为什么AI代码生成的未来是个人化

根据麦肯锡的说法，GenAI的经济影响最大的是产品开发和编码自动化领域，产生了900亿美元的影响。

让我们深入了解代码自动化、代码个性化及其潜力的状态。

2024年GenAI与代码自动化的现状

2023年，ChatGPT和Github的编码助手CoPilot在编码人员中流行起来。GPT和类似模型已经证明了大型语言模型可以很好地生成、完成、重构和转换代码。

今天，有各种编码助手。虽然CoPilot被认为是类别领导者，但还有具有不同专业的GenAI编码助手。例如：

• Anima专门从事前端，能够将设计转换为代码（例如Figma转换为React）

• Codium的专业是编写测试和管理拉取请求

• Replit提供了一个在线的协作IDE，配备了专用的AI助手

• Tab9提供了一个本地的、高度安全的企业解决方案

CoPilot的竞争对手不断被宣布，例如magic.dev和Poolside，承诺提供更好的性能和体验。模型继续演化——GPT5即将被宣布，LlamaCode提供了高端开源模型，精细调整版本出现在HuggingFace [代码模型排行榜]。这只是代码自动化与大型语言模型的开始。

根据Github的说法，CoPilot加速了开发速度，提高了55%的开发效率 [研究]。Anima的用户报告称，他们可以节省高达50%的前端编码时间 [案例研究],使他们的速度提高了2倍，同时以更好的产品质量结束，尤其是在用户体验方面，并且减少了设计师和开发人员之间的来回交流。

AI代码个性化

JavaScript是最流行的编码语言（Github 2023），React是最流行的JavaScript Web框架，超过40%的开发人员使用它（Stackoverflow 2023）。

现在，如果你有100个不同的工程团队在React上构建，他们会有100种不同的编码风格。不同的团队有不同的编码方式。

每个团队都有自己的技术栈（软件架构中使用的技术集合）。一些团队使用开源库，如Next.js，允许他们优化性能。一些团队使用UI框架，如Radix、MUI或Ant。使用React的团队必须添加状态管理包，如React query、Redux、Mobx等。还有成千上万的其他流行的JavaScript开源库。

此外，相同的功能可以通过不同的方式实现。一些团队更喜欢CSS网格布局，而其他团队更喜欢Flex布局并获得相同的结果。有语法偏好。一些团队使用经典的JavaScript函数，而其他团队使用箭头函数。有命名约定，如驼峰命名法、短横线命名法等，还有无数种组织代码的方式，例如如何包装开源组件，使代码接口看起来相同。

当在特定项目上编码时，每个开发人员都遵循该代码库的规则和约定。

为了让AI在编码中发挥关键作用，它应该像团队一样编码。这意味着AI应该有很多上下文来定制和个性化其代码。

尾声：AI代码生成的潜力

我们仍然只是触及了GenAI能力的表面。

当讨论GenAI模型时，个人化意味着为模型提供最佳的上下文以完成其任务。为其提供有关现有代码、用户体验和用户工作的上下文，将会带来更好的结果。为了充分利用GenAI模型，我们将它们打包为具有支持系统的产品，使用“老式”的算法和启发式方法。这是我们最大化AI潜力的方式。

软件将继续以越来越快的速度占领世界，提高生产力、利润率和GDP。

采用自动化的CEO、IT领导者和项目经理将使他们的团队能够以2倍甚至5倍的速度交付产品，从而在竞争中占据优势。更快地将产品推向市场，并以较低的成本，将会增加公司的利润率，最终会增加技术带来的GDP。

软件开发成本降低意味着软件可以解决更多问题。曾经被认为是ROI负数的问题现在可能会变得ROI正数。如果开发成本降低80%，解决细分问题的软件可能是值得的。

更多的人会编码，他们会编码得更快。GenAI代理将会产生、测试和部署代码，人类将会做创造性的工作，开发更多的架构和用户体验，而不是今天被认为是编码的内容。我认为未来会有更多的开发职位。然而，开发将会演化到更高的抽象层次。