数据来源：Second Talent 2025 统计、Bubble 调研报
| 指标 |
数据 |
| 使用 AI 编程工具的美国开发者 |
92% |
| 全球代码中 AI 生成的比例 |
41% |
| Vibe Coding 用户中非开发者占比 |
63% |
| 使用 AI 后开发速度提升 |
最高 55% |
| 市场规模预测（2032 年） |
从 49 亿 →301 亿美元 |
让我们把这几件事串起来：
编程正在从”专业技能”变成”通用工具”。
就像 Excel 让每个人都能处理数据，Word 让每个人都能排版文档一样，AI 编程工具正在让每个人都能创造软件。
用开车来打个比方
| 时代名称 |
类比场景 |
详细描述 |
对应编程场景 |
| 手动挡时代（传统编程） |
从北京开车去上海用手动挡 |
需熟练掌握离合器、换挡技巧，时刻关注转速，新手易熄火 |
必须掌握很多“操作技巧”，才能让程序跑起来 |
| 自动挡时代（代码补全） |
从北京开车去上海换自动挡 |
不用管离合器和换挡，可把更多注意力放在路况上 |
GitHub Copilot 等工具，AI 帮你补全代码片段，但仍需懂代码、会“开车” |
| “自动驾驶时代”（Vibe Coding） |
乘坐自动驾驶出租车去外滩 |
只需说“我要去外滩”，车子自己规划路线、自己开，走错了说一声就行 |
说清楚目的地，AI 完成所有操作 |
| 传统编程 |
AI 时代 |
| 学习编程语言：花几个月学 JavaScript、Python 或其他语言 |
告诉 AI 你想要什么：”帮我做一个待办清单，可以添加任务、标记完成、删除任务” |
| 理解语法规则：记住各种括号、分号、缩进规则 |
看 AI 生成代码：几秒钟后，代码就出现了 |
| 一行一行写代码：把每个功能都”翻译”成计算机能懂的指令 |
试试看效果：运行一下，看看是不是你想要的 |
| 不停地调试：程序报错了？自己一行行找问题 |
告诉 AI 怎么改：”把完成的任务变成灰色，加一个删除线” |
| 查文档、问社区：遇到不会的，花几小时搜索解决方案 |
继续迭代：直到满意为止 |
| 整个过程像在学一门外语——你得先学会语法，才能表达自己想说的话。 |
整个过程更像在和一个懂技术的助手对话——你说想法，它来实现。 |
| 过去的核心技能 |
现在的核心技能 |
| 记住语法规则 |
把需求说清楚 |
| 手写代码 |
判断代码对不对 |
| 调试找 bug |
描述问题让 AI 修 |
| 阅读技术文档 |
知道什么该问、什么该查 |
用开车的类比：
| 你需要知道的 |
你不需要知道的 |
| 我要去哪（需求） |
发动机怎么工作（底层原理） |
| 走哪条路更快（大方向） |
变速箱的原理（语法细节） |
| 到没到、对不对（验收） |
如何修车（手写每行代码） |
| 路况不对要调整（迭代） |
汽车电路图（复杂架构） |
简单说：从”写代码”变成”表达清楚 + 判断对错”。
| 阶段 |
定义 |
能力特征 |
应用场景 |
L1: 聊天机器人
（Chatbots） |
具备交互能力的 AI：以自然的语言为基础对话的交互系统，聚焦语言理解与生成 |
极高的语言理解力，具备原生多模态交互（实时音视频），能处理千万级超长上下文。 |
客户服务、日常对话、信息查询、简单任务执行 |
L2: 推理者
（Reasoners） |
具有人类博士水平的解决问题能力，能进行复杂逻辑推理。 |
具备“慢思考”模式，通过强化学习实现深度逻辑推导：逻辑推理、数学证明、代码编写、专业领域问题解决、多步骤推导 |
高级编程架构、学术研究、科学实验模拟、精密审计、复杂数学证明。 |
L3: 智能体
（Agents） |
可以采取行动的系统 (执行力)：自主执行复杂任务的行动系统 |
2025 年的行业重心。AI 不仅是大脑，还拥有“手”。
能自主操作电脑 (Computer Use)、调用跨平台工具并闭环执行任务。 |
自动化流程、智能助手、复杂任务执行。
自动处理复杂的差旅报销、自主开发并部署应用、全自动化自媒体运营。 |
L4: 创新者
（Innovators） |
能够辅助人类进行科学发现，提出新的理论或发明创造。 |
科学理论创新、技术发明、创意设计、突破性成果生成
能够生成超越现有训练数据的知识。通过 AI for Science 发现新规律。 |
科学研究、技术突破、创意产业、新药研发
