在 2.0 階段，我們目標是實現(xiàn)面向任務(wù)的協(xié)同編碼模式，人的主要職責轉(zhuǎn)變?yōu)槿蝿?wù)的下發(fā)、干預(yù)以及最后結(jié)果的審查。在這個過程中，人的實際工作量開始減輕，AI 工作的占比顯著提升。目前的 2.0 版本是我們最近上線的。

作者：夏振華，阿里云通義靈碼研發(fā)專家；許文豪，浙大人工智能協(xié)會會長，Datawhale成員

大模型如何引領(lǐng)編程領(lǐng)域的革命

DeepSeek 的走紅帶動了開源模型的整體熱度，包括阿里云的通義千問。DeepSeek 在 2024 年中推出的 DeepSeek-V2 版本，雖然在業(yè)界并沒有引起太大的轟動，但在模型圈子里，尤其是因其強大的編程能力，它仍然相當受歡迎。至 DeepSeek-V3 之時，已在整個大模型領(lǐng)域，尤其是上層應(yīng)用和 AI Coding 方向，引起了極大的反響。

隨后，大家可以看到一些來自 AI 領(lǐng)域知名人士評論，其中包括 OpenAI 的 CEO ，Meta 的首席科學(xué)家，以及 OpenAI 的權(quán)威科學(xué)家。他們對來自中國的開源模型給予了高度評價。

下面右側(cè)的圖表，是一幅美股主要 AI 公司的股價折線圖。在左側(cè)紅色區(qū)域顯示的美國公司，包括英偉達等在內(nèi)的主要 AI 企業(yè)，其股價在 DeepSeek-R1 發(fā)布后遭受重挫。而右側(cè)則是中國幾家 AI 公司，股價呈現(xiàn)出上升趨勢。這似乎印證了最近熱議的東升西降現(xiàn)象。

接下來，我將介紹通義千問模型。實際上，包括Qwen2.5-max 在內(nèi)的通義千問模型，我們也是采取了開源的策略。從圖表中可以看出，紅色列通義千問模型在一些核心上的表現(xiàn)與藍色的線，即 DeepSeek 模型，包括 DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1 的比較，我們的模型已經(jīng)達到了類似的水平，并在某些基準上實現(xiàn)了超越。

通過這幾張圖，我們可以看到以 DeepSeek 和通義千問為代表的開源模型已經(jīng)全面崛起，其性能已經(jīng)追上并超過了頂尖模型，同時顯著降低了成本。隨著大模型，包括開源模型的崛起，上層應(yīng)用也迎來了巨大的爆發(fā)。在 AI Coding 領(lǐng)域，這是一個非常垂直、重要且后來居上的賽道，也是通義靈碼正在從事的工作。

確實，這里有一些數(shù)據(jù)值得注意，即目前 AI 編碼工具的使用者數(shù)量。我們看到其增長速度相當快。到 2024 年，大約 62% 的專業(yè)開發(fā)者將使用AI編碼工具。而對于那些已經(jīng)探索生成式AI的中國企業(yè)，有 31% 的研發(fā)人員目前在使用這類代碼生成產(chǎn)品。那么，到 2025 年又會是怎樣的情況呢？我這里備注了 Anthropic 的 CEO 的一些預(yù)測，雖然這些預(yù)測可能較為樂觀。他預(yù)計，在未來三個月，AI 生成的代碼占比將達到 90%。而根據(jù) 2024 年的數(shù)據(jù)，這一比例可能還在 30% 左右。按照他的預(yù)測，未來半年內(nèi)這一比例可能會達到 90%，并在一年內(nèi)接近 100%。

AI時代編程門檻的重新定義

隨著 AI 編程工具和大型語言模型的普及，我們正見證一種趨勢，即全民編程的興起，即便是非專業(yè)的開發(fā)人員也能輕松編寫代碼。軟件開發(fā)已逐步邁入一個全民參與的時代。

AI 輔助編程是對傳統(tǒng)編程方式的一種補充。確實，通過 AI 編碼工具，許多程序員的工作得以提高效率，項目迭代得以加速，開發(fā)效率得以提升。在這個過程中，開發(fā)者的角色也在逐步轉(zhuǎn)變。開發(fā)者不再僅僅是編碼的匠人，而是轉(zhuǎn)變?yōu)樾枨笤O(shè)計者，以及 AI 完成工作后的 review 角色。人類開發(fā)者更注重創(chuàng)意和策略，而 AI 則承擔基礎(chǔ)編碼任務(wù)。

開發(fā)者實際上已經(jīng)從單純的代碼編寫者轉(zhuǎn)變?yōu)檎麄€需求或任務(wù)的設(shè)計者。人類開發(fā)者技能的邊界也在不斷擴展。過去，開發(fā)人員的分工相對明確，例如有的專注于 Java，有的負責 Go，還有的擅長 Python。隨著 AI 編碼工具的普及，許多原本無法勝任、缺乏技能和經(jīng)驗的任務(wù)現(xiàn)在也變得有可能實現(xiàn)了。

