AI編程是當前AI領域唯一盈利賽道。這不僅是一種技術革新，更是一場創(chuàng)造方式的變革，正在重塑軟件開發(fā)的邊界，讓更多人能夠將想法轉化為現(xiàn)實，重新定義人與技術的關系。
從GitHub Copilot這樣的代碼補全插件，到Cursor這類AI IDE，AI編程工具正在變得更加集成和智能。這種演變不僅提高了效率，還大幅降低了編程門檻，使非程序員也能創(chuàng)造軟件。
上周，Visual Studio Code 1.99 發(fā)布，接入了第三方模型，引入 Agent 模式和 MCP 協(xié)議，試圖推動 AI 編程從“輔助工具”向“開發(fā)主體”演進，成為全棧開發(fā)的“智能底座”。
想推動AI編程從Copilot向Autopilot演進的還有字節(jié)推出的Trae。年初字節(jié)的AI編程產品Trae上線，我跟Orange、孫志崗、闌夕做過一期直播，探討了AI編程工具的發(fā)展趨勢、各類產品差異、對專業(yè)程序員與非專業(yè)用戶的影響，以及行業(yè)競爭格局等話題。
討論要點如下：
以下為討論紀要：
AI編程工具：功能與體驗差異
潘亂：春節(jié)前字節(jié)跳動新加坡子公司發(fā)布了一款面向海外的AI編程工具Trae，支持AI問答代碼、自動補全和基于代理的AI編程等功能。它支持中英文切換，接入了OpenAI和Anthropic的最新模型。3月份Trae國內版正式上線，配置Doubao-1.5-pro，并支持切換滿血版DeepSeek R1、V3模型。Orange，你有使用體驗嗎？
Orange：用了一下它的基本功能，跟我學的Windsurf很像。它是第一版，會少一些功能，但界面比一般VS Code套殼的都好很多，明顯設計過的。另外它對中文知識非常友好，有時候其他工具的模型會吐英文，但它的系統(tǒng)prompt可能偏中文。
孫志崗：從功能上看，Trae與Cursor相似度很高。但有趣的是，很多程序員說等Cursor費用到期后想試試Trae，因為免費還是有吸引力的。
潘亂：當可以使用自然語言編程后，AI編程產品的競爭是全球性的，還是有本地化需求？
孫志崗：對程序員來說，語言不是太大問題。國外工具在支持中國特有的小程序方面可能不夠好。但隨著開發(fā)工具AI化，越來越多小白非程序員也能使用，這就會有很大不同。中國人和外國人習慣的界面是不一樣的，這與本土文化相關。
潘亂：之前IT產業(yè)一直在追求低代碼、零代碼。疫情初期，低代碼很火，但AI編程來了后，低代碼似乎沒啥聲音了，是什么原因？
Orange：低代碼通用性太差，被平臺定制得比較死，真實業(yè)務中能解決的問題比較少。AI是通用的，有些AI低代碼平臺如Cursor或Dify應用很廣。AI編程完全通用，是降維打擊。
孫志崗：我有個朋友在網(wǎng)易做CodeWave低代碼平臺，他們認為AI編程反而給低代碼帶來機會。雖然AI編程降低了門檻，但在細節(jié)控制上會遇到障礙。低代碼平臺已準備好各種組件和控件，可以用AI編程做整體膠水代碼，保證宏觀和細節(jié)都在可控范圍內。
從插件到獨立產品：AI編程形態(tài)演變
潘亂：開始是GitHub Copilot這類插件幫做代碼補全，后來有了Cursor和Trae這樣的AI IDE產品。這是因為AI能調動更多模塊，使融入度更強嗎？Copilot和Auto Copilot有什么區(qū)別？