新型超导材料研发、靶向药物分子设计、预测极端气候模型。 |
L5: 组织者
（Organizations） |
可以自主运行 并 协作组织工作的 AI
统筹全局的智能管理系统。
处理一个完整组织（如公司）的任务。 |
AGI 的终极形态。AI 能够管理一个完整的机构，自主进行战略规划、资源调配和人员（智能体）协作。
全自动化的未来形态 |
“一人独角兽公司”、全自动化的全球供应链管理。 |
截止 2025 年 12 月，国内外 人工智能 5 个阶段的产品代表
| 阶段 |
国内 |
国际 |
| L1：聊天机器人 (Chatbots) |
DeepSeek、豆包、文心一言、通义千问、腾讯元宝、Kimi Chat、讯飞星火、MiniMax |
Gemini 3 Flash, Claude 4.5 Sonnet, GPT-5.2 mini 等 |
| L2：推理者 (Reasoners) |
DeepSeek V3.2-Speciale, Kimi k0-math 2.1、GLM-4.7、QwQ-32B、讯飞星火 X1、Doubao-1.5-thinking-pro、文心 X1.1 |
GPT-5.2 (Thinking)， Claude 4.5 Opus、Gemini 3 Deep Think 等 |
| L3：智能体 (Agents) |
DeepSeek V3.2 (Agent 模式), 智谱 AutoGLM、扣子（Coze）、Moonshot AI Agents (Kimi) |
OpenAI Operator, Manus (正式版), Gemini Deep Research Agent 等 |
| L4：创新者 (Innovators) |
各大厂都有内部创新项目 |
AlphaFold 3 (升级版), Google GNoME, GPT-5.2 Pro (科研专用) |
| L5：组织 (Organizations) |
“城市大脑”/“产业大脑”，多智能体协作系统研究 |
现状： 处于理论概念验证阶段，尚未出现成熟的单一商用产品。 |
以下是一些在国内外非常知名的代表性大模型，它们各有千秋：
国际厂商
| 模型名称 |
所属公司 |
主要特点和应用 |
代表性发布/更新时间 |
| GPT |
OpenAI |
行业风向标：融合了 o 系列的逻辑推理与 GPT 系列的快速响应。GPT-5 具备极强的多模态理解力及自主 Agent 执行力。 |
2025 年 8 月 (GPT-5) |
| Gemini |
Google |
原生多模态：在搜索集成、长上下文（200 万+ tokens）和视频理解上极具优势。Gemini 2.0 系列强调低延迟交互。 |
2024 年 12 月 (2.0 系列) |
| Llama |
Meta
（Facebook） |
开源领袖：全球最受欢迎的开源模型。Llama 4 系列在推理能力上已能与最顶级的闭源模型（如 GPT-4/5）抗衡。 |
2025 年中 (Llama 4) |
| Claude |
Anthropic |
人文与逻辑平衡：以“宪法 AI”著称，安全性高。Claude 4.x 在创意写作、长文档分析和复杂编程（Claude Code）方面表现卓越。 |
2025 年 8 月 (Claude 4) |
| Grok |
xAI |
实时性与硬核推理：深度集成 X 平台实时数据。Grok-3 在科学计算和工程问题上表现强劲，风格犀利、无审查。由埃隆·马斯克创立的公司开发。 |
2025 年末 (Grok-3) |
| Mistral |
Mistral AI |
欧洲最强/高效率：强调推理效率。Mistral Large 3 系列在混合专家模型 (MoE) 架构上达到极致，受开发者青睐。来自法国的初创公司 |
2025 年 12 月 (Large 3) |
国内厂商
| 模型名称 |
所属公司 |
主要特点和应用 |
代表性发布/更新时间 |
| DeepSeek |
深度求索 |
性价比之王：中国最强开源力量。DeepSeek-V3.2/R1 系列在数学逻辑和代码能力上惊艳全球，推理成本极低。 |
2025 年 12 月 (V3.2 正式版) |
| Doubao (豆包) |
字节跳动 |
超大规模应用：原云雀模型。日均调用量惊人，擅长语音交互和消费者应用，插件生态极其丰富。 |
2024 年 5 月 (品牌更名) |