通義靈碼2.0：AI程序員的進化

通義靈碼目前是國內(nèi)最受開發(fā)者歡迎的編碼助手。我們的插件下載量已超過 1000 萬次，被采納的代碼超過了 20 億行。我們支持主流的開發(fā)工具，包括 VS Code、Visual Studio、JetBrains 等系列的 IDE 客戶端。我們提供研發(fā)智能問答，包括研發(fā)領(lǐng)域問題、本地工程問答、企業(yè)級知識庫問答以及 IDE 異常報錯和代碼問題的智能排查。我們還支持代碼智能生成，如自動續(xù)寫函數(shù)級別代碼、自然語言生成代碼、生成單元測試、代碼注釋以及解釋生成的代碼，并提供優(yōu)化代碼建議。此外，通義靈碼還支持企業(yè)級管理和個性化需求。

在此過程中，人類程序員能夠體驗到一種沉浸式編碼。我們能夠?qū)崿F(xiàn)全工程環(huán)境的感知，并且生成代碼的精細程度可調(diào)。可以進行行級生成，也可以進行函數(shù)級或塊級生成。生成速度極快，可以達到毫秒級，同時符合開發(fā)者原有的編程習(xí)慣。

在 1.0 版之后，我們推出了通義靈碼 2.0 版本，它已經(jīng)超越了最初的階段，即面向編碼輔助的階段，在這個階段中人的工作占據(jù)主要地位。人們從事技術(shù)研發(fā)、提供提示和確認。而在 2.0 階段，我們目標是實現(xiàn)面向任務(wù)的協(xié)同編碼模式，人的主要職責轉(zhuǎn)變?yōu)槿蝿?wù)的下發(fā)、干預(yù)以及最后結(jié)果的審查。在這個過程中，人的實際工作量開始減輕，AI 工作的占比顯著提升。目前的 2.0 版本是我們最近上線的。

目前，我們正在研發(fā)通義靈碼的下一階段產(chǎn)品，即面向需求的自主編程。在這個階段中，人的主要工作是創(chuàng)意，包括需求澄清和結(jié)果驗收，而 AI 則負責完成編程任務(wù)。我們目前正致力于這一階段的探索。

接下來，我將介紹通義靈碼 2.0 的全新升級，即 AI 程序員的最新版本。引入 AI 程序員后，通義靈碼具備了工程級多文件生成的能力，并支持多版本快照管理。這意味著，如果 AI 生成的內(nèi)容不滿足你的預(yù)期，或者是在某個階段的生成結(jié)果未能達到你的要求，我們有高效的多版本快照管理功能，可輕松回滾至任意滿意的版本。

通義靈碼 2.0 支持多模態(tài)輸入。用戶不僅可以輸入文本信息以協(xié)助 AI 程序員編寫代碼，還可以直接粘貼網(wǎng)頁圖片，讓 AI 程序員將其實現(xiàn)。此外，用戶還可以上傳終端報錯或其它日志平臺的報錯截圖，讓 AI 程序員幫助分析和解決。

在此過程中，用戶可以自由地進行上下文豐富的組合。例如，可以將多個文件自由組合，將認為相關(guān)的文件、AI 程序員、代碼片段或 git 提交記錄提供給 AI 程序員，以協(xié)助其修改文件或分析特定歷史時期的問題。此外，還支持批量生成單元測試，并且我們已為垂直場景智能體的能力提供了支持。

在這一階段，我們的 AI 程序已經(jīng)實現(xiàn)了對全工程環(huán)境的感知，包括力度和速度的控制，以及代碼生成與決策模型的優(yōu)化。我們還本地構(gòu)建了一個強大的智能引擎和檢索引擎。在代碼生成方面，我們進行了深入的優(yōu)化，以達到與業(yè)界最優(yōu)秀模型相媲美的生成準確率和效率。

通義靈碼 2.0 經(jīng)歷了四個主要升級。首先，AI 編碼從片段級提升到多文件級別。在 1.0 版本中， AI 程序員主要幫助生成代碼內(nèi)部的補全，例如下一行或下一個方法的代碼。而在 2.0 版本中，我們實現(xiàn)了多文件級別的代碼生成能力。

其次，AI 協(xié)同編程可以協(xié)助人類完成復(fù)雜的編碼任務(wù)。人類可以提供多種上下文感知，而 AI 程序員具備強大的意圖理解和工具使用能力，能夠與 AI 協(xié)同完成更復(fù)雜的編程任務(wù)。

第三，AI 程序 2.0 版本將自動完成工程內(nèi)多個文件的代碼差異生成，并提供多文件變更審查的視圖，從而高效地確認 AI 生成代碼的審查。

最后，值得一提的是，我們的 2.0 版本也是一項重大升級，它采用了面向任務(wù)的多輪對話迭代編碼的交互模式。這意味著，如果我對 AI 程序員編寫的首輪代碼不滿意，我可以繼續(xù)提出新的需求或修改。在此過程中，我們有完善的版本管理系統(tǒng)，用戶可以隨時切換到歷史上的任何一次滿意版本。

