AI 浪潮下的编程变革：从“码农”到“氛围工程师”
在人工智能的浩瀚星空中，“Vibe Coding”（氛围编程）无疑是今年最耀眼的明星之一，与 Agent 技术并驾齐驱，引领着新一轮的技术革命。这种全新的编程模式，让即便是没有编程基础的“小白”，也能通过自然语言的巧妙“指挥”，借助如 Cursor 这样的工具，迅速搭建出一个功能完备、可供分享的小程序。而对于那些身经百战的资深程序员来说，Vibe Coding 更是如虎添翼，极大地提升了他们的工作效率。科技巨头们，如微软、Meta、谷歌、腾讯、华为等，也在其财报和发布会上频频强调 AI 编程所带来的显著效益——代码产出量实现了惊人的增长，开发人力也得到了前所未有的优化。
从 AI 编程领域的领头羊 Cursor，到备受 OpenAI 和谷歌追捧的 Windsurf，再到字节跳动新近推出的 TRAE，AI 编程，尤其是以集成开发环境（IDE）为核心的 AI 开发工具，已经成为整个行业竞相追逐的热点。最近，腾讯也正式宣布加入这场技术盛宴，推出了其首个独立的 AI 开发平台——CodeBuddy IDE。
事实上，腾讯在 AI 编程领域的布局由来已久。早在几年前，腾讯就推出了 IDE 插件版本的“代码助手 CodeBuddy”，旨在为使用 VSCode、JetBrains 等传统 IDE 的开发者提供智能代码补全和多文件项目生成等功能。
今年 5 月，在腾讯云 AI 产业应用峰会上，腾讯首次公开了其内部 AI 编程工具的使用效果：目前，已有高达 85% 的腾讯程序员在使用腾讯云代码助手 CodeBuddy，整体编码时间缩短了约 40%。而这款工具在 4 月份刚刚完成升级，引入了软件开发智能体 Craft，使其能力从简单的代码补全跃升到更具主动性的“智能开发”阶段。
而此次推出的独立 IDE 平台——CodeBuddy IDE，则是一次更具雄心的进化。它不仅是腾讯首个独立的 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 平台不仅能够根据自然语言生成代码，还能够承担完整的开发任务。用户只需通过对话的方式表达需求，就可以一步步完成产品构思、交互设计、代码生成、测试 Debug、部署上线等所有流程。真正让没有任何开发经验的用户，也能体验到“对话即开发”的便捷。
可以毫不夸张地说，CodeBuddy IDE 这类产品的出现，让完全零基础的“程序小白”们，也第一次有机会真正参与到数字产品的创造过程中。
“零代码”开发体验：小白也能快速上手
Vibe Coding 的概念已经风靡一时。但坦白地说，我之前只是看过一些产品演示视频，从未真正上手体验过。而且，我从未写过一行代码——因此，这次使用 CodeBuddy IDE，对我来说是一次全新的尝试。
打开 CodeBuddy IDE，界面主要分为两个区域：左侧是标准的 IDE 操作台，支持查看和编辑生成的多文件项目；右侧则是一个与智能体进行交互的 Chat 区域，几乎所有与开发相关的操作——包括生成和修改产品需求文档、创建和优化代码、调试错误，甚至将程序部署上线——都可以通过自然语言指令来完成。
这个 Chat 区域又可以进一步细分为三个部分：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 更好地适应工作场景，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 的响应方式和能力边界。
乍看之下，界面似乎有些复杂，但实际使用起来却非常简单。
在真正开始之前，只需要做两件事：第一，配置好你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。如果只是进行本地应用开发，实际上可以跳过这一步；第二，选择一个 AI 模型。当前的版本为海外版，可以选择 Claude、GPT、Gemini 等模型。后续国内版本将支持 DeepSeek、混元等国产模型。
完成配置后，我决定从一个实际的痛点出发，来进行尝试。由于需要记忆的密码太多，我一直想开发一个简单实用、操作直观的密码管理器。虽然使用云文档也能在一定程度上实现类似的功能，但这次正好是一个尝试“能不能开发出一个更像样的产品”的好机会。
首先说结论：我只用了不到半小时，就开发出了一个具备完整功能的密码管理工具。初次使用时可以设置登录密码，之后每次登录都需要进行验证。进入系统后，可以按照分类查看已有的密码条目，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，我还将它部署到了云端服务器，并生成了一个二维码，朋友们扫描二维码即可使用。
如上图所示，页面设计也堪称“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，完全不像是我这种没有任何开发经验的用户在短时间内能够“捣鼓”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，可能需要一名专业的程序员花费至少一周的时间。而这一次，我这个“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。我主要做了以下几个步骤：
第一步，我用自然语言描述了自己的需求：
“开发一个密码管理工具，要求外观时尚大气，每次打开需要有登录密码，主界面包含密码分类，默认分类为银行卡、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。”