| 文心大模型 |
百度 |
企业级服务：ERNIE 4.5/5.0 系列深度集成百度搜索生态，中文理解及政企定制化能力极强。 |
2025 年 (迭代至 5.0) |
| Qwen (通义千问) |
阿里巴巴 |
全能型/商业生态：支持超长上下文，在中文榜单和代码榜单常年领先，与阿里云深度绑定。 |
2025 年 4 月 (Qwen 3) |
| Hunyuan (混元) |
腾讯 |
全模态/社交集成：在视频生成（可信度高）和微信生态集成方面有独特优势，擅长多轮对话逻辑。 |
2025 年 (多次迭代) |
| GLM (智谱清言) |
智谱 AI |
学术背景/强推理：源自清华。GLM-5 系列在复杂推理和智能体 Agent 调度上表现出色，是国内开源社区的核心。 |
2025 年 (迭代至 5 代) |
| Kimi |
月之暗面 |
长文本专家：国内率先攻克“长上下文”瓶颈。Kimi-K2 推理模型在处理数百万字文档、学术检索方面口碑极佳。 |
2025 年 (K2 系列) |
| MiniMax |
稀宇极智 |
情感交互/全模态：旗下海螺 AI 在语音生成和视频生成（Hailuo 2.0）上处于国际领先水平，AI 社交属性强。 |
2025 年 12 月 (M2.1 系列) |
示例对比：
| 形态 |
工具类型 |
描述 |
特点 |
产品 |
| AI Plugin |
智能副驾 |
插件形态，覆盖市场主流 IDE |
– 覆盖如 VSCode、JetBrains IDEs 等 IDE。
– 不改变现有研发使用 IDE 习惯。
– 团队内快速落地 AI Coding。 |
文心快码、通义灵码、GitHub Copilot、Claude Code for VS Code 、OpenCode、JetBrains 全家桶 …等 |
| AI IDE |
一站式 AI 工作台 |
独立 IDE，开箱即用 |
– “集成开发环境”转为“智能开发环境”。
– 产设研一体，软件工程全生命周期覆盖。 |
Cursor、TRAE、Antigravity … 等 |
| AI CLI |
Agent 操作系统 |
命令行 Agent，终端即开发 |
– Unix 类命令行交互。
– 批处理、多系统异步协作，7×24 运行。
– 融入现有 DevOps 工具链。 |
Gemini CLI、GitHub Copilot CLI、Codex CLI、Claude Code … 等 |
| 产品名称 |
出品公司 |
核心大模型 |
支持 IDE 和 语言 |
| 通义灵码 |
阿里巴巴 |
通义大模型 |
主流编程语言都支持
支持 VSCode、Visual Studio、JetBrains IDEs 等主流编程工具 |
| Comate 文心快码 |
百度 |
文心大模型 |
主流编程语言都支持
支持 VSCode、JetBrains IDEs、Visual Studio、Xcode、Eclipse 等 |
| GitHub Copilot |
GitHub 和 OpenAI 联合开发 |
默认 GPT 模型 |
主流编程语言都支持
深度集成在 VS Code、JetBrains IDEs 等 |
| Claude Code for VS Code |
Anthropic |
Claude Opus 4.5、Sonnet 4.5 和 Haiku 4.5 模文心一言 ERNIE Bot 教程型 |
主流编程语言都支持
支持 VS Code、Cursor 和 Windsurf 等 VS Code 分支以及 JetBrains 的原生扩展 |
| OpenCode |
AnomalyCo（由开源社区驱动） |
几乎所有模型 |
主流编程语言都支持
支持 VS Code 及 所有 AI IDE，通过终端所有都支持 |
以上的所有插件在现有的 IDE 编程工具插件商店中直接搜索名称，即可安装使用
| 工具 |
所属公司 |
主要特点 / 定位 |
发布时间 |
| Cursor |
Anysphere |
行业先行者 / 深度集成：目前最流行的 AI 代码编辑器。首创了 Composer（多文件编辑）和 Tab（强力预测补全）功能，能精准索引本地代码库上下文。 |
2023 年 1 月 23 日 |
| Windsurf |
Codeium |
