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2 篇博文 含有标签「ai-coding」

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IDE 插件即产品:当你的编程智能体超出了编辑器的插件 API 限制

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Tian Pan
Software Engineer

AI 编程工具的默认思维模型是 VS Code 内部的一个面板。一个对话框,几个行内建议,或许还有一个“应用差异(apply diff)”按钮。这种构想已经过时两年了。该领域的领先产品并不是 VS Code 扩展;它们是完整的编辑器,只是启动时碰巧看起来像 VS Code。Cursor 是一个分叉版本(fork)。Windsurf 是一个分叉版本。Zed 是一个从零开始构建的原生编辑器。这种模式并非巧合 —— 当智能体(agent)的覆盖面最终超过了宿主编辑器的插件 API 所能支持的范围时,必然会出现这种情况。

如果你正在构建一个编程智能体,并且仍然将“发布一个插件”视为理所当然的分发选择,那么你即将撞上那些领跑者在 2024 年左右遇到并选择翻越的那面墙。这面墙有个名字:插件 API 是为了给人类控制的编辑器添加功能而构建的,而不是为了托管一个想要控制编辑器的自主智能体。

氛围编程有害论:当 AI 辅助的速度扼杀软件质量

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Tian Pan
Software Engineer

Andrej Karpathy 在 2025 年初创造了"氛围编程"(vibe coding)一词,描述一种编程风格:"完全沉浸在氛围中,拥抱指数级增长,忘记代码的存在。"你用自然语言描述需求,AI 生成代码,然后直接发布。这感觉像是一种超能力。然而不到一年,数据开始讲述一个不同的故事。

METR 的一项随机对照试验发现,有经验的开源开发者在使用 AI 编码工具时效率降低了 19%——尽管他们预测自己会快 24%,事后仍然认为自己快了 20%。CodeRabbit 对 470 个 GitHub Pull Request 的分析发现,AI 协作编写的代码包含的重大问题是人工编写代码的 1.7 倍。Anthropic 对 52 名工程师的研究显示,AI 辅助的开发者在自己代码库的理解测试中得分低了 17%。