做应用,就像和 AI 聊天一样简单。
今年以来,「Vibe Coding」无疑是除了 Agent 之外 AI 领域最受关注的赛道。
没有编程基础的小白,能够通过自然语言「指挥」Cursor 快速完成一个小程序;有多年经验的资深程序员,也在借助 Vibe Coding 工具大幅提效。与此同时,微软、Meta、谷歌、腾讯、华为等科技巨头也在财报和发布会上不断强调:AI 编程已经为他们带来了实质性的效率提升——代码产出增长了几十个百分点,开发人力也因此得以优化。
从 AI 编程「一哥」Cursor,到最近被 OpenAI 和谷歌争抢的 Windsurf,再到字节跳动刚刚推出的 TRAE,AI 编程,尤其是以集成开发环境(IDE)为核心的 AI 开发工具,已成为整个行业最炙手可热的技术方向之一。而最近,腾讯也正式宣布入局,推出其首个独立 AI 开发平台——CodeBuddy IDE。
CodeBuddy IDE 开启内测丨来自:腾讯云
事实上,腾讯在 AI 编程领域并非新兵。早在几年前,腾讯就推出了 IDE 插件版本的「代码助手 CodeBuddy」,为使用 VSCode、JetBrains 等传统 IDE 的开发者提供智能代码补全与多文件项目生成能力。
今年 5 月,在腾讯云 AI 产业应用峰会上,腾讯首次披露了内部 AI 编程工具的使用成效:目前,已有 85% 的腾讯程序员在使用腾讯云代码助手 CodeBuddy,整体编码时间缩短约 40%。而这款工具在 4 月刚刚完成升级,引入了软件开发智能体 Craft,使其能力从代码补全迈向了更具主动性的「智能开发」阶段。
而这次推出的独立 IDE 平台——CodeBuddy IDE,则是一次更具野心的进化。它不仅是腾讯首个独立 AI 编程产品,更是业内首个实现「产品-设计-研发-部署」全流程一体化的 AI 开发工作台。
与 ChatGPT 等 Chatbot 不同,AI IDE 平台不仅能根据自然语言生成代码,更能承担完整的开发任务。用户只需用对话方式表达需求,就可以一步步完成产品构思、交互设计、代码生成、测试 Debug、部署上线等全流程操作。真正让没有任何开发经验的用户,也能实现「对话即开发」的体验。
可以说,CodeBuddy IDE 这类产品,让完全零基础的「程序小白」,也第一次有机会真正参与到数字产品的创造过程中。
Vibe Coding 已经火了一段时间。但说来惭愧,我此前只是看过一些产品演示视频,还从没真正上手过。而我也从未写过一行代码——可以说,这次用 CodeBuddy IDE,是我第一次尝试「亲手」开发一个应用程序。
Codebuddy IDE 产品界面 丨来自:极客公园
打开 CodeBuddy IDE,界面主要分为两个区域:左侧是标准 IDE 操作台,支持查看和编辑生成的多文件项目;右侧则是与一个智能体交互的 Chat 区域,几乎所有开发相关的操作——包括生成和修改产品需求文档、创建和优化代码、调试错误,乃至将程序部署上线——都可以通过自然语言指令完成。
这个 Chat 区域又可以进一步拆分成三层:最上方是一排功能按钮,包括导入 Figma 文件、配置开发集成环境、启用 MCP、预览、部署等,主要用于帮助 AI 更好地匹配工作场景,或者方便后续的部署和测试;中间是用户输入提示词的对话框;下方则提供了模型选择、智能体切换、Prompt 增强等功能,方便用户调整 AI 的响应方式与能力边界。
乍看之下有些复杂,但实际使用起来非常简单。
真正开始前,只需要做两件事:第一,配置好希望使用的云服务平台。目前支持 Supabase 和腾讯云自家的云开发 CloudBase,如果只是做本地应用,其实可以跳过这一步;第二,选择一个 AI 模型。当前的版本为海外版,可选 Claude、GPT、Gemini 等,后续国内版本将支持 DeepSeek、混元等国产模型。
配置完成后,我决定从一个真实的痛点出发试试看。因为密码太多记不住,我最近一直想弄一个简单实用、操作直观的密码管理器。虽然用云文档也能部分实现类似功能,但这次正好是个尝试「能不能搓一个更像样产品」的好机会。
