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AI软件工程：从vibe Coding 到 Spec Coding
每位老师的分享都充满着自己对AI时代软件工程的思考。从中，我们可以看到未来的可能，也可以看到当下的方向。在6位讲师的授权下，我们将当天每位老师的分享PPT做了汇总。大家赶紧点击链接下载保存收藏！
34420编辑于 2026-03-23A Network Panel for AI Coding Agents
AI coding agents are becoming more capable very quickly. In other words, AI coding agents need observability.Why Normal Proxy Tools Are Not Always Enough My Many AI coding agents are Node.js or native applications, and they do not always respect HTTP_PROXY or ccglass is an open-source local logging reverse proxy and web dashboard for AI coding agents. It gives the developer a network panel for AI coding agents.Supported Clients and Providers ccglass
29400编辑于 2026-06-16我的AI Coding 流程
看架构师群里，大家讨论AI Coding 的问题，就我个人使用效果是非常好的，我0代码开发了2个半项目了，当然都是万行左右的单体服务，不算复杂大项目，简单总结一下我的使用流程吧；1、需求对齐与需求文档生成在 AI Coding的初始阶段，我会优先与AI进行全面、细致的需求同步，这是整个开发流程的基础，也是确保后续工作不偏离方向的关键。 我会与AI充分沟通，结合前期的需求文档和业务流程，分析该需求的技术难点、性能要求、可扩展性需求，进而确定合适的技术标准——包括编码规范、接口标准、测试标准、部署标准等；同时，与AI探讨各类中间件的适用性 总结当前AI Coding 是很难完成复杂项目的，个人认为最好的方式就是，让人来完成复杂项目拆解，让AI去完成拆解后的相对简单一些的指定任务，现在大量公众号在宣传“许愿式”开发，感觉是太高估AI了，AI Coding 可能还是长期会停留在实习生阶段，想想公司是怎么用实习生的，就怎么用AI，一个架构师带5个实习生是能干点“高级”事儿的，但是如果让10个实习生去干正经事儿，经常会干的一塌糊涂。
1.2K20编辑于 2026-02-06- 来自专栏腾讯云TVP
莱特兄弟与AI Coding
AI Coding是什么？ AI Coding就像是早期的飞机 第一行AI写的代码出现，和1903 年 12 月 17 日莱特兄弟飞机上天的意义一样，解决了大众认知的“有无” 目前AI不成熟，不稳定，很多漏洞，是的，飞机刚上天的时候也是一样 AI Coding 目前最缺的就是 “风洞层” 。我们让 AI 生成代码，然后运行，报错，再把错误贴回去让它修。 AI Coding 的未来也应该如此：不是每个团队都在造自己的“AI 飞机”，而是有标准化的“AI 飞控平台”和“可互换的组件”。 建议：催生 AI Coding 的“无人机生态” 定义 Agent 协作协议：让专注代码生成的 AI、专注测试的 AI、专注部署的 AI 可以像可互换的部件一样协同工作。
37710编辑于 2026-04-28 - 来自专栏CODING DevOps
CodeGeeX Coding With AI Hackathon 正式启动
CodeGeeX 黑客松是国内首个围绕「AI 代码生成」开展的黑客松赛事。 2023 CodeGeeX 黑客松以「Coding with AI」为主题，由清华大学联合智谱AI大模型团队、腾讯云Cloudstudio.net和DoraHack赞助举办，此次黑客松设立多条赛道，设立丰厚大奖 Code 交互设计挑战赛 本赛道以「更好的交互」为主题，探索在 AI 代码生成的辅助下，程序员如何能拥有更好的编程交互体验。 CloudStudio.net代码提交作品： 参赛者通过链接，打开开发空间，空间内置了赛事的参赛标准和作品项目的上传格式; 参赛者可以直接基于CloudStudio WebIDE进行编码; 参赛者通过仓库插件推送作品代码到 CODING 参赛条件： 本次黑客松活动目的是为所有开发者提供一个利用 AI 代码生成能力进行创新的平台，我们原则上对参赛者与组队不做限制，仅做初级的资格审核。