通義靈碼 2.0 產(chǎn)品亮點主要包括以下幾點：

首先，它是全球首個全面覆蓋主流 IDE 的 AI 程序員產(chǎn)品，包括 VS Code 等主流 IDE。專業(yè)開發(fā)者無需切換 IDE，安裝通義靈碼插件即可使用 AI 程序員產(chǎn)品。

其次，通義靈碼 2.0 中的垂直智能體覆蓋了更多業(yè)務(wù)場景，如支持單元測試的批量生成、強大的檢索能力、包括 Diff Apply 能力以及前端圖片生成代碼的智能體建設(shè)，我們覆蓋更多垂直編碼場景。

第三個亮點是，我們的 2.0 版本將更加深入地理解開發(fā)者和企業(yè)的需求。我們提供了企業(yè)級別的加速增強功能和自定義擴展能力，以更加貼合企業(yè)私域的研發(fā)產(chǎn)品，同時提供多種版本的靈活選擇。

我們還注重提供一個靈活的對話交互體驗，使開發(fā)者可以通過與助手或編程伙伴般的對話方式來完成任務(wù)，從而提高編碼效率。

通義靈碼 2.0 在技術(shù)上具有多模態(tài)上下文感知、快速推理速度、企業(yè)私域數(shù)據(jù)支持等優(yōu)勢，能實現(xiàn)幾秒內(nèi)完成代碼生成與修改。其召回率高達 92%，并基于通義千問系列模型，提供高質(zhì)量代碼生成。典型應(yīng)用場景包括新功能開發(fā)、跨語言編程、單元測試編寫、錯誤排查修復(fù)、前端頁面生成及代碼批量重構(gòu)修改，顯著提升開發(fā)效率和代碼質(zhì)量。

通義靈碼 2.0 在典型場景中表現(xiàn)出色，第一個是新功能的開發(fā)，比如你有一個代碼倉庫，想添加新的需求，實現(xiàn)新的功能，可以使用通義靈碼 2.0，它能感知原有工程代碼，并結(jié)合原有代碼添加新功能。

第二個是跨語言編程，比如你是一名 Java 開發(fā)者，可以借助通義靈碼去編寫前端代碼，從而擴展自己不擅長領(lǐng)域的編程能力。

第三項是單元測試的編寫。在 2.0 版本中，我們支持了一個智能體的能力，即能夠編寫高質(zhì)量的單元測試代碼。這種能力在可編譯性、可運行性以及代碼覆蓋率方面均能展現(xiàn)出優(yōu)秀的水平。

第四項是錯誤的排查與修復(fù)，可以將一些 ID 的編譯或運行錯誤提交給 AI 程序員，讓其協(xié)助進行錯誤排查和修復(fù)。

第五項是生成前端頁面，只需提供一張圖片，AI 程序員就能根據(jù)該圖片生成相應(yīng)的前端代碼。

最后，對于代碼的批量重構(gòu)與修改，通過上下文的引入，可以指導(dǎo) AI 程序員對特定文件進行重構(gòu)，從而自動完成這一過程。

大模型時代的開發(fā)者成長策略

在大模型時代，學(xué)生開發(fā)者應(yīng)重點提升 AI 工具的應(yīng)用能力，熟練使用如 DeepSeek、千問、ChatGPT 等工具，以及通義靈碼來輔助代碼編寫和文檔生成，提高開發(fā)效率。

同時，需要提升創(chuàng)新能力和表達能力，將創(chuàng)意轉(zhuǎn)化為實踐。通過參與小項目和開源項目，保持技術(shù)敏感度，關(guān)注前沿技術(shù)，促進個人成長。此外，保持主動探索精神，勇于嘗試新技術(shù)，不斷刷新自我認知，適應(yīng) AI 行業(yè)的快速發(fā)展和變革。

如何跟AI程序員溝通

AI 程序員可以幫助開發(fā)者快速完成一個研發(fā)任務(wù)的代碼編寫工作，在與 AI 程序員對話過程中，可以遵循以下幾點建議：

• 清晰的需求描述：首先需要澄清我們需要 AI 程序員幫我們做什么，建議包含一個明確的目標，并通過步驟式的結(jié)構(gòu)化描述，詳細地描述你期望完成的開發(fā)任務(wù)要求；
• 指定需要的上下文：選擇代碼文件、圖片、codebase、codeChanges 等上下文，可以幫助 AI 程序員獲取需求相關(guān)的語境。同時，結(jié)合詳細執(zhí)行步驟和要求，AI 程序員更精準地了解你的意圖，生成最佳的方案和建議代碼；
• 明確生成要求：告訴 AI 程序員在生成代碼修改建議時，你期望它遵循的要求，比如語言、規(guī)范、格式、變更目標等，如“生成變更時，同時為每個方法生成英文注釋”；
• 善用快照功能：當 AI 生成內(nèi)容不符合預(yù)期，或你的需求有變化時，可以通過快照功能回退到之前的對話輪次和代碼變更，繼續(xù)重新提問；
• 審查和修改變更：AI 程序員完成多個文件的代碼變更后，開發(fā)者可以通過變更對比查看視圖（Diff View）進行審查，以及對局部代碼片段進行接受、拒絕、修改，保證最后得到符合預(yù)期的代碼變更。

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