Orange：我列了一下當前大約有9-10款流行產品。最需要用戶水平高的是Copilot，需要程序員懂代碼，能寫一半讓它補全另一半。Cursor、Windsurf和Trae可以理解為Copilot升級版，可以用自然語言設計產品、解決bug、設計模塊，降低門檻，解鎖產品經(jīng)理和運營同學的使用場景。再往上是v0和Bolt.new，提供云端環(huán)境，內置組件庫，想做什么就能直接做出來，不需要在本機做很多東西。更基礎的如Artifacts 和Heyboss，已連接OpenAI和MiniMax接口，只需輸入需求就能自動組合成應用頁面。
孫志崗：各領域的AI產品出現(xiàn)了兩層分化：一種面向專業(yè)人士提升效率，如Copilot；另一種面向非專業(yè)人士，讓他們能做以前做不了的事。如AI繪畫，不會畫畫的人借助工具就能畫出作品。Cursor等比Copilot受歡迎是因為它們基于VS Code做了大型改造，突破了插件的接口限制。比如Cursor能自動告訴你修改代碼對其他地方的影響，這是VS Code本來沒提供接口的能力。
闌夕：“非專業(yè)程序員用Cursor也很爽，就像不會拍照的人用上自動模式相機”。這讓我想起03-04年的易語言（EPL，中文編程語言），當時有人用它寫外掛，因為很多初中畢業(yè)的人看不懂英文。最初降低編程門檻是語種上的，但現(xiàn)在AI編程把語種成本直接切掉，實現(xiàn)了真正的自然語言編程。
AI編程：唯一盈利的AI賽道
潘亂：過去兩年各領域都說是AI元年，但都不賺錢。為什么AI編程成為例外，甚至是AI全賽道中唯一盈利的？
孫志崗：首先，AI編程開始得早，GitHub Copilot比ChatGPT還早一年上線。更核心的是，所有大模型中編程任務完成得最好，已能輕松超越初中級程序員。其他領域如寫作，AI可能只有60-70分，不到能發(fā)表的級別。另外，做AI編程的是程序員，服務的也是程序員，對市場和業(yè)務領域特別了解。AI編程是AI應用落地實踐的一個很好樣本。
潘亂：評論區(qū)說因為它真實給工程師帶來了極大提效，工程師投資自己吃飯工具性價比高。法律、聲紋識別等其他領域大模型體驗都不好。AI編程是不是專門為工程師準備的垂直大模型？
孫志崗：不能這么說?，F(xiàn)在很少有專門的編程垂直模型，即使有也不比通用模型更強。所有通用大模型都會把訓練編程能力作為重要指標，因為正如OpenAI在GPT-3論文中提到的，用程序代碼訓練能顯著提升模型推理能力。
AI編程與長尾需求
Orange：AI編程對我這樣的產品經(jīng)理也很有價值。上次我和小貓補光燈作者花生（陳云飛）聊過，他以前在美團是偏運營和用戶產品崗位，從零開始用Cursor一點點學會編程做了這個工具。用戶需求是不可被滿足的，大部分需求因為沒有經(jīng)營價值或ROI算不過來（程序員很貴）而無法滿足。但有了AI編程，很多小需求就可以被滿足了。
我做的第一個產品是生成表情包的工具，給我老婆用，她非常喜歡。我朋友也為他媽媽做了過年表情包。現(xiàn)在自己想做什么，AI真的可以做出來。這些可能沒有經(jīng)濟價值，程序員不會花時間做，但現(xiàn)在可以解鎖這類需求。
潘亂：專業(yè)開發(fā)者和小白開發(fā)者在AI編程需求上有什么不同？
Orange：我是純小白，需求是完全不看代碼，用自然語言溝通，只看結果有沒有bug。所以做前端更順，做后端很難。后端可以用Cursor編排工作流，或用多維表格當數(shù)據(jù)庫（性能不夠但湊合用），對小白來說都是可視化的。
孫志崗：我觀察到一個有趣現(xiàn)象：小白用AI編程做新項目很爽，而專業(yè)程序員更多用它維護升級已有代碼。對小白來說，代碼可能沒有維護價值，是一次性的自用產品。專業(yè)程序員雖然也用AI工具搭建初始框架，但更相信自己的專業(yè)性來處理框架核心部分。對專業(yè)程序員，效率提升約10%-50%；對非專業(yè)程序員，可能是10-100倍提升，從0到能做出東西。