先说结论:只用了不到半小时,我就开发出了一个具备完整功能的密码管理工具。初次使用可设置登录密码,之后每次登录都需验证。进入系统后,可以按照分类查看已有密码条目,新增记录、添加自定义分类、修改主密码等功能一应俱全。最终,我还把它部署到了云端服务器,并生成了二维码,朋友扫码即可使用。
笔者使用 CodeBuddy IDE 开发的密码管理器丨来自:极客公园
如上所示,页面设计也是「审美在线」:整体风格简洁现代,分类图标清晰美观,操作入口直观易用,内页排版干净流畅,完全不像是我这种零开发经验用户在短时间内能「搓」出来的产品。
过去,一个功能完整、体验良好的小工具,从设计、开发到上线可能需要一名专业程序员花上至少一周。而这次,我一个「编程零基础」的新手,只用了不到半个小时就完成了整个流程。我只做了以下几步:
第一步,我用自然语言描述了自己的需求:
「开发一个密码管理本,要求外观时尚大气,每次打开要有登陆密码,主界面包含密码分类,默认是银行卡、视频网站、游戏账号和其他分类,主页面还要支持添加自定义分类,添加新纪录和修改主密码,添加的新纪录要可以选择分类,填写平台名、账号和密码,二级页面展示分类下的所有记录,并支持修改和删除。」
自定义分类,AI 制作了很多可选用的图标丨来自:极客公园
然后我启用了 CodeBuddy IDE 内置的 Prompt 增强功能。如下所示,AI 把我这段相对模糊的描述,转化为一个更清晰、结构化的 Prompt,便于大模型理解执行:
开发一个简洁大气的密码管理工具,需包含以下功能:
1. 安全验证:
· 首次使用时设置主密码
· 每次启动需验证主密码
· 支持在应用内修改主密码
2. 分类管理:
· 默认分类:银行卡/视频网站/游戏账号/其他
· 支持用户自定义添加新分类
· 每个分类配专属图标
3. 记录管理:
· 一级页面提供添加记录入口
· 记录字段:类型 (下拉选择)/平台名称/账号/密码
· 二级页面展示分类下的所有记录
· 支持记录的修改和删除操作
4. 界面要求:
· 整体设计简洁大气
· 分类入口采用图标+文字形式
· 记录列表清晰展示平台/账号信息
· 密码默认隐藏,可点击显示
5. 数据安全:
· 所有密码数据需加密存储
· 主密码采用高强度加密方式
另外我注意到,Prompt 增强功能虽然强大,但也并非毫无偏差。比如我最初并没有对加密方式提出复杂要求,AI 自行「补充」了加密强度的设定,结果生成的功能中出现了 bug。换句话说,用户在使用增强提示时,仍需对生成内容进行初步审核。
接下来,智能体 Craft 开始工作。它首先会将结构化 Prompt 转化为一份标准的 PRD(产品需求文档),这一步只用了几分钟。之后,平台根据 PRD 和我选择的集成配置(本次为 Supabase),自动生成了 HTML、CSS、JavaScript 等前端代码,构建出多文件项目结构。
代码生成完成后,我点击「预览」,开始进入调试环节。
添加记录功能丨来自:极客公园
初版效果可用,但也暴露出不少问题:比如初次打开页面直接 404 报错,首次登录无法设置初始密码、新分类无法添加、页面排版不整齐等。
有问题的地方,我只需要简单描述并上传截图,只需上传截图,并用自然语言说明问题,如「分类按钮点了没反应」、「主密码设置页面打不开」,AI 就能识别出问题并自动修复。有些较复杂的 bug,也可以通过日志信息进一步辅助定位,但在我的这次体验中,AI 在不需要我上传日志信息的情况下,就修复了所有问题。
整个调试过程用了大约 10 分钟。产品功能和体验基本完善后,我点击了「部署」按钮,AI 开始将项目部署至 Supabase 的 CloudStudio。过程自动完成了权限配置、数据库创建、文件托管等全部流程。最终,我收到了一个云端链接和二维码,可以自行访问,也可以分享给其他人使用。
从开始到部署上线,总耗时不到半小时。
更重要的是:我没有写一行代码。甚至连项目里到底有哪些文件我都没搞清楚,大模型和智能体就帮我搞定了一切。
虽然我用 CodeBuddy IDE 在半个小时内「搓」出了一个可用的应用,但它的价值远不止于让零基础的小白能写出程序。技术普惠固然重要,但这款产品当前更具现实意义的价值,是为专业开发者带来的提效空间。