1.5K30编辑于 2022-12-31 AI Coding 4条铁律
AI Coding 时代, 程序员最该掌握的4条铁律 进入 AI coding 时代, 似乎人人都可以编程了, 但为什么还有人说 AI coding 不行呢? 你在对一个已有项目进行 coding 之前会先分析项目架构吗? /init (分析项目架构) 你会给项目编写 CLAUDE.md 吗? 你知道怎么安装/调出 skill 吗? /s/nU7nwqgsKVgbJgqUXmJr2g AI Coding 时代，程序员最该掌握的 4 条铁律 ——来自15年经验的忠告 你是否也这样？ 让AI写代码，它给你200行，你实际只需要50行。 让AI重构，它把隔壁没问题的代码也改了。 让AI修bug，它越修越多…… 不是AI不行，是你没给它定规矩。 铁律一：先想清楚，再动手 "别猜。 ──── /karpathy-guidelines (andrej-karpathy-skills) Behavioral guidelines to reduce common LLM coding
31410编辑于 2026-07-10AI Coding⾮共识报告丨AI透镜系列研究
然而，AI正在颠覆这一核心定义，将编程从“Coding”这一动作，提升到“表达意图”和“实现愿景”的更高维度。 非共识01：AI Coding的最佳产品形态是什么？——本地 VS 云端非共识02：AI Coding产品选择什么模型？——自研 VS 第三方非共识03：AI Coding给用户的价值有多大？ ——提效 VS 降效非共识04：AI Coding产品理想付费模式是什么？——固定 VS 按需非共识05：大企业推进AI Coding应用的态度？ ——激进 VS 渐进非共识06：AI Coding对组织发展的影响？——裁员 VS 扩张非共识07：AI Coding的未来市场格局是怎样？ 后台回复“AI编程”，即可下载PDF版报告全文以下为《AI Coding⾮共识报告》全文：
3.2K91编辑于 2025-07-28拥抱AI Coding 拒绝和抵制加班
随着AI技术的发展，这个问题似乎可以得到解决。 ，也看不到相应的风景那也没用，如果你比AI还菜，那指挥AI工作，那和外行指挥内行是一个道理，最后会弄得一地鸡毛。 坚持一个道理：知识无上限，你强则AI强，你弱则AI弱。AI协作AI协作主要是掌握AI的习性，核心就是表达力，把一个需求功能点清晰的表达给AI，然后外加一点提示词工程，你会发现AI是真的懂你。 要避免外行指挥内行，就得成为内行才行，至少得达到AI做出来的东西能评判是否正确，是否是我们想要的。 坚持解决问题解决问题是一个永恒的话题，在编码的过程中遇到问题，Ai写的代码有问题，我们应该坚持自己去解决，让大脑保持思考，这个很重要，始终坚持AI不能解决所有问题，那剩下的问题还是得我们自己来。
28520编辑于 2025-11-12- 来自专栏技术文档案例展示
AI_Coding：智能代码创作引擎
AI_Coding：智能代码创作引擎一、从"补全"到"创作"AICoding指的是一种以自然语言为指令、由大模型自动分析代码库并生成完整代码的能力，并且不再是传统的"IDE智能补全"那种逐行提示。 、代码演示3.1最小可用调用展开代码语言：PythonAI代码解释importosfromopenaiimportOpenAIclient=OpenAI(api_key=os.environ["AI_CODING_KEY
600编辑于 2026-11-11 Vibe Coding AI全栈开发实战
看到“2026 程序员必备：Vibe Coding 提效实战”这个标题，一种站在时代风口浪尖的敏锐感油然而生。 然而，Vibe Coding 的兴起意味着教育重心正在转移：从“如何实现”转向“如何定义”。 这门课不再执着于让你死记硬背每一个 API，而是教你如何建立对系统的“直觉”，如何在 AI 辅助下快速把握系统的脉搏。 Vibe Coding 强调的“提效”，本质上是让技术工具适应人的思维节奏，而不是人去适应工具。 Vibe Coding 的“提效”不仅仅是速度的提升，更是杠杆率的放大。掌握了这种工作方式的程序员，能够以一当十，利用 AI 工具瞬间完成过去需要一个团队才能完成的工作量。
82010编辑于 2026-03-24AI 编程 Agent+ Vibe Coding 实践
