探索AI编程的未来：从范式变革到规范化开发的深度解析

作者 | 汪晟杰 责编 | 唐小引

出品 | CSDN（ID：CSDNnews）

引言：AI Coding 的产品定位与思考框架

作为腾讯 CodeBuddy 的首位产品经理和现任 T12 级技术产品专家，我想聊聊最近对 AI Coding 产品的一些深入思考和趋势分析。这次的分享可不仅仅局限于 AI Coding，而是希望能提供一套通用的方法论——当你接到任何 AI 产品的任务时，应该如何进行系统化的思考和推进。

AI Coding 其实是“文生代码”领域的代表作品，但这个领域的内容远超过简单的代码生成工具。在广阔的 AI 应用场景中，我们能看到“文生文”（对话式 AI）、“文生应用”（轻量级应用生成）、“文生视频”（基于世界模型的创新）等多个方向。根据腾讯研究院发布的《AI Coding 非共识报告》，生成式 AI 应用的分布中，有51%属于“文生文”（写作、问答），而47%是“文生代码”，因此，AI Coding 已成为 AI 应用领域中用户使用频率最高的场景之一。每一个方向都需要创意和创新，但作为产品经理，光靠“随便想想”是不够的——现在对产品经理的要求比以前任何时候都要高。

本文将从四个维度进行探讨：顶层思考（战略定位）、方法论（GENIUS AI 框架）、价值主张（Spec Coding 理念）以及未来趋势（AI Coding 的演进）。

标题：AI 编程的未来：从产品思考到市场趋势

顶层思考：超越代码生成的新革命

重新定义 AI 编程的意义

在启动任何 AI 项目之前，有个根本性的问题必须明确：你的产品究竟想解决什么问题呢？是单纯的代码生成工具？还是低代码或无代码平台的延伸？又或者是为企业提供个人助手的功能？

经过深入思考，我们认为 AI 编程代表了一场超越传统软件编程的范式革命。它并不是低代码工具的简单替代，而是彻底改变了编码的方式——从“人主导、机器辅助”转向“机器主导，人进行最后确认”。这标志着从单纯辅助编码到自主编码的进步，让 AI 在软件工程的整个生命周期中扮演更重要的角色，而不仅仅是代码的补全。

市场调研：数据驱动的战略决策

在开发任何 AI 产品时，我的思维流程是：先关注数据、接着分析行业，最后再了解用户群体。通过各类国内外行业报告，我们发现了一些有趣的数据：

• 截至2024年，全球市场规模预计将达到384亿元人民币，其中美国市场占65%（约250亿元人民币），中国市场占10%（约39亿元人民币）；

• 未来增速预测显示，2024年至2028年，中国在 AI 编程领域的增速预计将领先全球21个百分点，呈现加速追赶的趋势；

• 不同的部署形式：美国以SaaS付费为主，占比约70%；而中国则以私有化部署为主，占比约90%；

• 采用率的对比：目前，中国开发者使用 AI 工具的比例为31%，而全球平均达到82%，这显示出巨大的增长潜力；

• 主要的行业用户包括互联网、游戏等大型工程公司，以及希望“只要有创意就能生成应用”的广大开发者。

这些数据支持了一个重要的判断：软件工程的 AI 化不只是工具层面的改进，而是一场编程范式的革命。AI 代码工具近年来已经成为市场的热点，得益于大模型技术的进步和智能体的推动，预计在2024年，AI 代码将在全球范围内迎来爆发期，融资总额将超过10亿美元。

竞品分析：全球视角下的演进路径

通过 Landscape 工具对全球竞品的分析，我们发现 AI 编程已经形成了明确的演进层次：

L1 聊天机器人：如 GitHub Copilot 等代码补全工具，属于对话式 AI 聊天机器人；

L2 推理者：引入领域知识，具备人类水平的问题解决能力；

L3 代理者：多角色协作（需求分析、架构设计、代码生成、测试），具备行动能力的系统；

L4 创新者：AI 团队/组织能力，能够辅助发明的 AI 创新者；

L5 组织者：具备自适应创新与交付能力的人工智能，能完成组织的工作。

对未来演进趋势的预测：

• 到2025年：实现项目级自动化（L3水平）；

• 到2026年：发展出 AI 软件工程师（L4水平）；

• 到2027年：形成 AI 开发团队（L5水平，AGI阶段）；

随着模型和智能体技术的进步，工具的精度和上下文处理能力将不断提升，这将重塑开发行为。开发者将能更专注于软件开发过程中的高阶任务，而 AI 则会接管常规的开发工作，软件工程即将进入一个全新的时代。