在我从零开发应用的过程中,几乎涉及了软件开发的全流程——撰写需求文档、生成代码、功能扩展、调试问题、部署上线,而这一切都可以通过自然语言与智能体交互完成。这意味着,对于已经有项目在手的程序员来说,只需将项目导入 CodeBuddy IDE,并通过接口接入已有的 Figma 设计稿、开发配置等信息,就可以在平台内完成更高效的开发、调试与优化。
CodeBuddyIDE 丨来自:腾讯云
更进一步看,当「氛围编程」(Vibe Coding)这种新范式通过 AI IDE 渗透进企业级的严肃开发流程,整个产品协作体系也可能随之发生结构性转变。
比如,产品经理、测试工程师,甚至非技术背景的运营同事,在未来或许都能通过自然语言直接与 AI 协作,完成原型生成、功能验证甚至局部迭代开发,不再依赖程序员完成每一项改动。这将极大减少跨职能沟通的效率损耗,让专业工程师把更多精力投入到系统性创新与复杂问题的解决上。
这不仅是一次效率的提升,更是认知方式的转变。
就像剪映改变了视频创作的门槛,从而推动了短视频的爆发,AI IDE 也正在用类似的方式,重塑软件开发的路径和分工。
它所带来的,不只是让程序员「更快地写完代码」,而是对整个开发方式的重构:产品经理能快速生成原型,设计师可以用自然语言优化交互逻辑,独立创作者有机会实现完整的应用落地,甚至具备创造平台的能力。
从生态的角度看,这将孕育出一批全新的开发者。他们未必拥有传统意义上的技术背景,但依靠 AI IDE,就有可能打造出自己的应用、工具,甚至内容服务。
这就像自媒体的崛起催生了 KOL、UP 主和 IP 经济,AI 时代的开发工具也可能催生出一类全新的职业角色——「个人数字产品创作者」。
更远一点看,当 AI Agent 的能力进一步增强,我们甚至要重新思考 IDE 这种开发平台本身是否还具有存在的必要。
未来的开发,或许是「无 IDE 化」的:用户只需与一个通用智能体对话,后者便能自动理解需求、拆解任务、调用模型、调度资源,最终生成可用的产品结果。
在这个过程中,我们甚至不再关心代码是否存在、工具是否打开,甚至不再需要知道生成工具的逻辑。我们只需提出问题,智能体会在后台完成一切,并把结果交付给我们。
那将是从「生成代码」迈向「生成工具」,再走向「直接生成结果」的技术跃迁。
从能生成代码的语言模型,到能够规划行动的推理模型,再到具备执行任务能力的智能体,氛围编程正以迅雷不及掩耳之势推动这一切发生。而 Cursor、CodeBuddy 这样的 AI IDE 平台,正是这股变革的中枢节点。
当这类工具逐渐成为开发流程中的「默认选项」后,我们的工作方式、协作模式、创作路径,可能都将迎来重新定义。
那个 AI 主导开发、人人皆可创造的时代,或许真的没有我们想象中那么遥远。
文章来自于“极客公园”,作者“郑玄”。
【开源免费】Browser-use 是一个用户AI代理直接可以控制浏览器的工具。它能够让AI 自动执行浏览器中的各种任务,如比较价格、添加购物车、回复各种社交媒体等。
项目地址:https://github.com/browser-use/browser-use
【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。
项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT
【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。
项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md
【开源免费】LangGPT 是一个通过结构化和模板化的方法,编写高质量的AI提示词的开源项目。它可以让任何非专业的用户轻松创建高水平的提示词,进而高质量的帮助用户通过AI解决问题。
项目地址:https://github.com/langgptai/LangGPT/blob/main/README_zh.md
在线使用:https://kimi.moonshot.cn/kimiplus/conpg00t7lagbbsfqkq0