于繁琐的任务，确保开发者在流程的每个环节都是决策者。这种方法支持技能发展，同时确保项目间的架构一致性。 代理自动化的兴起氛围编码可能无处不在，但它仍然是一种相对较新的方法，仅在2025年初才被创造出来。它指的是仅基于对话式提示、通常很少或无需人工干预，使用生成式AI来生成软件代码的过程。它因降低了非工程师测试想法和生成可行概念的门槛而广受赞誉。例如，首席执行官和高管们现在可以通过氛围编码的原型来展示他们期望的更改，避免了与开发者进行冗长的、解释抽象想法的对话。但超越这个构思阶段需要理解AI当前的能力。AI在处理大型上下文窗口时存在某些限制，这影响了为大型专业项目生成代码的详细程度。虽然开发者可以在发现错误时进一步指示AI进行修改，但AI生成的代码有时会重复功能，这可能带来可维护性方面的考虑。这在处理嵌入式系统时变得尤为重要，因为嵌入式系统通常受硬件限制，需要最精简的代码才能有效运行。AI在编码中的广泛采用也引发了关于技能发展的重要问题。42%在其流程中使用AI的开发者表示，他们至少一半的代码库是AI生成的。随着代理自动化变得越来越普遍，值得考虑初级开发者如何构建基础技能。处理那些能够磨练技能并让他们快速积累编码经验的常规编码任务，是他们的必经之路。找到正确的平衡点，让AI处理适当的任务，同时保留动手学习的机会，对于培养下一代开发者至关重要。开发者的情绪也反映了这段调整期。2024年，70%的开发者对AI持积极态度，但今年这一比例降至60%，其中46%的开发者对AI代码的准确性表示担忧。然而，大多数开发者（70%）并不认为AI对其职位构成威胁，并且在另一项调查中，59%的高级开发者表示AI工具帮助他们更快地交付代码。这些数字表明，开发者正在积极寻找有效整合AI的方法，而不是完全拒绝它。技术正在快速变化，随之而来的是实施最佳实践的演变。因此，与其采取这种“全有或全无”的方法，不如考虑一种不同的理念，对AI的使用采取更审慎的态度，让开发者始终掌握主导权。什么是灵活自动化？代理自动化将AI整合到整个开发过程中，而灵活自动化则采取战略性的视角。它主张将AI有针对性地整合到编码流程中，建议一次替换一项管理性任务。这样，开发者始终能对产品保持控制和监督，而不会造成过度干扰。它有选择地针对更重复的管理性任务，例如代码文档编写、单元测试创建以及任何重复性编码。至关重要的是，它认识到AI在编码方面的当前能力——虽然它尚无法创建完整的软件堆栈，但可以在某些特定领域带来立竿见影的效益。因此，与其让开发者因将AI应用于错误的任务而感到沮丧，不如将其使用集中在它擅长的领域。随着时间的推移，开发者可以熟悉它并以较慢的速度采用它，从而使其在解决管理性任务方面的价值变得清晰。然后，开发者可以回归到他们最初进入这个行业的更复杂、更核心的原因，例如简单地编写优质、复杂的软件，以及解决具有挑战性的问题——同时对他们身边协作的AI充满信心。重要的是，它也为初级开发者留出了合理数量的常规任务，让他们从实践经验中学习，使他们能够通过传统试错带来的深度学习来积累基础知识。AI不应被视为可能限制学习机会的东西，而是作为一种工具被嵌入——一种开发者牢牢掌握控制权的工具。其好处不仅限于个体开发者，还延伸至整个开发团队。通过自动化编码中的重复性元素，团队可以在文档和测试实践中保持一致，同时解放高级开发者，让他们能够指导初级团队成员并专注于架构决策。这创造了一种更健康的开发文化，其中AI增强了人类的专业知识，而不是试图取代它。平衡编码中的自动化钢丝值得重申的是，AI是几十年来编码领域最大的变革，它无疑有潜力改变我们的编码方式，使其变得更好，但我们需要把握好平衡。这是一个需要战略性地进行的过程，因为行业和开发者都在适应这种新的工作方式，确保我们在拥抱创新的同时建立在坚实的基础之上。关键在于找到最佳平衡点，使自动化提高生产力，同时不损害造就优秀开发者的深刻理解力。话虽如此，这并不意味着我们需要将灵活自动化与氛围编码视为相互竞争的哲学，而应将其视为适用于软件生命周期两个完全不同阶段的工具。展望未来，氛围编码对于初始构思以及开发者与其更广泛组织之间的非技术性沟通至关重要。然后，当我们进入生产流程时，灵活自动化需要走到前台，确保AI始终是一种助力，而不是障碍。因此，并非二者择一——要取得成功，我们需要两者兼得。