2025年，人工智能依旧是全球最炙手可热的话题。“AI+”不再只是概念，而是每个人都需要面对的行动指南。
过去，编程是一项需要长期学习的硬核技能。但如今，有了『大语言模型』，写代码就像写文字一样简单：一句自然语言提示，就能生成完整代码。AI不仅让专业开发者效率倍增，更让普通人也能“开口即编程”。
在激烈的职场竞争与『数字化』转型浪潮中，AI编程正在成为新的核心能力。它不再是少数人手里的“黑科技”，而是任何人都能掌握的数字技能。从职场人想提升效率，到创业者寻找副业突破，再到学生探索兴趣，AI编程都可能是一张直通未来的门票。
8月26日，“人工智能+”行动迎来重要进展：国务院印发的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》对外发布，明确了实施“人工智能+”行动的总体要求、发展目标和重点方向。 AI编程工具的爆发式增长，正是这股趋势的最好注脚。从对话式助手到原生AI编辑器，从垂直领域应用到智能体级探索，AI已迅速渗透到开发者与普通用户的日常工作流。
本文将带你全面梳理AI编程的应用场景、工具分类与现实挑战，并提出值得关注的行动方向，帮助你在这场技术革命中找到属于自己的坐标。
AI编程新纪元：『大语言模型』的崛起
欢迎来到AI编程的新纪元！随着『大语言模型』的出现，我们正站在一场彻底改变软件开发领域的革命前沿。AI不再是遥不可及的概念，而是已经深入到我们的日常编程实践中，重新定义了人机交互的方式。
『大语言模型』（Large Language Model，LLM）的出现标志着AI编程时代的序幕正式拉开。这些模型通过在海量文本和代码数据上进行训练，获得了理解和生成人类语言及编程语言的能力。只需要给AI一段提示词，AI就能为我们编写代码，运行代码并展示运行结果。
『大语言模型』在编程领域的主要应用包括：
l代码补全。
『大语言模型』能根据上下文预测并提供合适的代码片段，提高编程效率。例如，OpenAI的Codex模型可在开发者输入注释或部分代码后，自动生成剩余代码。
l自然语言到代码转换。
开发者可使用自然语言描述需求，『大语言模型』则能将这些描述转换为可执行代码。这一功能使编程变得更加直观，尤其对编程新手有益。
l代码解释和文档生成。
『大语言模型』能理解复杂代码结构，并生成相应注释和文档。这不仅有助于代码维护，也便于团队成员之间的沟通协作。
l代码重构和优化。
通过分析现有代码，『大语言模型』可提出重构建议或直接生成优化后的代码版本，帮助提高代码质量和性能。
l编程教育。
『大语言模型』可作为智能导师，回答编程问题，解释复杂概念，甚至提供个性化学习路径，为编程教育带来创新。
l跨语言转换。
『大语言模型』具备在不同编程语言之间进行代码转换的能力，这对项目迁移和多语言开发环境具有重要意义。
GPT-3、Codex等模型的发布，以及GitHub Copilot等AI编程工具的出现，标志着AI编程开始进入开发者的日常工作流程。
随着AI技术的快速发展，编程领域甚至出现了专门针对代码生成和理解的『大语言模型』。这些模型在通用『大语言模型』的基础上，进行了针对性的优化和训练，以更好地适应编程任务的特殊需求。
典型的编程专用『大语言模型』包括：
lOpenAI Codex：由OpenAI研发，为GitHub Copilot提供支持，能够理解自然语言指令并生成相应代码。
lDeepMind AlphaCode：由谷歌公司研发，专门用于解决编程竞赛问题，展示了在复杂算法任务中的卓越能力。
lAnthropic Claude：由国外Anthropic公司研发的通用模型，在代码生成和理解方面表现出色，尤其擅长解释复杂代码。
lCodeGeeX：由清华大学和智谱AI联合开发，支持多种编程语言，提供代码补全和生成功能。
这些工具为软件开发带来了显著的效率提升和创新可能。然而，当前阶段的AI编程工具仍存在一些局限性，如生成的代码可能存在错误或安全漏洞，以及对特定领域知识的理解有限等。因此，人类开发者的专业判断和监督仍然不可或缺。