Flow 状态流 / 上下文引擎：主打“Flow”概念。其最大的特点是 AI 代理与开发者之间的“无缝协作”，模型不仅能写代码，还能实时感知你当前的操作意图。 |
2024 年 10 月 22 日 |
| Kiro |
AWS（亚马逊） |
规范驱动 (Spec-Driven) / 企业级：主打“告别随缘代码”。要求先写需求和设计文档，再由 AI 执行。能自动生成测试用例并进行基于属性的测试，非常严谨。 |
2025 年 7 月 14 日 |
| Antigravity |
Google |
端到端代理 (Agent-first) / 全自动化：定位是“任务执行平台”而非单纯编辑器。能自主操作终端、浏览器和编辑器。特色是会生成“执行录屏”供人类审计任务进度。 |
2025 年 11 月 19 日 |
| GitHub Copilot |
Microsoft (GitHub) |
行业标杆 / 通用助手：基于 OpenAI 模型。深度集成于 VS Code 等主流 IDE，支持代码补全、聊天对话及拉取请求总结。 |
2021 年 6 月 (预览版) |
| JetBrains AI |
JetBrains |
深度集成 / 语义感知：专为 IntelliJ IDEA、PyCharm 等 IDE 设计。特点是能理解复杂的项目结构，中国区版本与阿里云通义大模型深度合作。 |
2023 年 6 月 (预览版) |
| Zed |
Zed Collective |
极致性能 / 原生 AI：由 Rust 编写的高性能编辑器。定位是“快”，其 AI 服务原生集成了 Anthropic 的 Claude 模型，强调极低延迟的实时代码生成。 |
2024 年 1 月 (开源) |
| OpenCode |
AnomalyCo（由开源社区驱动） |
OpenCode 的定位是“为终端（Terminal）而生的 AI 编码代理”，旨在挑战像 Cursor 或 Claude Code 这样的工具，但它更强调极客感和灵活性。 |
2025 年 6 月（开源） |
| 工具 |
所属公司 |
主要特点 / 定位 |
发布时间 |
| TRAE |
字节跳动 |
AI 原生的智能开发工具，支持通过Builder 模式从零生成完整项目，具备代码解释、修改、Bug 排查等辅助功能。 |
2025 年 1 月 19 日 |
| Comate AI IDE |
百度 |
AI 原生集成开发环境，深度整合文心大模型，覆盖需求理解、智能编码、辅助调试及软件运维全流程。 |
2025 年 6 月 23 日 |
| CodeBuddy |
腾讯 |
全球首个产设研一体的 AI 全栈工程师，实现产品 → 设计 → 研发 → 部署一站式全流程，深度集成 Figma 设计稿转代码功能，强腾讯生态 |
2025 年 7 月 22 日 |
| Qoder |
阿里巴巴 |
阿里 Agentic 编程平台，支持 Quest 模式，通过自然语言描述即可自动拆解开发任务、编写代码并执行，实现从 0 到 1 生成项目。支持一次检索 10 万代码文件，智能路由选择最佳模型 |
2025 年 8 月 22 日 |
| CodeGeeX |
清华大学 + 智谱 AI |
多语言支持 / 国产自研：基于智谱大模型。支持 100+ 语言，对中文注释理解极佳，提供免费的个人版，支持 VS Code 和 JetBrains 全家桶。 |
2022 年 9 月 (开源) |
| 工具名称 |
支持的 AI 模型 |
模型免费额度 |
模型特点与定位 |
| Antigravity |
Gemini 3 Pro、Gemini 3 Flash、Claude Sonnet 4.5、Claude Opus 4.5 、GPT-OSS 120B |
免费使用/有额度限制，每 5 小时刷新一次 |
整合 Google、Anthropic、OpenAI 三大主流模型，支持多模型切换 |
| Kiro |
Sonnet 4、Sonnet 4.5、Haiku 4.5、Opus 4.5 |
限时免费 首次 500 积分/30 天 |
深度集成 Anthropic 最新 Claude 系列，强调安全性和可控性 |
| Qoder |
Claude、GPT、Gemini 系列都支持 |
限时免费 为期 2 周的 Pro 试用 及 300 积分 |
采用智能路由机制，自动为不同任务匹配最合适的模型 |
| CodeBuddy |
国际版：Claude、GPT、Gemini；