我们的目标是构建 L3 到 L4 水平的能力——一个由多个智能体协作的自主编码团队，甚至能形成程序员及其他角色的自主 AI 编码团队，而不只是一个单一的工具。

成本与营收：PLG 模式的可行性分析

在 AI 产品中，最大的成本来自模型调用。以 Cursor 为例，尽管年经常性收入（ARR）达到了5亿美元，但由于依赖第三方模型（如Claude），边际成本仍然较高。从主要参与者来看，美国公司普遍采用 PLG 模式，ARR均超过1亿美元，且付费同比增长速度可达几倍甚至几十倍；而中国的公司仍在市场推广阶段。作为产品经理，我们需要思考：

• 我们是要追求短期亏损还是长期亏损？算力成本何时能被规模效应抵消？

• 技术壁垒在哪里？是模型的能力、上下文处理，还是工作流的编排？

• PLG（产品驱动增长）模式是否有效？像 Cursor、Replit、Lovable 等产品团队，人员规模仅有50人左右，却通过社区传播实现了快速增长。

定价策略的核心原则：

1. 透明性：清晰列出每个订阅档次对应的功能和 AI 模型调用额度，易于理解和控制，避免隐藏费用；

2. 可预测性：大多数开发者偏好包月或包年订阅加上合理的使用上限，超限后可以灵活加购或降速，而不是单纯按 token 计价（非技术用户容易焦虑）；

3. 渐进版本：提供免费版/试用版、入门版、专业版、团队/企业定制等不同层级的套餐，以满足不同用户的需求；

4. 成本锚定：套餐设计要考虑单次模型调用成本、云计算费用、推理复杂度波动，避免盲目设定“无限制”导致亏损；

5. 差异化功能：企业版可加入协作管理、权限控制、私有部署、模型定制、数据安全等附加功能，提高溢价空间；

我们的判断是：随着算力逐渐降低、国产模型不断提升，边际效应会显著增强，企业级 AI 编程将迎来爆发期。

### 让我们聊聊GENIUS AI的产品方法论

为了让大家更容易记住和应用，我总结了一个名为GENIUS AI的框架（别搞混了啊，和GENUS不是同一个）。这个框架适用于任何AI产品的设计与实施。

在这个框架中，首先要关注的是生成质量（Generation Quality）。大家可能会问，AI生成的内容质量怎么保证呢？实际上，AI的确会出现一些错误，这就是模型的固有特性，虽然我们无法完全消除这些问题，但可以努力降低它们的发生。因此，生成质量是我们首要关注的，也是GENIUS框架的核心。我们根据行业里最权威的质量评估标准，建立了一个科学的代码生成质量保障体系。

接下来是Pass@k指标，这是评估AI代码生成模型是否靠谱的黄金标准。简单来说，这个指标通过严格的单元测试来验证生成代码的功能是否正确。具体来说：

– **Pass@1**：这是看模型首次尝试生成正确代码的能力，通常这个成功率在70-85%之间。
– **Pass@10**：在10个候选方案中至少有一个正确答案的概率，可以达到90-95%。
– **Pass@100**：这是衡量模型在大规模样本中找到正确解决方案的能力，接近100%了。

此外，我们还进行了SWE-bench评测，这个测试基于真实的GitHub问题，验证模型在实际工程场景中的表现。值得注意的是，模型的通用能力并不代表它在特定场景中的能力，比如电商平台的“模特换衣”，就需要专门的评测集来验证效果。

我们还建立了一个正负反馈系统，这样用户的反馈就可以形成一个回路，持续监控生成质量并不断优化模型。这里有一个关键点：产品经理和技术团队必须共同制定评测标准，因为生成质量直接影响到用户的留存率。

接下来聊聊效率提升（Efficiency Enhancement）。大家可能会问，AI到底如何能真正提高效率，而不是仅仅“看起来很酷”？其实，AI的核心就是效率工具，尤其是在企业环境下。我们对腾讯内部开发者进行了8小时的工作时间分析，发现需求开发占用了44%的时间，同时环境配置、调试和代码评审等环节也耗时不少。