AI 编程眼下正热得发烫，一夜之间，写代码这件事都被大模型接管了。但如果你恰好身处复杂报表开发的一线，大概会有另一种体感：这股红利，似乎还没吹到这儿。 其一，AI 编程如今已经能较好地驾驭 Java；其二，润乾报表提供了丰富的 Java API 以及配套文档。 于是路径就清晰了：AI 可以通过文档学会这些 API并生成调用它们的 Java 程序，这样就可以根据用户需求创建和修改报表模板了，最后再用润乾报表的 IDE 打开，以可视化的方式查看与审核。 训练语料的问题被绕过去了，AI 的输出也有了可验证的落点——复杂报表的 vibe coding 闭环，就这样完成了。一，SKILL简介rpx-agent-toolkit是润乾报表内置的智能体技能。 这个文件中的数据集不是很规则很标准，但AI有能力通过上下文把他理解正确。
14410编辑于 2026-10-30- 来自专栏FunTester
AI 编码范式：从 coding 到 manager
2025 年，AI 正在重塑编程生态。重复性代码实现逐步自动化，开发者的核心价值转向架构、设计和复核。Coding Agent 不再只是补全工具，而是能主动分解任务、执行并修正的“虚拟下属”。 顶级开发者的能力已从“手敲代码”转向“组织和领导 AI 产出”。未来竞争力在于谁能高效管理 AI，提升团队整体生产力。 Coding Agent：从“助手”到“虚拟下属” 真正的 Coding Agent 不再仅是一个被动补全的“助手”，而是可以接受任务、分解子任务并主动执行的“虚拟下属”。 AI 时代编程新能力清单 AI 时代对开发者提出了新的能力要求，核心已从“写出正确代码”转向“领导 AI 写出正确代码”。 能力边界感知力则帮助判断何时让 AI 完成实现、何时必须由人来承担决策与协调，从而优化资源分配。掌握这些能力，开发者就能把 AI 纳入长期的技术生产力体系，而不仅仅是短期的工具使用技巧
60310编辑于 2025-12-29 - 来自专栏AI前沿技术
智能体｜ AI coding 协作式编程
AI coding 出现后，传统项目角色分工和协作方式发生了改变。工程师不再是"写代码的人"，而是"指挥 AI Agent 写代码的人"。这种转变不仅是角色的变换，更是编程范式的升级。 更有人豪言，Al coding 后，再无“古法”编程，不论对错，冲击效果确实很大。 以 AI coding 为中心，主要介绍： 1）从古法编程到 vibe coding 再到智能体编程的转变。 2）规范驱动开发SDD的新模式，以匹配AI coding的超凡编程能力。 3）几种SDD 开发工具的适用场景和选择推荐。 虽然AI coding日益普及，但是古法编程的业务架构能力、逻辑思考能力，还是高级程序员的核心壁垒。 1.1，Vibe Coding 其首次是由karpathy在2025年提出。 个人看来AI编程，对程序员是好事，要将 AI coding 为我所用，之前我一人干活，现在我一人指挥千万个小弟干活，效率指数级提升，脑袋里的想法能得到快速的验证。
2.6K32编辑于 2026-03-10 AI Coding 的七种武器
最近用 AI Coding 消耗数亿 Token ，完成了一个工业级 KG - RAG 项目，我发现真正让项目失控的是上下文管理和需求质量。 Coding 时代，人类的角色已经变了。 不要让 AI 上来就写代码。 先让一个最强的 AI 写份施工方案，然后换其他 AI 去当质检员，专门找这个方案的茬。 几个 AI 互相抬杠修改，等方案打磨得完美无缺了，再照着写代码。 因为 AI 的对话窗口是很脆弱的。 如果你和 AI 聊了很长，或者突然断网，AI的脑子就清零了。 质量红线必须量化 AI 对文字理解模糊，但对数字执行很稳定，人类审美必须降维成 AI 可判定的数字。
23210编辑于 2026-07-02企业级AI Coding「Landing Zone」
今天想聊的概念，叫做企业级 AI Coding Landing Zone：在代码仓库和协作流程里，先铺好一层最小但够用、能演进、能讲清楚责任边界的「起跑区」。 企业级 AI Coding Landing Zone借用的正是前一种思路：先铺一层可协作、可检查的基线，再规模化用 AI 写代码。 可以简单记四句话： 对比 云计算 Landing Zone AI Coding Landing Zone 想解决的核心问题 云上资源怎么开、怎么管、怎么留痕 人 + AI 怎么在同一套 主要落在哪里 账号 在一些实践里，会用 G1～G6描述「给 AI 的上下文和规格」从粗到细的成熟度。不必死记字母，把它理解成六级台阶即可：台阶越高，AI 越不容易跑偏，返工越少。 / │ └── README.md └── src/ 或 app/ 收个尾 企业级 AI Coding Landing Zone，说白了就是让模型、同事和流水线在同一张「地图」上干活：地图不必第一天就画满全世界
36910编辑于 2026-05-15AI Coding也有坏味道 (Bad Smell)
