AI+Coding：探索智能編程的實(shí)現(xiàn)路徑與機(jī)遇

摘要：隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，人工智能與編程的融合已成為軟件開發(fā)領(lǐng)域的必然趨勢。文章詳細(xì)分析了人工智能加編程的基本概念與典型應(yīng)用場景，基于AI大模型工具Trae對實(shí)現(xiàn)智能編程的過程進(jìn)行了案例演示，最后對人工智能時(shí)代背景下程序員的職業(yè)前景與轉(zhuǎn)型方向進(jìn)行了思考。文章為行業(yè)實(shí)踐提供了可復(fù)用的技術(shù)路徑，同時(shí)為程序員的職業(yè)發(fā)展規(guī)劃提供了重要參考。

關(guān)鍵詞：人工智能；智能編程；AI大模型；程序員

中圖分類號：TP18" "文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）18-0014-04

開放科學(xué)（資源服務(wù)） 標(biāo)識碼（OSID）

0 引言

在第四次科技革命的洪流中，人工智能（AI） 技術(shù)迅速融入人們生產(chǎn)生活的各個(gè)方面，成為推動(dòng)行業(yè)變革的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力。尤其在軟件開發(fā)領(lǐng)域，AI與編程（Coding） 的結(jié)合正在重塑編程范式，為編程效率和質(zhì)量的提升提供了新的可能，也為解決傳統(tǒng)編程模式面臨的諸多挑戰(zhàn)提供了新的思路和方法。

傳統(tǒng)的編程模式因高代碼重復(fù)率、開發(fā)周期長以及維護(hù)成本高而面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，亟須借助AI技術(shù)提質(zhì)增效。通過AI與Coding的深度融合，程序員可以將精力從煩瑣的代碼語法中解放出來，專注于系統(tǒng)需求分析、架構(gòu)設(shè)計(jì)和復(fù)雜邏輯的實(shí)現(xiàn)，從而提高軟件開發(fā)的整體效率和質(zhì)量。

本文將深入探討AI+Coding的基本概念、應(yīng)用場景、實(shí)現(xiàn)路徑以及對程序員職業(yè)前景的影響和思考，旨在為軟件開發(fā)人員和相關(guān)從業(yè)者提供一個(gè)全面的視角，以期更好地應(yīng)對這一新興趨勢的挑戰(zhàn)。

1 人工智能與編程融合的必要性

1.1 AI技術(shù)的迅猛發(fā)展

AI技術(shù)的蓬勃發(fā)展已經(jīng)成為推動(dòng)各行各業(yè)變革的中堅(jiān)力量。開源模型DeepSeek的出現(xiàn)更是為產(chǎn)業(yè)帶來新的活力，大大降低了技術(shù)門檻。AI+教育、AI+醫(yī)療、AI+自媒體等領(lǐng)域，AI的應(yīng)用場景不斷拓展，為各行各業(yè)的生產(chǎn)力帶來爆發(fā)式增長，促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)生態(tài)的多元化發(fā)展。

1.2 軟件開發(fā)領(lǐng)域的現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)

在軟件開發(fā)領(lǐng)域，目前面臨的核心挑戰(zhàn)主要是工作效率與質(zhì)量控制之間的平衡。程序員在工作中需要投入大量精力應(yīng)對重復(fù)性勞動(dòng)，例如，易長安等[1]研究發(fā)現(xiàn)，重復(fù)代碼在軟件項(xiàng)目中十分普遍，它是導(dǎo)致軟件維護(hù)成本高的主要原因之一。大量的重復(fù)代碼會(huì)導(dǎo)致運(yùn)行時(shí)間急劇增加，吳沖等[2]表明，對臃腫代碼的維護(hù)時(shí)間占據(jù)軟件生命周期的50%甚至更高。另外，系統(tǒng)調(diào)試與異常處理也在持續(xù)消耗開發(fā)團(tuán)隊(duì)的研發(fā)成本，導(dǎo)致項(xiàng)目周期不斷延長。這種效率損耗會(huì)隨著項(xiàng)目規(guī)模的增加呈現(xiàn)指數(shù)級增長，最終形成陷入軟件持續(xù)優(yōu)化的瓶頸。