国内版：腾讯混元、DeepSeek |
限时免费 每月 2000 积分 |
双轨模型架构，国际版与国内版分别接入不同模型生态 |
| Cursor |
Gemini 3 Pro、Gemini 3 Flash、Claude Sonnet 4.5、Claude Opus 4.5 、GPT-5.2 等 |
限时免费 一周 Pro 试用 |
专注高质量代码生成，在复杂项目重构方面表现突出 |
| TRAE |
豆包（doubao-1.5-pro）、DeepSeek R1、DeepSeek V3 |
国内版：免费使用
国际版：每月高级模型 10 个快速请求和50 个慢速请求 |
国产模型为主，针对中文场景优化，提供免费使用 |
| Windsurf |
OpenAI、Claude、Gemini、xAI 系列等 |
限时免费 每月 25 个即时积分 |
完全免费使用，融合两种顶级模型能力 |
| Comate AI IDE |
文心大模型（ERNIE） |
个人标准版免费，功能受限 |
基于百度文心大模型，结合百度内部编程大数据训练 |
| GitHub Copilot |
Anthropic Claude Sonnet 4、GPT-5、Gemini 2.5 Pro 等 |
免费试用 Copilot Pro 30 天 |
无限制代理模式和与 GPT-5 的聊天 |
| 名称 |
开发商 |
官网 |
| Claude Code |
Anthropic |
https://claude.com/product/claude-code |
| Codex CLI |
OpenAI |
https://openai.com/codex |
| Qoder CLI |
阿里巴巴 |
https://qoder.com |
| Factory Droid |
Factory AI |
https://factory.ai/product/cli |
| Warp |
Warpdotdev |
https://www.warp.dev |
| OpenCode |
AnomalyCo（由开源社区驱动） |
https://github.com/anomalyco/opencode |
| 维度 |
特点 (Features) |
优势 (Advantages) |
缺点 (Disadvantages) |
| 交互模式 |
文本驱动：通过自然语言指令直接触发系统命令或代码修改。 |
极致速度：无需在浏览器、编辑器和终端之间反复切换（Context Switching）。 |
学习曲线：用户需要具备基础的终端操作知识，对非技术人员不友好。 |
| 操作权限 |
系统级读写：能直接访问本地文件、运行测试、读写数据库、操作 Git。 |
端到端自动化：能实现“指令 -> 修改 -> 测试 -> 提交”的全流程闭环。 |
安全风险：如果 AI 指令理解有误，可能误删文件或执行高风险系统命令。 |
| 工作流 |
代理式 (Agentic)：不仅生成建议，还能自主执行一系列任务。 |
深度上下文感知：AI 能感知整个项目的目录结构和环境变量，而不仅是单个文件。
工具能理解当前目录、操作系统、已安装软件（如 Git, Docker）等环境信息。 |
不可见性：缺乏图形化界面的视觉反馈，修改大量文件时“感知度”较低。 |
| 性能消耗 |
轻量化：无图形渲染压力，占用内存极低。 |
远程友好：完美支持 SSH 远程服务器开发，即便网络波动也能稳定工作。 |
费用不可控：部分工具按 API 调用计费，复杂的自主循环可能导致账单超支。 |
| 协作方式 |
透明化记录：所有的 AI 交互都留在终端历史或 Git 提交记录中。 |
易于集成：非常容易集成进 CI/CD 流程或现有的自动化脚本中。 |
审查成本： Review AI 修改的代码 diff（差异）在终端下不如 IDE 方便。 |
| 平台名称 |
所属公司 |
主要特点 |
官网/体验地址 |
| Manus |
Manus |
一个通用人工智能代理 (General AI Agent)：被誉为“AI 版的 DeepSeek”。它不是聊天机器人，而是“行动引擎”，能自主操作浏览器、分析股票、规划旅行并编程等完成端到端任务。
2025 年 12 月末，Meta 以超过 20 亿美元的价格将其收购 |
https://manus.im |
| AnyGen |
字节 |
