唐杰表示，当时自己也开始思考，也许在DeepSeek这种范式下，即使我们做得再好，也许在Chat的问题 上可能最后做到跟DeepSeek差不多，或许再个性化一点，变成有情感的Chat，但总的来讲这个范式可能 基本上"快到头"了，剩下更多的反而是工程和技术上的问题。因此，当时自己也面临着"AI下一步朝向 哪个方向发展"的思考。 "我们当时的想法是，也许新的范式是让每个人能够用AI做一件事情，这可能是下一个范式，原来是 Chat，现在是真的做事了，所以新的范式开启了。"唐杰表示，经过思考后，智谱最终选择了将AI Coding、Agentic、Reasoning能力整合到一起，让三个能力都相对比较平衡，而不是将这些能力都拆分 出去单独研究。 据唐杰介绍，2025年7月28日智谱发布GLM-4.5后，整合了代码、推理、Agent三能力，并取得了12项 Benchmark国内领先，近期公司发布的GLM-4.7，相比原来的GLM-4.6和GLM-4.5在Agent和Coding方面 再次实现了大幅度提升。（文猛） 据唐杰介绍，2025年7月28日智谱发布GLM-4.5后，整合了代码、推理、Agent三能力，并取得了12项 ...

比诞生之初还冷清，Stack Overflow彻底凉透了！ 当初的程序员问答圣地，现在的提问数量甚至比18年前上线首月时的问题数量还要少。 （这个下降趋势好像来时路……） 全球开发者数量翻了好几倍，工具和语言层出不穷，但「提问」，却消失了。 当然了，Stack Overflow这么一凉，大家第一反应肯定是把锅扣在AI Coding头上。 那么，为啥它的衰落会引起这么多人惋惜呢？ 巅峰时期有180+子站 时间倒回2008年，Stack Overflow带着高质量、可复用答案的定位上线，很快成了程序员圈子里的救命稻草。 因为在2000年代，程序员主要靠论坛或者个人博客解决编程遇到的难题。 但这样的回答通常很零散，并且不可搜索，这种低效的方式也让很多高手不愿意分享解决方案。 于是，Fog Creek创始人、《Joel on Software》的作者Joel Spolsky和知名程序员、《Coding Horror》的作者Jeff Atwood创建了Stack Overflow，2008年正式 上线后持续走红。 这么一套下来，大多数卡壳的问题都能搞定。 2013年到2017年，Stack Overflow达到顶峰时期 ...

闻乐 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 当初的程序员问答圣地，现在的提问数量甚至比18年前上线首月时的问题数量还要少。 比诞生之初还冷清， Stack Overflow 彻底凉透了！ （这个下降趋势好像来时路……） 全球开发者数量翻了好几倍，工具和语言层出不穷，但 「提问」 ，却消失了。 当然了，Stack Overflow这么一凉，大家第一反应肯定是把锅扣在AI Coding头上。 那么，为啥它的衰落会引起这么多人惋惜呢？ 巅峰时期有180+子站 时间倒回2008年，Stack Overflow带着 高质量、可复用答案 的定位上线，很快成了程序员圈子里的救命稻草。 因为在2000年代，程序员主要靠论坛或者个人博客解决编程遇到的难题。 但这样的回答通常很零散，并且不可搜索，这种低效的方式也让很多高手不愿意分享解决方案。 于是，Fog Creek创始人、《Joel on Software》的作者 Joel Spolsky 和知名程序员、《Coding Horror》的作者 Jeff Atwood 创建了 Stack Overflow，2008年正式上线后持续走红。 它面向具体问题，强调可验证、可复 ...