基于这些发现，我们在腾讯内部推出了CodeBuddy IDE和CodeBuddy插件，结果显示效率提升了44%，缺陷率也下降了。这一数据不仅让内部团队信服，也成为我们对外销售的重要价值主张。

再来谈谈中国企业的特点。真正做决策的往往是中层管理者，他们对“看板”和“可控性”的需求远远超出个人用户。因此，企业级产品必须提供效率指标的可视化，而不仅仅是个性化配置，毕竟企业才是效率提升的真正战场。

最后，我们要探讨的是AI驱动的创新（Neural Innovation）。我们需要考虑AI能带来哪些以前无法实现的创新功能。产品经理们需要跳出“工具优化”的思维，用AI实现过去无法做到的事情。我总结了一个“A.I.B.O.R.E.”原则，帮助理清思路：

– **A (Acute Pain Point)**：直接解决用户的痛点，每个功能背后必定有真实的用户反馈。
– **I (Insight Persona)**：明确用户画像，了解是C端还是B端，国内用户和海外用户的需求如何平衡。
– **B (Bold Value)**：提出大胆的价值主张，明确你的核心竞争力是什么。
– **O (Operable AI)**：可运营性，最好的产品是“不需要运营就能自传播”。
– **R (ROI Flywheel)**：回报飞轮，明确北极星与单位经济，利用自动化和个性化形成规模效应。
– **E (Ethical Scale)**：确保安全合规和伦理支持。

我们的CodeBuddy IDE的每个功能，都是为了应对用户的痛点，而不是简单地展示“AI可以做什么”。

接下来是智能优化（Intelligent Optimization）。我们要问，如何实现全面的性能和流程优化呢？在腾讯内部，基于CodeBuddy的研发流程实现了智能化转型，覆盖了从需求规划到部署的整个生命周期。

在规划阶段，我们可以自然语言生成UI设计图，甚至把设计图转化为HTML代码。在开发阶段，我们实现了HTML代码到前端样式的自动转换，还能基于技术约束自动编码，减少了很多人工工作。测试与部署阶段，我们可以生成测试用例、辅助测试执行、分析测试问题，最后将应用发布到EdgeOne，实现了真正的全流程智能化。

通过MCP协议，CodeBuddy能够调用企业内部的各种工具，包括需求管理、设计工具和知识引擎等，真正实现了智能化的全覆盖。

安全性问题：如何确保 AI 生成内容的安全？

AI 的不透明性和幻觉现象带来了不少安全隐患。特别是对于大型企业用户，比如银行和政府，绝对不能让敏感数据流出国界，这也是推动私有化部署的主要原因。

我们的方法是构建一个全面的安全保障和治理体系：

1. 传统工具预审：使用静态分析工具对 AI 生成的代码进行扫描，并输出问题报告；

2. 特征规则判定：由专家制定规则，识别潜在的高风险模式；

3. AI 辅助修复：根据报告让 AI 进行针对性的修复。

这种“人机协作”的安全方案不仅确保了合规性，还充分发挥了 AI 的修复能力。

S – Smart Evolution（智能进化）

关键问题：如何让产品持续更新，而不是停滞不前？

AI 产品的生命周期与传统软件截然不同。我们原本设想了一年半的计划，结果半年就发现全得改了——因为用户体验成了唯一的衡量标准。

智能进化包含四个核心机制：

1. 持续学习循环：系统不断从新数据中吸取经验，借助反馈和自我调整，使知识和能力不停更新。每个用户的小反馈可能成为巨大的粘性源泉；

2. 自我改进算法：系统通过自身性能评估，能够自主发现并优化算法结构，提升性能；

3. 递归优化机制：利用递归原则，在多层次（如策略、元策略等）进行自动性能优化，加快系统进化；

4. 自适应代码生成：建立评测系统，快速切换和对比不同模型（如 GPT-5 和 Claude 3.7），系统能根据目标和环境变化自动生成和测试最佳代码片段，提高适应性和创造力。