然后，我启用了 CodeBuddy 内置的 Prompt 增强功能。如下所示，AI 将我这段相对模糊的描述，转化为了一个更加清晰、结构化的 Prompt，便于大模型理解和执行：
开发一个简洁大气的密码管理工具，需要包含以下功能：
- 安全验证：
- 首次使用时设置主密码
- 每次启动需要验证主密码
- 支持在应用内修改主密码
- 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
- 每个分类配备专属图标
- 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
- 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
- 数据安全：
- 所有密码数据需要加密存储
- 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，但也并非完美无缺。例如，我最初并没有对加密方式提出复杂的要求，AI 自行“补充”了加密强度的设定，结果生成的功能中出现了一些 bug。换句话说，用户在使用增强提示时，仍然需要对生成的内容进行初步的审核。
接下来，智能体 Craft 开始工作。它首先会将结构化的 Prompt 转化为一份标准的 PRD（产品需求文档），这一步只用了短短几分钟。之后，平台会根据 PRD 和我选择的集成配置（本次为 Supabase），自动生成 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。
初版效果基本可用，但也暴露出不少问题：例如，初次打开页面直接显示 404 报错，首次登录无法设置初始密码，新分类无法添加，页面排版不整齐等等。
对于存在问题的地方，我只需要简单地描述并上传截图，用自然语言说明问题，例如“分类按钮点击后没有反应”、“主密码设置页面打不开”，AI 就能识别出问题并自动进行修复。对于一些较为复杂的 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，就修复了所有的问题。
整个调试过程大约花费了 10 分钟。在产品功能和体验基本完善后，我点击了“部署”按钮，AI 开始将项目部署到 Supabase 的 CloudStudio。整个过程自动完成了权限配置、数据库创建、文件托管等所有流程。最终，我收到了一个云端链接和一个二维码，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，总共耗时不到半小时。
更重要的是：我没有编写一行代码。甚至连项目里到底有哪些文件我都还没有搞清楚，大模型和智能体就已经帮我搞定了一切。
AI IDE：一场颠覆性的变革
虽然我使用 CodeBuddy IDE 在半个小时内“开发”出了一个可以使用的应用，但它的价值远不止于让零基础的小白能够编写程序。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效率提升空间。
在我从零开始开发应用的过程中，几乎涉及了软件开发的所有流程——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进行交互来完成。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，就可以在该平台内完成更加高效的开发、调试和优化。
更进一步来看，当“氛围编程”（Vibe Coding）这种新的范式通过 AI IDE 渗透到企业级的严肃开发流程中，整个产品协作体系也可能随之发生结构性的转变。
例如，产品经理、测试工程师，甚至是非技术背景的运营同事，在未来或许都能够通过自然语言直接与 AI 进行协作，完成原型生成、功能验证甚至局部迭代开发，而不再需要依赖程序员来完成每一项改动。这将极大地减少跨职能沟通所带来的效率损耗，让专业的工程师能够将更多的精力投入到系统性的创新和复杂问题的解决上。
这不仅仅是一次效率的提升，更是一次认知方式的转变。
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一样，AI IDE 也正在以类似的方式，重塑软件开发的路径和分工。
它所带来的，不仅仅是让程序员“更快地写完代码”，而是对整个开发方式的重构：产品经理能够快速生成原型，设计师可以用自然语言优化交互逻辑，独立的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。
从生态的角度来看，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，甚至是内容服务。
这就像自媒体的崛起催生了 KOL、UP 主和 IP 经济一样，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”。
更长远地看，当 AI Agent 的能力进一步增强时，我们甚至需要重新思考 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的智能体进行对话，后者便能够自动理解需求、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，并将结果交付给我们。
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。
从能够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着这一切的发生。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。