AI Coding 已经进入企业级应用阶段，但大多数团队在兴奋期之后，会撞上同一类问题：AI 写的代码"看起来都对，跑起来就出问题"。这些问题不是偶然的，而是系统性的——它们有规律、可分类、可诊断。 可提炼出了 AI Coding 坏味道（Bad Smell）。它们不是"AI 写得不好"这么笼统的判断，而是精确到可操作层面的诊断框架。 三、智能体与编排：一个 Prompt 打天下 从单模型到多智能体协作，是 AI Coding 正在发生的最大变化。但多数团队还停留在"写一个大 Prompt 期望 AI 全搞定"的阶段。 五、知识与资产：Prompt 藏在个人的聊天记录里 企业引入 AI Coding 一段时间后，往往出现一个悖论：每个人都在用 AI，但团队的集体能力几乎没有沉淀。 大多数企业的 AI Coding 效果评估停留在"团队说挺好的"或"PR 接受率 60%"这个层面。
41010编辑于 2026-06-25AI编程：从vibe coding到viable code
什么是vibe coding？ 还记得刚学编程那会儿吗？看到一个酷炫的效果就想立马实现，管它什么架构设计、代码规范，先把功能跑起来再说！ 这种"跟着感觉走"的编程方式，我们亲切地称之为vibe coding。 vibe coding的特征很明显： 即兴发挥：想到什么写什么，代码结构随心所欲 功能导向：只要能实现需求，过程不重要 轻装上阵：测试？文档？那是什么东西？ 但是… vibe coding的"甜蜜陷阱" 随着项目规模增长，vibe coding就像一颗定时炸弹，迟早会炸得你措手不及。 常见的痛点 1. 从vibe coding到viable code，就是从搭帐篷到盖摩天大楼的进化过程。” 愿你的代码既有诗意，又经得起时间的考验！
90410编辑于 2025-07-25- 来自专栏陈哥聊测试
AI Coding时代仍要以人为本
一、企业构建适配AI编码的研发流程随着AI被训练得越来越成熟，越来越多的人开始用AI辅助编程。 三、企业在制定AI代码审查可遵循的原则明确人工审查的必要性后，企业可以制定一套适合自身的AI代码审查标准，我总结出四条可直接落地使用的规范：01硬性抬高测试准入标准企业想要最大化发挥AI编码工具的价值， 利用AI批量生成各类场景的测试用例，设置测试覆盖率门槛，通过自动化测试提前拦截AI代码潜藏的Bug。02拒绝主观判断所有AI生成的代码提交前，必须进行单元测试，同步附上完整的测试日志。 03AI只是初审工具不少团队会借助AI工具进行代码审查，但AI审查输出的所有问题仅能作为参考意见，最终的风险把控必须由人工完成。 04人工审查聚焦AI盲区简单通用的代码可以交由AI处理，人工要重点关注AI容易出错的盲区，如变更是否会引入安全漏洞、是否重复了现有代码、方法是否可维护等。
23310编辑于 2026-07-29 2025 年底，简聊 AI Coding 的演进
回顾 2024 年，AI 行业的主线完成了从“聊天对话”（ChatBot）到“智能副驾”（Copilot）的初步转变，当时在编码提效上的探索也主要是这个时间点。 Coding Agent 彻底改变了我们的编码习惯，我们从原来的“代码逻辑编写”走向了“提示 - 生成 - 验证”之路，心智模式也转向了“上下文工程”（Context Engineering）。 这种模式需要开发者将需求拆解为小任务，同时在接受 AI 输出前，先要进行审核和理解。 也就是通过不断 “任务表述 -> AI 生码 -> 理解与审查 -> 验证 -> 接受” 的循环，保证过程中生成代码的可维护性和可读性，最终完成需求的实现。 所以，在不久的将来，一定会朝着“规划驱动模式”，也就是我们通过某种方式提供足够好的需求描述，配合上足够好的项目信息，Coding Agent 直接来帮我们完成产品的落地。
1.6K00编辑于 2026-05-18AI Coding 蜜月期之后，我们重新思考了 AI 提效
一、与 AI Coding 的蜜月期过去两年，AI Coding 的进展可能超出了很多人的预期。 因此，AI Coding 下一阶段的关键不是让 AI 写得更快，而是让整个交付链路能承接这种速度——Code Review、自动化测试、CI/CD、发布和运维，都需逐步进入 AI 驱动的工程体系。 四、从 AI Coding 实践中得到的三个结论在深度使用 AI Coding 之后，我们的感受并非“AI 不过如此”，反而是越来越清晰地意识到：AI 的能力已经足够强大，强大到足以实质性改变软件开发的生产方式 因此，AI Coding 的 ROI，最终还是要回归到端到端的软件交付效率。 简而言之，AI Coding 解决的是“生产代码”，而企业需要解决的，是“消化代码”。2.
40910编辑于 2026-08-28
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