1.3 AI與編程融合的必然性

綜合來看，AI技術(shù)的發(fā)展與軟件開發(fā)面臨的挑戰(zhàn)形成了雙輪驅(qū)動(dòng)：一方面，AI技術(shù)需要軟件開發(fā)作為實(shí)現(xiàn)載體；另一方面，軟件開發(fā)迫切需要借助AI技術(shù)打破效率瓶頸。因此，AI與Coding的融合迫在眉睫，利用AI技術(shù)對代碼進(jìn)行實(shí)時(shí)分析和優(yōu)化，檢測潛在的風(fēng)險(xiǎn)和錯(cuò)誤，從而提高編碼質(zhì)量，降低維護(hù)成本。

綜上所述，無論從AI迅猛的發(fā)展趨勢這一外部拉力推動(dòng)，還是軟件開發(fā)領(lǐng)域自身提質(zhì)增效的內(nèi)需驅(qū)動(dòng)，都亟須軟件開發(fā)領(lǐng)域?qū)I與Coding相融合，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)力的躍遷。

2 AI+Coding的基本概念與典型應(yīng)用場景

2.1 AI+Coding的基本概念

AI+Coding是指利用人工智能技術(shù)輔助軟件開發(fā)過程中的編碼環(huán)節(jié)，借助AI大模型理解編程需求，自動(dòng)生成或輔助生成代碼，同時(shí)對代碼的質(zhì)量進(jìn)行評估和優(yōu)化[3]。AI大模型工具通過對大量代碼數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和分析，能夠理解代碼中的邏輯，然后根據(jù)輸入的意圖描述自動(dòng)補(bǔ)全或生成可執(zhí)行的代碼[4]，構(gòu)建“人機(jī)協(xié)同”的智能編程范式，實(shí)現(xiàn)編程過程的自動(dòng)化和智能化。

2.2 AI+Coding的典型應(yīng)用場景

智能編程的典型應(yīng)用場景主要有代碼自動(dòng)生成、代碼補(bǔ)全、錯(cuò)誤檢測與修復(fù)、代碼解釋、代碼優(yōu)化[4]。

1） 代碼自動(dòng)生成。代碼自動(dòng)生成是指AI工具根據(jù)輸入的需求文檔或自然語言描述，自動(dòng)將其轉(zhuǎn)化為可運(yùn)行的代碼。例如，在AI工具對話框中輸入“請基于web技術(shù)棧幫我生成一個(gè)貪吃蛇游戲”，大模型會(huì)自動(dòng)完成HTML、JavaScript和CSS文件的創(chuàng)建以及代碼的編寫，給用戶呈現(xiàn)一個(gè)可以執(zhí)行的貪吃蛇小游戲。這極大簡化了軟件開發(fā)過程，不僅提高了代碼編寫效率，還能減少人為錯(cuò)誤，提高開發(fā)質(zhì)量。但是，在與AI工具對話時(shí)，明確開發(fā)的技術(shù)棧是提高AI工具開發(fā)效率的必要手段。

2） 代碼補(bǔ)全。代碼補(bǔ)全是指在編碼的過程中，AI工具根據(jù)已輸入的代碼和上下文信息，實(shí)時(shí)預(yù)測并自動(dòng)補(bǔ)全后續(xù)代碼，生成完整的代碼塊，從而極大提高開發(fā)速度。例如，當(dāng)程序員輸入函數(shù)名的前幾個(gè)字母時(shí)，AI工具會(huì)自動(dòng)補(bǔ)全完整的函數(shù)名、參數(shù)列表及剩余的代碼邏輯，或者根據(jù)注釋信息自動(dòng)補(bǔ)全相應(yīng)的代碼。這可以大幅減少程序員在編寫代碼時(shí)的重復(fù)性勞動(dòng)，降低因拼寫錯(cuò)誤導(dǎo)致的代碼報(bào)錯(cuò)。然而，代碼補(bǔ)全的準(zhǔn)確性高度依賴于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量和質(zhì)量。如果訓(xùn)練數(shù)據(jù)不完整或存在偏差，AI工具可能會(huì)生成不準(zhǔn)確的代碼片段。