AI編程工具的形態(tài)與競爭
Orange：現(xiàn)在最火的是Bolt.new，不是Cursor。Bolt.new很容易出成果，是前端工具，我是國內第一個給它寫公眾號的。我讓它寫一個抖音，它把抖音界面都寫出來了，視頻能播放還能上下滑動，一個prompt就出現(xiàn)一個東西，沒有學習成本。同樣它寫小紅書也能做出瀑布流鋪滿圖片的效果，對新用戶沖擊很大。Cursor定位更針對程序員用戶，加上Copilot多年心智，它在切企業(yè)用戶，增長可能沒那么快。
孫志崗：Bolt.new免費用量多，但我好奇它的續(xù)費情況如何？這類用戶是否每月都有自己想做的東西？從用戶數(shù)看Bolt.new可能是第一，但營收可能比不過Cursor和Windsurf。
潘亂：AI編程產品的護城河是什么？會不會只是高級套殼？
孫志崗：AI產品唯一的護城河應該是用戶心智或品牌，因為功能很容易被復制。做AI應用的工作量比傳統(tǒng)應用少得多，大量能力依靠底層模型。重要的是早點推出、早點宣傳、被大家認可，形成認知。
潘亂：OpenAI投資的Cursor為什么轉投Anthropic？OpenAI不再是最強模型了？
Orange：從Claude 3.5出來后，各方面都發(fā)現(xiàn)它很強，編程是最顯著可衡量的。去年Anthropic吃掉了OpenAI 10%的B端市場。在寫作方面，最近Google的Think模型水平已經(jīng)超過我，雖然是實驗性的還有很多bug，但可能一個月后正式上線會很驚艷。
AI編程對不同用戶群體的影響
潘亂：評論區(qū)有人問Trae用于寫稿文章的體驗，因為它為寫代碼設計，每步輸出都需手工確認，這對寫稿有何幫助？
孫志崗：我一直用Copilot寫公眾號文章，很好用。
Orange：很多人說應該做一個“Cursor寫作版”?；ㄉ愒骑w）用Cursor寫專利報告，因為可控性強。
闌夕：麥肯錫前段時間出報告說95%的IPO招股書都可用AI寫成，剩下只有5%價值在投行公司。
潘亂：小貓補光燈登上App Store付費榜第一，如何看待這一現(xiàn)象？
孫志崗：小貓補光燈成功很大因素是花生（陳云飛）本身是運營出身。太多程序員做出很棒的東西，但不懂運營推廣，天天孤芳自賞。花生有強大的推廣能力，捕捉到用戶需求，借AI編程實現(xiàn)出來。他有好點子，是營銷天才，差一個程序員，現(xiàn)在程序員是AI。雖然還沒看到第二例這樣成功的案例，但已經(jīng)有越來越多人用AI編程解決日常工作生活中的小需求，讓自己開心。這可能是未來AI編程最大價值所在——我做軟件不是給別人用，就是讓自己舒服。
潘亂：這是不是意味著自己做軟件自己用的場景越來越多？可能只用一次，越定制越好？通用產品是不是就不需要AI編程，直接由大廠或創(chuàng)業(yè)公司組團開發(fā)？AI編程是不是像大模型一樣，底層哲學是解決長尾問題？
對于Orange這樣的用戶，AI編程產生的不是代碼，而是一個個軟件或產品。這像不像比特世界的3D打印機？張楠說過剪映AI版是“想象力的相機”，那Trae是不是“想象力的3D打印機”？
孫志崗：數(shù)字世界的3D打印機有點像。不過要反駁前面觀點，長尾通用軟件也需要AI編程，只是不能純靠AI編程完成，仍需大量人工介入。現(xiàn)在專業(yè)程序員很少不用AI編程的，只是明著用和偷著用的區(qū)別。
潘亂：公司不是積極采購這些工具嗎？為什么要偷著用？