业级自动化代理：AnyGen 是一家以人与 AI 协作办公为核心，通过多模态记录、结构化加工与可交付输出，重构工作链路并提升内容质量的生成式 AI 平台 |
https://www.anygen.io |
| Google Al Studio |
Google |
开发者原型平台：基于 Gemini 系列模型主要特点是提供一个集成化的环境，让开发者能够轻松构建、测试和部署基于机器学习的智能应用。
提供极大的上下文窗口（最高支持 200 万+ tokens），是开发者测试 Gemini 新功能、获取 API 的核心入口。 |
https://aistudio.google.com |
| bolt |
StackBlitz |
全栈 AI 编辑器：基于 WebContainer 技术，能在浏览器内运行 Node.js 环境。它不仅写 UI，还能生成后端代码（数据库、API），是一个闭环的开发环境。
用户只需一段话，它就能在浏览器里直接生成、预览并部署包含前端、后端和数据库的完整应用。 |
https://bolt.new/ |
| v0 |
Vercel |
UI/UX 生成专家：专注于 React、Next.js 和 Tailwind CSS。强项在于极致的视觉效果和组件规范，适合从对话直接生成高保真、可商用的前端界面，与 Vercel 部署生态无缝集成。 |
https://v0.app/ |
| vibecodeapp |
Vibecode |
手机原生开发工具（移动优先的“Vibe Coding”）：全球首款专门为手机设计的 AI 应用构建器。主打“在手机上写 App”。专为移动端手势设计，让用户通过简单的语音或文字描述，让非技术人员在手机上完成从设计到上架 App Store 的全过程。 |
https://www.vibecodeapp.com/ |
国内 “对话式” 编程应用开发平台
| 平台名称 |
所属公司 |
主要特点 |
官网/体验地址 |
| 秒哒 |
百度 |
无代码/自然语言开发： 2024 年底国内首个“对话式”的“划时代”产品，用户只需通过自然语言描述，系统自动调用各种 Agent（智能体）来完成需求、代码生成及部署。 |
https://www.miaoda.cn |
| NoCode |
美团 |
AI 零代码工具，通过自然语言和对话形式快速生成应用、小游戏、产品原型等，并可实时预览和一键部署。目前完全免费使用。 |
nocode.host |
| CodeWave |
网易 |
智能低代码平台：定位“专业级低代码”。结合了大模型与可视化拖拽，支持从逻辑生成到页面搭建的全栈应用开发，适合企业级复杂业务。 |
https://codewave.163.com/aidev |
| 千问 |
阿里巴巴 |
千问是阿里通义千问大模型打造的 AI 对话助手，通义千问支持问答、写作、代码、翻译、录音、PPT 创作、文档处理、音视频速读。 |
https://www.qianwen.com |
| 豆包编程、扣子编程 |
字节 |
云端 AI IDE：提供网页版和插件版。特点是内置了全套开发环境（Cloud IDE），让开发者无需配置本地环境即可开始 AI 驱动的编程。 |
https://www.doubao.com/code/chat
https://code.coze.cn/home |
| MiniMax Agent |
MiniMax |
MiniMax Agent 是基于顶尖多模态大语言模型打造的智能 AI 伙伴，可精准搜索解答、一目了然的图像识别、沉浸式语音对话、专业创意写作、文档闪速解析，网页制作、AI PPT 等，还有独家悬浮球功能让复杂任务变得轻而易举。 |
https://agent.minimaxi.com/ |
| Kimi Code |
月之暗面 |
长文本推理编程：依托 Kimi-K2 强大的长文本和逻辑思考能力。擅长阅读上万行的遗留代码库（Legacy Code）并进行重构或 Bug 修复。可使用网页应用，移动应用 等 |
https://www.kimi.com/ |
与普通 AI 对话的区别：
| 普通 AI 对话 |
Agent |
| 只能聊天 |
能调用工具 |
| 被动回答 |
主动决策 |
| 单轮交互 |
持续执行 |
| 平台名称 |
所属公司 |
主要特点 |
官网/体验地址 |
| Coze/扣子 |
字节跳动 |