3） 錯(cuò)誤檢測與修復(fù)。錯(cuò)誤檢測與修復(fù)是指通過AI工具實(shí)時(shí)檢測代碼中的拼寫和語法等錯(cuò)誤，識別潛在的報(bào)錯(cuò)，并給出修復(fù)建議，從而修正代碼中的錯(cuò)誤。例如，程序員在創(chuàng)建一個(gè)函數(shù)時(shí)少寫了括號，AI工具可以自動(dòng)檢測并修復(fù)該錯(cuò)誤。或者在循環(huán)語句中使用了錯(cuò)誤的比較條件，AI 工具能夠檢測并提供相應(yīng)的修復(fù)建議。這可以減少代碼調(diào)試的時(shí)間，提升開發(fā)體驗(yàn)。但對于復(fù)雜項(xiàng)目，AI可能無法準(zhǔn)確識別邏輯上的錯(cuò)誤。

4） 代碼解釋。代碼解釋是指利用AI技術(shù)對代碼的框架、邏輯等進(jìn)行分析，拆解代碼的功能結(jié)構(gòu)，將代碼轉(zhuǎn)化為易于理解的自然語言敘述。例如，對于一段判斷閏年的Python代碼，AI工具不僅可以解釋代碼的功能，還可以梳理清楚代碼的輸入和輸出。這有助于程序員在閱讀和維護(hù)他人代碼時(shí)，快速理清代碼的功能和作用。但對于多層嵌套函數(shù)、遞歸調(diào)用或動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等較為復(fù)雜的代碼邏輯，AI可能無法提供準(zhǔn)確的自然語言解釋。

5） 代碼優(yōu)化。代碼優(yōu)化是指通過AI技術(shù)分析代碼的質(zhì)量和性能瓶頸，提出優(yōu)化改進(jìn)建議或自動(dòng)執(zhí)行優(yōu)化操作以改善代碼的性能。例如，AI工具可以檢測到函數(shù)循環(huán)體中的低效操作，并提供優(yōu)化方案。AI工具還可執(zhí)行死代碼消除、內(nèi)存優(yōu)化等操作，從而有效提升軟件的執(zhí)行效率、降低資源損耗并增強(qiáng)代碼的可維護(hù)性。但由于上下文的限制，對于大型項(xiàng)目，特別是復(fù)雜場景的優(yōu)化能力有限，可能導(dǎo)致修改建議不準(zhǔn)確或不符合預(yù)期。

3 實(shí)現(xiàn)智能編程的路徑與案例演示

3.1 實(shí)現(xiàn)智能編程的路徑

當(dāng)前實(shí)現(xiàn)AI+Coding智能編程的路徑主要有兩種。第一類是在常見的集成開發(fā)環(huán)境（IDE） 中添加AI編程助手插件，即在常見的IDE工具（VS Code、IntelliJ IDEA等） 中下載安裝AI編程助手插件。主流的AI編程助手有國內(nèi)的DeepSeek推理模型、豆包的MarsCode模型、阿里的通義靈碼、騰訊云的AI代碼助手，這些均可免費(fèi)使用。國際上的編碼模型有Claude 3.7 Sonnet、Github Copilot、Gemini 2.0等。國內(nèi)和國際廠商的AI編程助手模型具體如表1中的“IDE工具+AI編程助手”一列所示。表1中“AI IDE”這一列是實(shí)現(xiàn)智能編程的第二類路徑，即將AI模型高度集成在IDE環(huán)境之中，如國內(nèi)字節(jié)跳動(dòng)推出的Trae工具，國際廠商推出的Cursor工具。相比于AI編程助手，AI IDE擁有更強(qiáng)的上下文感知能力和全場景的處理能力，可以帶來更加流暢、準(zhǔn)確和優(yōu)質(zhì)的開發(fā)體驗(yàn)。