孫志崗：AI編程在企業(yè)落地有意思的地方是它帶著“原罪”——降本增效可能導致裁員。如果公司老板、CTO沒處理好，大家可能抵制而非擁抱。我見過CTO帶頭抵制，借口說“AI編程會讓代碼被微軟知道”。為什么？因為如果每個人效率提升30%，老板下一個問題就是“是不是可以裁掉1/3的人”。CTO肯定不希望團隊縮小。
潘亂：工程師和我們一樣是知識工作者，AI是解放時間讓我們思考，還是讓工作量變得更大？
孫志崗：看老板角度。如果真把大家當知識工作者，會讓大家有更多時間休息、娛樂、思考AI干不了的事。但怕老板不這么看，而是當體力活，卡“一天能寫多少行代碼”，那效率提升10倍，工作量也會壓到10倍。
AI編程的個人應用場景
潘亂：Orange作為前產品經(jīng)理，你用編程解決了哪些問題？
Orange：我這幾天做了近10個項目。第一個是表情包生成器，根據(jù)老婆喜好改成貓的版本。第二個是幫老婆解決“吃什么”問題的轉盤工具，界面上直接用她的名字，很個性化。今早看到闌夕在小紅書發(fā)長文切成卡片，想自己也做一個類似工具，而不是花200塊買軟件。這些小需求半小時就能滿足，解決了付費痛點。
潘亂：這回到之前說的“為自己用”和“長尾需求”，與專業(yè)工程師使用不矛盾。當年低代碼出現(xiàn)就是因為工程師太少太貴。
Orange：深有體會。我們公司剛成立只有兩個工程師，沒前端，就讓工程師學v0，把組件弄好，后端接口給他做出來。工程師獻血前端，這幾天提效50%以上。
人機協(xié)作與職業(yè)發(fā)展
潘亂：Trae說核心理念是“人機協(xié)作”，從Copilot到Auto Copilot演變。在實際開發(fā)中，AI編程與人工編程如何協(xié)作？對專業(yè)開發(fā)者的效率和代碼質量有什么影響？
孫志崗：可以想象成配一個實習生一起工作。用熟后，程序員對AI能力非常了解，能立即判斷哪些任務自己做快，哪些交給AI更高效。總控權在人手里，可以隨時支配、調整AI，有問題可讓它繼續(xù)改進。Copilot這個名字起得很好，副駕駛確實描述了這種協(xié)作狀態(tài)。
潘亂：在企業(yè)數(shù)字化中，那些不具備IT能力的公司或個人，如何通過AI編程參與業(yè)務流程優(yōu)化？
孫志崗：舉個例子，我的產品“AI師傅”有一門“跟著AI學編程”課程。一個業(yè)務部門學員需要處理大量文件，用AI編程寫出Python代碼幫他分類整理、重命名、組合文件，提高效率，減少繁瑣工作，提升幸福感。以前這種事一定找IT部門，IT部門一定不愿意做。
Orange：以前我們公司做模型評測，在平臺上線前都是寫腳本批量跑?，F(xiàn)在用AI編程自己搞定，以前得求助程序員，但這不算他們OKR，他們也不愿做。
孫志崗：產品經(jīng)理看到AI編程后特別興奮。以前他們被稱為“產品鼓勵師”，求著工程師“奶求資源”?，F(xiàn)在不管三七二十一，先用AI做出原型，先跑起來，先試著看，感覺非常爽。
潘亂：在公司里，能用好AI編程的會是什么角色？是一線員工中的聰明人，還是具備編程思維的運營，還是供應商的專家？程序員角色會被弱化嗎？
孫志崗：這要分兩個階段。第一階段是先鋒者、好奇心重的人，不局限于特定崗位。產品經(jīng)理最接近，但目前也只有很少一部分開始研究AI編程。第二階段是AI應用普及后，很多人不知道自己已經(jīng)在用AI編程，如ChatGPT的Code Interpreter（代碼解釋器）功能，后臺寫代碼處理數(shù)據(jù)后呈現(xiàn)結果，但用戶看不到代碼。
闌夕：有個評論很到位：“產運設四合一的快樂”。我想起03-04年的E語言（中文編程語言），當時有人用它寫外掛，因為很多初中畢業(yè)的人看不懂英文。最初降低編程門檻是語種上的，但現(xiàn)在AI編程把語種成本直接切掉，實現(xiàn)了真正的自然語言編程。