『大语言模型』的出现不仅改变了代码的编写方式，也正在重塑整个软件开发行业。随着技术不断进步，AI编程的应用范围和深度将持续扩大，为编程世界带来更多革新。
AI编程工具的多样化分类
『大语言模型』的快速发展推动了AI编程工具的产品化和普及，使得更广泛的群体能够参与到软件开发中。这种大众化趋势主要体现在多样化AI编程产品的涌现，让人们能更好地利用AI加速编程过程。
l对话式AI编程助手。
基于ChatGPT、Claude等『大语言模型』开发的对话式AI编程助手，使得用户可以通过自然语言对话获取编程帮助。这种方式特别适合编程新手和非技术背景的用户，降低了编程的入门门槛。
l专业领域AI编程助手。
针对特定编程领域或技术栈的AI编程助手正在涌现。例如，如以v0.dev为代表的AI编程平台专注于前端开发，可以帮助开发者快速生成HTML、CSS和Java代码，而数据科学领域的AI助手则可以辅助数据分析和可视化代码的编写。
l集成式AI编程助手。
主流集成开发环境（IDE）正在集成AI编程助手功能。GitHub Copilot，文心快码，通义灵码、CodeGeeX等作为典型代表，可以直接集成在Visual Studio Code等编辑器中，为开发者提供实时的代码补全和生成建议。这类工具大大提高了编程效率，使得开发者能够更快地将想法转化为代码。
l原生AI编辑器。
以Cursor为代表的原生AI编辑器将AI能力深度集成到开发环境中。这类工具不仅提供实时代码补全和生成功能，还能理解项目上下文，提供更智能的编程建议。Cursor等工具的出现标志着AI编程正从辅助工具向核心开发平台演进。
lAI编程平台。
『豆包』MarsCode等AI编程平台提供了更全面的AI辅助开发体验。这些平台整合了代码编辑、版本控制、部署等功能，并在各个环节中融入AI能力。它们不仅提高了开发效率，还为团队协作提供了新的可能性。
lAI编程智能体。
AI编程智能体代表了更高级的AI编程形态。这些智能体能够理解复杂的项目需求，自主完成部分编程任务，甚至与人类开发者协同工作，如Replit Agent这类编程智能体。虽然目前还处于早期阶段，但AI编程智能体展现了未来AI编程的发展方向。
AI编程的局限与挑战
这些多样化的AI编程产品显著提升了专业开发者的生产力，同时为非专业人士打开了软件创作的大门。AI编程工具的普及正在淡化"程序员"和"非程序员"之间的传统界限，孕育出一个更具包容性和创新力的数字生态系统。
然而，尽管AI编程工具降低了编程门槛，深入理解编程原理和培养问题解决能力仍然是不可或缺的。AI工具应被视为增强人类创造力的有力助手，而非取代人类思考的替代品。开发者需要学会如何有效利用这些工具，将其融入自己的工作流程中，以实现最大化的效率提升。
随着AI技术的不断进步和产品的持续迭代，AI编程工具必将变得更加智能、直观和易用，进一步加速编程的大众化进程。这种变革不仅将重塑软件开发行业的格局，还可能对社会的『数字化』转型产生深远影响，推动创新型人才的培养和数字经济的蓬勃发展。
AI编程已经从“想象”走进“现实”，并且正以不可阻挡的速度渗透进教育、科研、创业和产业的每个角落。它不仅让开发更高效，也让创新的门槛前所未有地降低。
未来的竞争，不再只是“谁会写代码”，而是“谁能更好地与AI协作”。真正懂得如何利用AI、结合人类的创造力与判断力的人，将在新一轮『数字化』浪潮中站上风口。
对于开发者，这是一场必修课；对于企业，这是一次重塑机遇；对于社会，这是新纪元的开端。
本文内容来源：《AIGC智能编程：大模型代码助手巧学巧用》，作者：云中江树，王照华，李松廉
版权©️归原作者所有
编辑：祁蕊
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作者：云中江树 王照华 李松廉
清华大学出版社出版
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