强大的 AI 智能体平台，可通过自然语言创建 AI Bot 并一键部署到多个平台（飞书、微信等），支持插件、知识库和工作流 |
https://www.coze.cn/ |
| Dify |
国内创业公司 |
开源 LLM 应用开发平台，可视化编排 AI 工作流，支持多种模型，开源平台可让企业可私有化部署 |
https://dify.ai/ |
| GPTs |
OpenAI |
无需代码创建自定义 ChatGPT，可添加知识库、自定义指令和 API 能力 |
需 ChatGPT Plus 订阅 |
| Manus |
Manus |
一个通用人工智能代理 (General AI Agent)，可以完成 信息处理与研究、编程与软件开发、数据分析与可视化、内容创作与生成、日常任务与工作流自动化 |
https://manus.im/ |
| AnyGen |
字节 |
AnyGen 是一家以人与 AI 协作办公为核心，通过多模态记录、结构化加工与可交付输出，重构工作链路并提升内容质量的生成式 AI 平台 |
https://www.anygen.io/ |
| Google Al Studio |
Google |
Google AI Studio 的主要特点是提供一个集成化的环境，让开发者能够轻松构建、测试和部署基于机器学习的智能应用。 |
https://aistudio.google.com/ |
Vibe 编码（也写作vibecoding）是一个新近出现的术语，指的是这样一种编程实践：只需告诉人工智能程序你的需求，它就能为你生成代码、网页或应用程序。在Vibe 编码中，程序员无需理解代码的工作原理，并且通常需要接受代码中存在一定数量的错误和故障。——《韦氏英语惯用法词典》的解释
《韦氏英语惯用法词典》收录了 Vibe Coding
| 流程阶段 |
传统开发流程 (命令式编程) |
Vibe 编程流程 (意图式编程) |
| 1. 需求与设计 |
需明确验证方式、数据库结构、安全机制等细节，并绘制 ER 图与接口文档。 |
意图输入：开发者使用自然语言描述核心目标，如“创建一个支持用户名/密码登录的功能，使用 BCrypt 加密，登录成功则返回 JWT Token”。 |
| 2. 环境与搭建 |
手动配置本地开发环境、数据库服务、Web 框架，并引入加密库和身份验证中间件。 |
由平台自动完成环境与基础架构的配置。 |
| 3. 代码实现 |
后端：手动实现用户接口、令牌逻辑、数据库交互层。 前端：手动构建 UI、处理表单事件、对接鉴权。 |
AI 自动生成：平台根据意图，自动生成完整的后端接口、数据库迁移脚本和前端页面组件，并自动集成安全最佳实践。 |
| 4. 测试与调试 |
手动进行：通过接口工具、单元测试框架验证功能和逻辑，并排查跨域、令牌异常等问题。 |
由平台辅助，内置的智能机制可减少常见错误。 |
| 5. 部署与运维 |
手动完成代码打包、上线部署、配置 SSL 与安全策略。后续需持续手动修复漏洞、支持演进。 |
一键部署：代码可直接部署至云平台，SSL 配置与 API 文档同步自动生成。 智能运维：平台内置监控模块，可检测异常并AI 自动提示优化建议、修复常见漏洞。 |
| 6. 扩展与变更 |
接入新功能（如 OAuth、2FA）常需大规模手动重构代码。 |
后续功能扩展仅需调整配置或描述，无需大规模重构。 |
| 核心特点总结 |
技术链条长、依赖多，对开发者专业要求高。细节处理易疏漏，多人协作时联调、同步易成效率瓶颈。 |
流程显著简化，开发者聚焦于描述“做什么”（意图），而非“怎么做”（实现）。由系统自动化完成大部分编码与配置工作，提升效率与安全性。 |
这两种利用 AI 的模式，处于“工程光谱”的两端：
| 名称 |
定义 |
特点 |
适用场景 |
| Vibe Coding (氛围感编程) |
强调创意流、高层次提示词，甚至“忘记代码存在”。 |
快速迭代、实验性强，接受 AI 建议而不进行深度审查。 |
原型设计（MVP）、个人小工具、快速验证想法。 |
| AI-Assisted Engineering (AI 辅助工程) |
将 AI 视为协作伙伴，但严格遵守工程原则。 |
强调规划（Spec）、系统架构、安全性、可维护性。 |
大规模生产环境、需要长期维护的商业系统。 |
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