Orange：使用Trae的心得是：首先要建立基礎設定。問Windsurf比較好，它會先把代碼思路寫到README里，每寫一段代碼都會告訴你做了什么。新項目時先把設計思路告訴你確認，用自然語言先溝通清楚需求再寫代碼。其次，如果一個功能改三次還不對，就不要再試了，用回退功能回到之前，換思路、給新輸入或參考文檔。
AI編程的未來發(fā)展
孫志崗：我經(jīng)常和大學教師討論這個問題。很多教授抗拒把AI編程納入教學體系，認為他們技術高超是因為親手寫了幾十萬行代碼，所以未來高級程序員也必須這樣成長。我持不同觀點，不能用自己的成長路線錨定未來所有人。
能與AI共存的人，最典型特點是具備領域最厲害的常識認知或審美，未必是動手能力最強的。就像羅永浩設計審美很厲害但不會畫畫，AI時代需要很多“眼高手低”的人。在編程領域，未來需要更多對用戶有洞察、對需求有洞察、對市場有洞察，能產生完整有價值想法的人，代碼實現(xiàn)相對不那么重要了。
原因有二：一是長尾需求、自用代碼質量不那么重要；二是傳統(tǒng)軟件工程強調代碼可維護性，假設代碼會被使用上億次。但未來代碼可能不需要長期維護，這些能力需求就會降低。如果還有需要長期維護的代碼，工程師角色也會變化——有了AI后，手工編碼的人會越來越少，我們可以通過測試等外部手段保障軟件質量。現(xiàn)在學編程，即使目標是成為專業(yè)程序員，也應從第一天就與AI結對。
潘亂：你提到“結對”，這種關系是什么？副駕駛還是伙伴？Trae和Cursor在尋找開發(fā)者與AI之間的平衡。Orange，你使用Trae的感受是什么？
Orange：我把它當成程序員朋友，肯定不是副駕駛，有點像L3-L4自動駕駛。它有兩種模式：一種是寫完代碼每條都讓你確認，另一種是自己改代碼你只接受就行。我一般用第二種模式，改完點接受就可以。還有Devin，500美元/月更厲害，在后臺虛擬環(huán)境寫完直接告訴你任務完成。
孫志崗：你會問它解釋寫的代碼嗎？
Orange：沒有，但它寫完會告訴我做了什么。每當它嘗試多次完成一個功能，我會立即停下讓它更新README，記錄它做了什么，對后續(xù)修改有幫助。
潘亂：我想起上周末在深圳黑客馬拉松看到一個香港高二學生，在比賽期間一個人用OpenAI編程助手做出了心理健康產品。而我朋友找知名團隊外包做類似產品已經(jīng)做了半年還沒完成。還有學生做了英語新聞簡化工具，用1000個基礎單詞解釋復雜新聞，以及根據(jù)溫度推薦兒童穿衣的智能衣櫥。這些創(chuàng)意解決方案都是AI才能實現(xiàn)的。
孫志崗：這很好。人類社會進化應該往這個方向走。以前做軟件一定是工程師的活，門檻和成本都高。其中一個大成本是程序員理解業(yè)務、理解用戶需求的過程，消耗大量時間甚至無法解決。現(xiàn)在需求方直接知道需求，通過AI完成，這是最高效的。
潘亂：AI使用門檻其實也挺高，需要高質量輸入才有高質量輸出。
孫志崗：用好AI關鍵是有老板思維，擅長激發(fā)下屬，給出好輸入，把下屬能力激發(fā)出來，得到好輸出。
闌夕：總結成六個字：看市場、提需求。看市場是了解消費者需要什么，提需求是讓AI做出東西來。AI很難理解復雜人性，但在實現(xiàn)方面很強。人的優(yōu)勢是把握人能做什么，這是AI難以取代的。
Orange：一個是老板思維指揮AI干事，一個是把個人品牌做好。未來是藝人公司和超級個體時代，代碼和自媒體都做好的話不用去上班了。
行業(yè)競爭格局與前景
潘亂：國內大廠和創(chuàng)業(yè)公司都涌入AI編程賽道，阿里的通義靈碼、百度的文心一碼、快手的產品，以及智譜AI等創(chuàng)業(yè)公司，它們的技術路線和功能定位有什么不同？