以防你不知道编程Agent现在有多强，硅谷大佬们新年收假回来，纷纷写起了小作文。 最新一波分享里，Midjourney创始人David在上的激情发言是大热门： 这个圣诞节假期，我自己搞的编程项目，比过去10年我搞的都要多！It's crazy！ 他知道，以后一切都会不一样了。 住在互联网上的马斯克很快评论了这条推文，表达自己相同的看法： We have entered the Singularity。我们已经进入奇点。 | | | 编程Agent杀疯了！好多人都这么说 在David这条推文引起了大家的共鸣，评论区里很多人都表达了自己有相同的经历。 搞得David开始觉得自己是不是有点大惊小怪——因为用AI Coding猛猛提效这件事，在他身边实在是太普遍了。 随手抓一个例子来说吧！ Anthropic现役工程师，Google DeepMind前杰出工程师Rohan Anil就分享称，"如果我有编程Agent，尤其是Claude的Opus，我能把我前6年的工作压缩到 几个月内（完成）"。 咱们来看下，Anil"前6年"都在干什么。 2025年1月，他离开谷歌加入了Anthropic。 在谷歌期间，他领导了Gem ...

衡宇 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 以防你不知道编程Agent现在有多强，硅谷大佬们新年收假回来，纷纷写起了小作文。 最新一波分享里，Midjourney创始人David在上的激情发言是大热门： 这个圣诞节假期，我自己搞的编程项目，比过去10年我搞的都要多！ It's crazy！ 他知道，以后一切都会不一样了。 住在互联网上的马斯克很快评论了这条推文，表达自己相同的看法： We have entered the Singularity。 我们已经进入奇点。 编程Agent杀疯了！好多人都这么说 在David这条推文 引起了大家的共鸣，评论区里很多人都表达了自己有相同的经历。 搞得David开始觉得自己是不是有点大惊小怪——因为用AI Coding猛猛提效这件事，在他身边实在是太普遍了。 | Brandon Watson � @Bwatson · 22h | | | --- | --- | | 100% me this break 这假期我完全同意 | | | C2 11 | 17 11 12K | | David � @DavidSHolz · 22h | | | yea it's a t ...

智东西 作者 | 江宇 编辑 | 漠影 智东西1月4日报道，近日，由字节跳动前软件工程实验室负责人、清华姚班技术大牛创办的词元无限，完成了数千万人民币的天使轮融资。 ▲SWE‑Bench Verified榜单Top 10 Coding Agent 作为一家想用"模型+Agent+企业级平台化能力"重新定义大型组织软件生产方式的AI初创公司，如何趟出一条真正落地的新路来？ 近日，智东西和词元无限的杨萍、王伟、李莹三位核心创始人进行了深入交流。 据透露，词元无限目前团队规模大概30人，已经服务了金融、通信、供应链、制造等多个行业的客户，在复杂系统改造、智能体落地和私有化 部署这些领域积累了不少实战经验。 一、豪华班底集结，从大厂骨干到组队冲刺AI Coding深水区 本轮投资方为某软件产业CVC，并由航行资本担任长期财务顾问。 这支自带行业顶尖"创业基因"的团队，自2025年7月创办公司以来，已在企业级AI Coding赛道快速跑出自己的节奏。 近日，词元无限与北京航空航天大学复杂关键软件环境全国重点实验室合作研发的智能体InfCode，不仅在SWE‑Bench Verified榜单上以79.4% 的Pass@1 ...

2025 年的 AI Coding 生态，正在为 2026 年的程序员定义一个新角色。答案可能藏在一堆冒烟的 Markdown 文件里。 这半年，Spec 驱动开发火到爆炸。仓库里迅速堆起一层层面向 Agent 的"Markdown 脚手架"，它被捧为 AI Coding 的最前沿解法：用一份契约，逼 Agent 真的干活。 但问题来了：这套契约，真能接住软件工程几十年的复杂度吗？还是说，程序员的终极价值，将从"写 代码"转向"定义规则"——用 AI 听得懂的自然语言，驯服这场技术革命？ 1 补全的天花板，与 Agent 的必然上位 AI Coding 的演进，已经清晰地分为了两个时代。 第一波由 Copilot 与 Cursor 开创：这是一种以人为主导的编程方式，AI 的角色是预测"下一个字 符"或"下一个编辑位置"，在局部范围内提高速度和流畅度。 这种范式的边界其实非常清楚。补全必须足够丝滑，才能不打断心流，这意味着端到端时延被严格压在 几百毫秒量级，可用模型规模和上下文长度都受到天然约束：模型参数不能太大，上下文长度也远不可 能用全。 与此同时，补全的能力却在不断被拉长——从行内预测走向跨行、跨函数、 ...