Agentic Workflow：我们的终极目标是让 AI 自主决定工作流程，而不再是人类预设的规则。

关键发现：做 AI 产品没有固定的路线图，只有持续的体验优化。

价值主张：从氛围编程到规约编程

氛围编程的局限性

最近“Vibe Coding”（氛围编程）这个概念在行业内火了起来，听起来很不错，可以直接用自然语言创建应用。但是实施起来却存在不少问题：

• 简单应用可行：像2048游戏、贪吃蛇这样的简单程序，确实可以一句话搞定；

• 复杂应用失效：电商网站、企业级系统涉及的技术栈、架构设计等复杂信息，仅靠自然语言描述是远远不够的。

我们测试了腾讯 CODING 官网的生成效果——它有动态地球和复杂动画，根本用一句话无法描述。其实问题的根源在于：自然语言是多模态的，涉及文字、设计稿、已有代码等，而不仅仅是口头描述。

规约编程：规约即代码

经过深思熟虑，我们提出了“Spec Coding”（规约编程）的概念：

所有业务逻辑都可以抽象为一个 Spec（规约），这个规约不仅供人类阅读，也要让 AI 能理解。

这与 AWS 高管在2024年5月提出的理念不谋而合。我们的实践路径是一个严谨的三阶段流程——Vibe Plan → Vibe Design → Vibe Coding：

第一步：Vibe Plan（规划）

为产品需求创建详细的问题蓝图，让 AI 生成技术架构和产品规划。系统将简短提示转化为完整的用户故事，覆盖所有操作场景，并附上 EARS 语法（WHEN/IF/THEN）编写的验收标准，明确边界条件和异常处理。

第二步：Vibe Design（设计）

精准理解需求，将创意和现有产品设计转变为功能性原型、网页应用和交互式用户界面。系统分析现有代码库与需求，生成数据流图、TypeScript 接口、数据库 Schema 和 API 端点设计，消除需求歧义。从设计稿中提取设计规范和 UI 组件要求。

第三步：Vibe Coding（开发）

自主完成代码开发，进行代码工程实施。根据设计稿生成带依赖关系的任务列表，每个任务包含单元测试、移动端适配、无障碍支持等，开发者可以逐步触发任务，实时审计代码差异与日志，按照 Spec 一一实现功能模块。

第四步：一键部署

通过 MCP 协议连接腾讯云，自动发布上线。

核心优势：

• 结构化表达：Spec 是人类与 AI 的“共同语言”；

• 质量可控：每个环节都有明确的验收标准；

• 多智能体协作：规划 Agent、设计 Agent、编码 Agent 有机结合。

案例：我们为合作伙伴开发了一个旅游电商网站，利用规约编程模式，AI 自动生成了前后端架构和技术选型文档，最终一键部署到腾讯云。整个过程用户只需确认 Spec，无需关心底层实现。

Claude Code 的启示

Claude Code（Anthropic 推出的 AI 编程终端工具）验证了我们的方向：它先让 AI 生成计划，再拆解成多个任务，然后在后台默默执行。用户只需验收最终结果，而无需监控整个过程。

这种模式的本质是 Agentic Workflow——由 AI 智能体决定工作流程，而非人类设定的规则引擎。未来，AI 编程将从“规则驱动”进化为“智能驱动”。

未来趋势：金字塔模型

AI 编程的金字塔结构

我们认为，AI 编程的市场将呈现金字塔分层，这也是我们产品布局的核心战略：

### AI 编程的未来：智能体团队的崛起

说到开发，泛开发人群真的是一个需求量大、竞争又激烈的市场。这类用户虽然多，但他们所需的产品往往是一些小巧的应用，打开网页就能使用，像是 Replit、v0、Bolt.new，还有腾讯的元宝“@AI 编程”。在这种环境下，最重要的竞争力就是能够用一个描述生成多种效果的能力，也就是 Agentic Workflow 的质量。

再来说说专业开发平台，这里主要面向的是一些专业的工程师和企业内部的开发需求。产品形式上，它们往往是 AI 助手，能够陪伴开发者贯穿整个编码过程，同时提供各种插件，像 Cursor、Windsurf、CodeBuddy IDE 和 GitHub Copilot 就是代表。这些工具的核心优势在于它们能深度整合企业的云资源、知识库和工具链。

接下来的 AI 团队，主要是那些追求极致自动化的团队。他们的产品形态通常是异步协作的，这就像组建一个 AI 团队一样。Claude Code 和未来的 CodeBuddy CLI 就是这方面的代表。这类团队的特点在于以 AI 为主导，人为辅助，通过自我决策和问题诊断来实现高效协作。