Trae 和 Cursor 是兩款備受關(guān)注的 AI IDE 工具，其中 Trae 是字節(jié)跳動(dòng)推出的國內(nèi)首個(gè) AI IDE，于 2025 年 3 月 3 日正式發(fā)布，國內(nèi)用戶可以免費(fèi)下載使用，其國際版本較國內(nèi)提前 2 個(gè)月發(fā)布。另外，Cursor 則是在國際市場成熟度較高的 AI IDE 工具。兩者均基于 VS Code 生態(tài)開發(fā)，但在功能覆蓋和模型支持上存在差異。國內(nèi) Trae 工具與國際 Cursor 工具在核心功能方面的對比如表 2 所示。

兩個(gè)工具的差異主要體現(xiàn)在模型覆蓋、多模態(tài)支持、跨平臺支持和上下文管理等方面。

模型覆蓋：Cursor 支持的模型更廣泛（如 GPT-4o、Gemini 2.0） ，而 Trae 國內(nèi)版?zhèn)戎貒a(chǎn)模型。

多模態(tài)支持：Trae 國內(nèi)版僅支持文本交互，Cursor 支持文本和圖片交互。

跨平臺支持：Cursor 額外支持 Linux 系統(tǒng)。

上下文管理：Cursor 的代碼庫級管理和 Git 集成更適用于復(fù)雜項(xiàng)目。

3.2 基于工具 Trae 的智能編程案例實(shí)施

1） Trae 的安裝與使用

登錄官網(wǎng)下載安裝 Trae 工具，并在 Builder 窗口中輸入需求：請基于 web 技術(shù)棧生成一個(gè)貪吃蛇小游戲。Trae 接收需求并進(jìn)行思考，規(guī)劃完成本次需求的核心邏輯步驟，Trae 接收需求與思考過程如圖 1 所示。

等待約6分鐘，Trae 完成貪吃蛇小游戲核心文件的創(chuàng)建和代碼編寫，并在窗口輸出本次創(chuàng)建的核心文件及實(shí)現(xiàn)的主要功能。

2） 需求變更與代碼修改

筆者打開創(chuàng)建好的貪吃蛇小游戲進(jìn)行測試，測試過程中發(fā)現(xiàn)蛇移動(dòng)速度過快，游戲體驗(yàn)不佳。返回工具并提出調(diào)慢蛇移動(dòng)速度的需求，同時(shí)將“速度”二字誤寫為“方向”，以測試工具是否能夠理解并識別真實(shí)需求。工具接收需求變更與思考過程如圖 2 所示，從圖中可以看出 Trae 能夠正確識別調(diào)整“速度”的需求，并將變量值 gameSpeed 由 100 ms 修改為 150 ms。

3） 多需求處理與優(yōu)化

Trae 完成修改后，筆者打開游戲繼續(xù)進(jìn)行測試，發(fā)現(xiàn)蛇移動(dòng)速度仍然過快，且游戲界面沒有開始游戲按鈕，打開頁面后立即開始游戲，游戲體驗(yàn)不佳。于是返回工具，繼續(xù)提出兩個(gè)修改需求：“添加游戲開始按鈕，蛇的移動(dòng)速度調(diào)到 200 ms”，測試大模型是否能夠準(zhǔn)確識別多個(gè)需求并完成修改。