Core Insights - The article emphasizes the efficient use of AI coding tools by selecting the right model based on task type, restructuring workflows, and clarifying human-AI collaboration [1][3][18] Group 1: Model Selection - It is crucial to choose the appropriate coding model based on the task type; for large tasks, Codex is recommended, while Opus is better for smaller, fragmented tasks [6][8] - Codex can read through entire projects to understand logic and fix bugs, making it suitable for complex requirements [7] - For advanced users, GPT-5.2-Codex is suggested for its speed and accuracy, eliminating the need to switch between models [10] Group 2: Workflow Restructuring - A customized workflow allows the author to manage multiple projects simultaneously; ideas are directly added to Codex's queue instead of being noted down [14][15] - A key tip is to avoid rolling back changes, as iterative development is normal and time should not be wasted on reconsidering past decisions [16] - Reusing code from previous projects can save time; Codex can adapt existing code for new functionalities [17] Group 3: Human-AI Collaboration - The principle of human-AI collaboration is that AI should handle execution while humans make decisions, such as selecting libraries and designing system architecture [18][19] - The author provides examples of effective collaboration, including allowing AI to write core code while the human focuses on decision-making [20][21] Group 4: Practical Tips - Start development with a CLI tool to validate core logic before expanding to more complex features [23][24] - Maintain a documentation folder for each project to help the AI understand context and reduce repetitive communication [25][26] - For solo developers, directly committing to the main branch is recommended to avoid complications with multiple branches [27][29]

编辑｜苏建勋 仅用半年时间，杨萍就目睹了AI Coding赛道有多疯狂。 2024年，Vibe Coding赛道发展如火如荼。Cursor从2023年的100万美元ARR，暴涨至2024年11月的6500万美元，估值更是在短短四个月内翻了超6倍。 彼时，杨萍正在字节将第一款Coding产品MarsCode推向市场不久。作为技术研发负责人，从2021年开始，她就已经在字节带领百人团队，探索将AI应用 在软件领域的应用，打造的产品曾服务字节内部数万研发人员，帮助公司节省亿级别的研发预算。 文｜邓咏仪 市面上的通用AI编程工具，虽然代码生成速度快，能迅速编写许多小型应用，但在面对企业复杂的遗留系统（Legacy Code）、技术栈和严苛的业务规范 时，往往显得水土不服。 比如，一个典型的金融场景案例是：银监会规定开户流程必须包含特定的合规步骤，而通用AI工具可能会根据公开数据自行设计出若干个步骤。这种代 码生成得再快，在企业眼中也是不可用的废代码。 为了让Vibe Coding真正进入企业级生产场景，硅谷正在复兴一个经典概念——FDE（Forward Deployed Engineer，前沿部署工程师）。 这一模式 ...

金磊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 2025年的最后几天， TRAE 发布了个重磅的—— 年度产品报告，正式出炉。 映入眼帘的一组吸睛数据，是这样的： TRAE在一年里写了 1000亿行代码！ 数据不会撒谎。 当我们在争论AI会不会取代程序员时，TRAE已经悄悄在 中国AI IDE 赛道跑出了第一的身位。 带着这份报告，我们扒开了TRAE在AI Coding领域狂飙突进的底牌。 谁在用，怎么用？ 在深入技术细节之前，我们先看一个最真实的现象。 如果你现在的开发环境里装了TRAE，你可能已经养成了这样一个习惯： 手指悬在Tab键上的时间，比放在其他任何键位都要长。 什么概念？ 如果按照一个程序员每天写100行有效代码计算，这相当于300万个程序员不吃不喝、没日没夜干了一整年。 而这也仅仅是 《TRAE 2025年度产品报告》 中的冰山一角，更多有意思的数据还包括： 超过50%的用户，每天都在高频使用Tab键（Cue行间补全功能） 全球用户超600万，月活突破160万，插旗近200个国家和地区 仅仅半年时间，Token消耗量暴涨700% 有6000名"肝帝"用户，全年写代码天数超过了200天 国 ...