孫志崗：除了Trae外，其他同質化嚴重，都是插件形式復制Copilot，功能上沒特別特點，主要差別在模型能力。Trae不同，從IDE核心層面做了重大改進。
Orange：Comate、靈碼在B端賣得好，針對程序員和企業(yè)，穩(wěn)定性要求高，迭代慢。Copilot三年功能幾乎沒變化。Trae和Cursor不同，Windsurf最近發(fā)布Wave 2，最大特點是自動查詢網(wǎng)頁，遇到問題會自己去GitHub搜索解決方案。Trae未來也會往讓小白用戶滿足需求的方向發(fā)展，更ToC。
潘亂：這類產品沒有特別強的壁壘，都是模型能力的溢出。AI編程市場會不會像聊天機器人市場一樣，最終一家獨大？競爭核心是什么？
闌夕：我有不同看法。AI編程是強交付產品，好壞有客觀標準。聊天機器人沒有客觀標準，很難說哪個質量最好，尤其對文科化內容。AI編程交付的東西能直接對比，哪個效率和質量更好，用戶就會遷移過去，沒有網(wǎng)絡效應。編程比的是誰出來的活最好，用戶愿意付費。
孫志崗：確實如此。AI編程工具切換成本很低，程序員不講感情。從Copilot切到Cursor是一夜之間的事。大家說Cursor更好用就試試，果然更好用，雖然Copilot月付10美元，Cursor月付20美元，但值得?，F(xiàn)在很多人等Copilot到期準備轉Trae試試，如果不夠好用再回到Cursor，因為這錢花得值，工作過程舒爽難以言表，有秘書和沒秘書的區(qū)別。
Orange：我朋友在做只給非程序員用的AI編程工具，代碼完全不讓你看，只看結果。后端接口都做好，讓你直接做小東西，完成后可以作為模板分享或給朋友用。有點像“半小時做一個小程序”，成為新的創(chuàng)作方式——創(chuàng)作網(wǎng)站而非視頻?？赡芟瘛翱僧嫛币粯?，雖然不是技術上最領先，但面向零基礎人群的市場非常大。程序員總共才多少人？
孫志崗：在專業(yè)程序員市場，還有很多針對細分場景的AI編程工具在賺錢，如代碼審查、測試、安全檢查等。我有朋友做工具幫你讀懂別人的代碼，適合新到公司接手項目或CTO查看員工工作質量。
闌夕：之前知乎有程序員說為防被開除，故意寫只有自己懂的代碼。有AI后這問題容易解決了。
結語：AI編程的價值與愿景
潘亂：如果Trae這樣的產品更普及，被更多有“老板思維”的人使用，會發(fā)生什么變化？
Orange：建議大家學一下AI編程，比WordPress簡單，成就感高。像E語言時代，現(xiàn)在人人都能做網(wǎng)站了。
孫志崗：整個IT基礎設施設計時都面向程序員，不夠友好，值得重新包裝抽象，讓它面向AI編程更友好。
潘亂：我在即刻評論看到有人用AI編程工具做了即刻、FrontPage同步發(fā)布工具，讓我想起08-09年微博爆發(fā)前有Follow5能同步飯否、人人網(wǎng)等平臺狀態(tài)。今天又有人重新做了類似工具。
闌夕：因為成本門檻太低了，這東西沒經(jīng)濟價值但有個人價值。如果能順手做出來，何樂而不為？
Orange：已經(jīng)沒有經(jīng)濟價值，但個人價值仍然存在。
潘亂：這正是我們今天討論的，AI編程更多為個人所用。早期互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)不是先看市場有多大，而是解決自己的問題。希望經(jīng)典復興，長尾復興，互聯(lián)網(wǎng)最初的長尾正在回來。
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