Trae 接收這兩個(gè)需求并進(jìn)行思考的過程如圖 3 所示，從圖中可以看出 Trae 能夠正確識別出兩個(gè)調(diào)整需求，并且智能地按照實(shí)現(xiàn)難易程度對兩個(gè)需求的順序進(jìn)行了調(diào)整。優(yōu)先處理蛇的移動(dòng)速度這一需求，添加游戲開始按鈕的需求放在第二步進(jìn)行處理。因?yàn)檎{(diào)整蛇的移動(dòng)速度只需修改變量 gameSpeed 的值，實(shí)現(xiàn)過程較為簡單；而添加開始按鈕則需要修改 3 個(gè)文件的處理邏輯，實(shí)現(xiàn)過程更加復(fù)雜。

從對這兩個(gè)需求的識別與排序處理這一角度來看，Trae 在代碼自動(dòng)生成方面的表現(xiàn)較為優(yōu)異。最終，Trae 根據(jù)用戶輸入的需求實(shí)現(xiàn)的貪吃蛇小游戲界面如圖 4 所示，界面簡潔清晰，按照用戶需求實(shí)現(xiàn)了“開始游戲”按鈕的添加，試玩時(shí)貪吃蛇移動(dòng)速度適中，整體表現(xiàn)良好。

4 AI 時(shí)代程序員面臨的機(jī)遇與挑戰(zhàn)

AI 大模型在代碼自動(dòng)生成、代碼補(bǔ)全、錯(cuò)誤檢測與修復(fù)等方面表現(xiàn)出色，能夠高效地完成諸如貪吃蛇小游戲等簡單需求的代碼實(shí)現(xiàn)。但這并不代表程序員在 AI 時(shí)代將被完全取代或面臨失業(yè)的困境。當(dāng)前 AI 技術(shù)的發(fā)展仍然存在許多局限性，這些局限性在一定程度上決定了未來程序員在軟件開發(fā)領(lǐng)域中仍會(huì)扮演不可或缺的角色。

4.1 開放性問題表現(xiàn)一般：復(fù)雜項(xiàng)目的挑戰(zhàn)

AI 在處理具有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)和客觀答案的任務(wù)時(shí)表現(xiàn)突出，例如在進(jìn)行語言翻譯或者數(shù)學(xué)運(yùn)算時(shí)，能夠快速準(zhǔn)確地輸出結(jié)果。但是在處理沒有固定答案的開放性問題或復(fù)雜項(xiàng)目時(shí)表現(xiàn)欠佳。這類問題需要結(jié)合多方因素進(jìn)行綜合考量，AI 在理解和生成創(chuàng)新性解決方案方面的能力有限，很難像人類一樣靈活應(yīng)對復(fù)雜多變的項(xiàng)目狀況。隨著項(xiàng)目規(guī)模和復(fù)雜性的增大，AI 出錯(cuò)的概率會(huì)明顯提高。由于 AI 很難梳理清楚大型項(xiàng)目中各模塊的交互邏輯，因此需要人類程序員與客戶進(jìn)行反復(fù)溝通來確認(rèn)需求的邊界和規(guī)則，并對需求進(jìn)行拆分，盡量讓 AI 一次處理一個(gè)小模塊的小需求。因此，在開放性需求和復(fù)雜項(xiàng)目中，程序員依然需要主導(dǎo)需求的分析整合以及架構(gòu)設(shè)計(jì)。

4.2 上下文窗口的限制：記憶與理解的瓶頸

上下文窗口是指 AI 模型在生成或理解語言時(shí)可以接收的文本量，或模型可以處理的 token 數(shù)。它主要影響的是模型在處理信息時(shí)可以利用的前后文信息量或生成回復(fù)時(shí)的 token 數(shù)量。吳國棟等[5]表明，目前的大語言模型存在上下文長度有限的問題。即，大語言模型存在上下文窗口或者 token 的限制，一旦用戶的輸入超過這個(gè)上限，系統(tǒng)只會(huì)截取其中一部分信息進(jìn)行理解和回答，這會(huì)導(dǎo)致 AI 出現(xiàn)信息丟失或者遺忘的現(xiàn)象。在實(shí)際的項(xiàng)目開發(fā)過程中，程序員需要對成千上萬行代碼、眾多的功能模塊和復(fù)雜的業(yè)務(wù)邏輯進(jìn)行處理，上下文窗口的限制使得 AI 很難保持始終如一的理解與記憶。當(dāng)前 AI 難以在大規(guī)模的應(yīng)用場景中完全替代人類程序員。在上下文記憶方面，程序員應(yīng)將長篇項(xiàng)目拆解后再調(diào)用 AI 進(jìn)行多次迭代，在調(diào)用 AI 工具時(shí)采取相應(yīng)措施，如分段處理代碼、手動(dòng)整合信息等，以彌補(bǔ) AI 上下文窗口限制導(dǎo)致的記憶與理解的瓶頸這一不足。