从长远来看，我们的目标是构建一个由多个智能体构成的编程团队。想象一下，其中有产品经理 Agent 来分析需求，有架构师 Agent 负责技术选型，还有前后端 Agent 生成代码，而测试 Agent 则保证质量，运维 Agent 则负责监控和部署。这些智能体不是孤立运作，而是通过协作构建一个有机的系统，未来的软件开发将是“人监督 Agent 团队”，而不是单纯的人来写代码。

谈到商业模式，这些 AI 编程产品必须在成本和收入之间找到平衡。目前主流的模式有几种：像 Cursor Pro 这样的订阅制、基于 Token 消耗的 Credit 制、按需付费的模式，和企业私有化的一次性部署加年度服务费等。最大的挑战在于模型的高成本，但我们预计未来算力成本会逐步降低，国产模型（比如 DeepSeek）也会迅速赶上国际水平，边际效应将在一两年内显现。届时，AI 编程将不再是“烧钱工具”，而是能够盈利的产品。

在多模态和海外市场策略方面，产品经理需要考虑的有：首先，海外市场的试错成本更低，用户反馈也更直接；其次，海外数据能帮助训练国内模型，形成“海外试验 → 国内落地”的闭环；最后，C 端用户需要个性化，B 端用户则需要可控性，因此这两者的产品形态必须不同。以 Manus 为例，它先在海外验证模式，然后用数据反馈国内模型，最终实现平替，这就是在当前环境下的健康策略。

最后，看看腾讯的 CodeBuddy，它就是基于这些方法论打造的，连接需求规划、设计、开发、调试和部署的全链路解决方案。它的核心特性包括：从需求到部署的全链路闭环、通过规范文档驱动多智能体协作的 Spec Coding 理念、连接腾讯云及企业内部工具的 MCP 协议支持、海外版接入 Claude 3.7 / GPT-5，国内版使用混元 / DeepSeek，以及满足企业安全合规要求的私有化部署能力。

根据腾讯内部实践的数据，效果非常显著：内部测试团队的效率提升了 44%，缺陷率也显著下降，用户满意度持续上升。这一切都说明，AI 编程的未来充满希望！

产品经理在AI时代的新角色

在这个AI飞速发展的时代，产品经理的工作可不能仅仅依赖“脑洞大开”。我们需要注重以下几个方面：

• 首先，得有战略性的思考：你得搞清楚产品是为了优化工具还是要进行范式的革命。
• 其次，得有系统化的方法论：像GENIUS AI框架这样可重复使用的思考工具是非常重要的。
• 再者，价值主张要清晰：我们要从Vibe Coding逐步演变到Spec Coding。
• 同时，得拥抱模型的演进：AI产品没有固定的路线图，只有不断的迭代。
• 最后，商业闭环也不能忽视：成本、营收和用户留存都是必不可少的。

说到底，产品的核心是PMF（产品市场契合度）：

• 给用户带来良好的AI体验，增加新用户的粘性。
• 确保产品质量，提升用户留存率。
• 降低上手难度，扩大开发者群体。
• 顺应市场趋势，优化运营成本，帮助创业者。
• 产品要具备标准能力，以便打入海外市场及应用各种模型。
• 支持多样化形态，建立更细致的用户画像，尤其是企业用户。
• 探索不同的付费模式，依然有很大的空间。

最后给大家一些小建议：

• 对于新用户：重视AI体验的第一印象，给他们一个好的开局。
• 对于老用户：确保生成内容的质量，降低用户流失率。
• 对于企业用户：提供效率看板，满足管理者的需求。
• 对于开发者：要降低上手难度，扩大用户基础。
• 对于创业者：要顺势而为，切忌逆势而行。

AI编程不仅仅是一种代码生成工具，它更是软件工程的一场范式革命。我们正处在这场革命的开端，期待与大家一起见证和推动这场变革。

【作者简介】汪晟杰，现任腾讯云开发者AI产品负责人，CodeBuddy首席产品经理，腾讯云产品专家。曾负责腾讯云的CodeBuddy产品，参与过Cloud Studio、Coding Devops等多个项目，担任过Teambition、Autodesk BIM、SuccessFactors HCM、Sybase数据库、PowerDesigner等产品的负责人和核心开发，积累了丰富的软件架构设计、产品管理及项目工程管理的经验。

本文为汪晟杰在2025全球产品经理大会的分享内容。

【END】