在当今AI技术迅猛发展的背景下，开发者们都在紧盯着这些AI编程工具的真实表现。字节跳动的技术副总裁洪定坤在火山引擎Force原动力大会上透露，他们利用AI编程助手TRAE在短短三天内开发出了英语学习应用“积流成江”，这一宣布引发了不少关注。接下来，我们将深入了解这个项目的开发历程、技术细节以及字节跳动对“AI Development”的深刻思考。
短短三天，几千行代码，构思到上线——这就是AI编程时代的真实速度。
在6月11日的火山引擎Force原动力大会上，洪定坤宣布了这个令人期待的消息，开发者们对此充满了期待。
到了6月18日，承诺兑现，“积流成江”（Stream to River）这款应用的完整代码在GitHub上如期上线，立刻吸引了大家的眼球。
想要体验这个应用的朋友们，可以直接访问：https://sstr.trae.com.cn
这不仅仅是一个VP亲自参与“编码”的趣事，更是对AI编程工具真实效果的一次生动展示，同时也反映出字节跳动对“AI Development”的深远思考。
“积流成江”：三天速成的“麻雀虽小，五脏俱全”应用
在Force大会上，洪定坤分享了与TRAE共同开发“积流成江”的经历：“就在上周端午节假期后，我和两位同事一起着手开发这个新的英语学习应用‘积流成江’……整个过程我用三天时间就完成了。”
他提到，约85%的代码是通过自然语言与AI（TRAE）对话生成的，最终在两天内成功完成了超过3000行代码的开发和调试工作。
现在，我们可以在
GitHub上亲眼看到这个项目的全部情况：https://github.com/Trae-AI/stream-to-river。
让我们聊聊“积流成江”的那些事儿
从项目的说明文件和代码结构来看，“积流成江”可不是个简单的演示项目。它其实是一个功能相当全面的英语学习软件，核心功能有：
- 单词学习与管理：支持添加、查询和详细展示单词，同时根据艾宾浩斯遗忘曲线来跟踪复习进度，智能出题也不在话下。
- 智能聊天：基于大型语言模型（LLM），可以实现实时聊天，还支持流式回复、对话管理和内容高亮处理。
- 多模态输入：集成了语音识别和图像到文本的功能，让用户的学习和输入方式更加丰富。
- 用户系统：包括用户注册、登录（采用JWT鉴权机制）、信息查询等基本模块。
- 技术架构：采用前后端分离的微服务架构，后端使用Go语言，API服务层基于Hertz框架，RPC服务层使用Kitex框架，数据存储方面则选择了MySQL，并结合Redis进行缓存优化。前端技术栈则包含了TypeScript、JavaScript和CSS等。
从这些功能来看，“积流成江”涵盖了API服务、RPC通讯、数据持久化、缓存以及外部服务调用（比如LLM和ASR）等多个层面，确实是一个相对复杂的现代应用。
洪定坤在这么短的时间内，借助TRAE完成这个项目，真的是给AI编程工具在提升开发效率方面的巨大潜力做了一个很好的证明。他还提到：“一个300行的功能，我可能只需要200字的方案描述。”
洪定坤：TRAE的目标是“AI Development”！
在Force大会上，洪定坤深入分享了字节跳动为何如此重视AI编程，以及TRAE的未来愿景。
- 技术普及，AI让每个人都能成为开发者。现在编程的门槛降低了，很多人都能用代码来解决问题，发挥创意。他举了个例子，有同事用TRAE教11岁的小孩编程，结果成功搭建了一个奥数竞赛题库网站。
- 提升研发效率也是个大问题。在字节跳动，超过80%的工程师都在用TRAE这样的AI工具来辅助编程，AI生成的代码比例也相当高。对于大公司来说，这样提升效率可真是太重要了。
- 追求智能的极限。编程任务的结构和逻辑性使其成为提升大模型智能的绝佳场景。
更重要的是，洪定坤强调，TRAE的目标不仅是“AI Coding”（AI编码），更是“AI Development”（AI开发）。
“在一个典型的软件开发过程中，写代码的工作量可能连40%都不到……AI有机会将这些工作统筹起来。” TRAE希望成为一个“调度者”，整合需求管理、设计、编码、测试、部署、运维等多个环节，实现“软件开发一站式服务”。
就拿调试Bug来说，未来AI或许能自动从日志中找到问题，分析原因，还能和开发者确认后自动修正代码并上线，这样原本需要半天的工作，可能缩短到几个小时甚至更快。
TRAE引入的Agent能力，允许用户自定义工具并串联工作流，正是这个方向的尝试。
人机协作：AI Coding离不开人的智慧
虽然AI在编程领域表现得越来越强大，但洪定坤也明确指出，目前AI Coding还是离不开人类的协作。“光靠AI开发，自己只是提要求，点点按钮，做出来的程序是很难维护的。”
在他开发“积流成江”的过程中，虽然85%的代码都是由AI生成的，但他强调：“仍然是我在主导整个过程。”他负责提出技术方案和核心流程（用自然语言描述代码逻辑），AI则把这些转化为代码，之后他还会仔细审核这些代码，随时可以进行人工修改。
他认为，只有当AI能“听懂并理解人类的意图”，“懂得上下文”，并能与人合作得当，才能算是真正的“真实AI工程师”（TRAE的含义），最终实现“AI Development”。
未来：AI重塑软件开发的方式
从洪定坤的演讲到“积流成江”的开源，我们看到的可不仅仅是一个技术演示，而是AI开发新时代的真实缩影。
未来的编程合作：AI将在开发中扮演重要角色
洪定坤提到的一个想法挺有意思的：“未来，AI是否能自动化处理这些任务？比如，它能够帮我从日志中找出问题，并进行分析，然后我和它一起确认。当我觉得可以时，我就让它进行修改，最后它再把代码推送上线。”
这种全方位的AI协作开发方式，或许不久的将来就会成为现实。而字节跳动的TRAE产品正在朝这个方向快速迈进。
想象一下，当AI懂得复杂的技术方案、能写出高质量的代码，并能参与到整个开发过程中时，编程的难度会大大降低，创新的速度也会加快，真是令人期待。
“积流成江”这个开源项目，就像为我们揭开了一扇窗，让我们有机会提前瞥见未来的样子。
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题图来自Unsplash，基于CC0协议
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