4.3 幻覺問題：可靠性與安全性隱患

AI 的幻覺問題是指人工智能系統(tǒng)會(huì)生成一些看似合理、通順但實(shí)際錯(cuò)誤或虛構(gòu)甚至完全不合理的信息。正如何靜等[6]提到，這種幻覺現(xiàn)象一般出現(xiàn)在大語言模型中，會(huì)影響模型輸出的可靠性和安全性。在實(shí)際的項(xiàng)目開發(fā)過程中，需要開發(fā)、測試、運(yùn)維等各個(gè)部門之間的緊密協(xié)作，目前 AI 的幻覺問題導(dǎo)致其可能會(huì)生成存在安全隱患的代碼，可靠性在長時(shí)間內(nèi)無法達(dá)到人類程序員的標(biāo)準(zhǔn)。針對 AI 的幻覺問題，程序員需要對其生成的代碼進(jìn)行嚴(yán)格審查，特別是涉及安全相關(guān)的代碼、業(yè)務(wù)邏輯的實(shí)現(xiàn)等方面，要確保代碼的安全合規(guī)。

綜上所述，AI 處理復(fù)雜項(xiàng)目的能力有限，很難準(zhǔn)確拆分復(fù)雜需求，應(yīng)對各種突發(fā)狀況；上下文窗口的限制使得 AI 在理解和記憶長篇代碼時(shí)存在瓶頸；幻覺問題更是讓 AI 生成的代碼在可靠性和安全性上存在隱患。這些局限性都表明，人類程序員不僅不會(huì)被取代，反而需要不斷提升自身能力，與 AI 緊密協(xié)作，共同推動(dòng)軟件開發(fā)領(lǐng)域提質(zhì)增效訴求的落地。AI 技術(shù)的發(fā)展為程序員帶來了挑戰(zhàn)，同時(shí)，技術(shù)的局限性也為程序員創(chuàng)造了新的機(jī)遇。

5 總結(jié)

AI 與 Coding 的深度融合是軟件開發(fā)領(lǐng)域的一次深刻變革，開啟了智能編程的新范式。本文詳細(xì)探討了 AI+Coding 的基本概念、典型應(yīng)用場景以及實(shí)現(xiàn)路徑，并通過 Trae 工具展示其在代碼生成、調(diào)試優(yōu)化等方面的應(yīng)用效果。盡管 AI 技術(shù)在代碼自動(dòng)生成、代碼補(bǔ)全、錯(cuò)誤檢測與修復(fù)等方面表現(xiàn)出色，但在處理復(fù)雜項(xiàng)目和開放性問題時(shí)仍顯不足。

這些發(fā)現(xiàn)為軟件開發(fā)人員提供了實(shí)用的參考，幫助他們更好地理解和應(yīng)用 AI 技術(shù)，從而在 AI 時(shí)代保持競爭力。未來，智能編程的研究方向應(yīng)聚焦于如何在大規(guī)模企業(yè)項(xiàng)目中克服當(dāng)前 AI 技術(shù)的局限性，這包括但不限于探索 AI 與人類程序員協(xié)同的最優(yōu)實(shí)踐，以及開發(fā)能夠處理復(fù)雜邏輯和開放性問題的 AI 模型。

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【通聯(lián)編輯：唐一東】