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全民AI 编程的时代或将到来! 这两天很有默契的。 国内AI编程一哥,字节旗下的Trae,发布了SOLO模式,是一种类似全自动编程直给结果的模式,编程能力可谓是站稳了国内第一的位置;阿里开源了最强 AI 编程模型 Qwen3-Coder,性能跑分对标Claude 4的最新模型;腾讯CodeBuddy,也开启了面向媒体的内测会。 AI 编程的发展如火如荼,未来的软件编程可谓是越来越简单了。在某种程度上,互联网、移动互联网、包括人工智能之类的技术发展,就是在不断地让更多用户掌握原本专业小众的一些技术能力。 比如说最早的电商,能在淘宝开店的人只是一小部分。后来在微信群用群接龙、快团团团购个水果,或者随便开个微信小店或者抖店,就能开始卖东西,门槛基本降到极低。 最早能在抖音拍短视频的,也是极少一部分人群,现在绝大多数人,拿起手机就能拍。阻挡大家拍视频的已经从工具,变为了心理上的门槛。 接下来,AI coding更是把原本只存在于程序员世界里的编程工具,门槛降到极低,当然,完全成熟的AI Coding,可能还需要一段时间调优的过程,需要前后端完整的全栈开发框架,都准备就绪,才能够达到这样的程度。 我最近刚查了一个数据,2025年中国程序员的保有量是900万人,大概占全世界的30%左右。 我想在AI coding软件的加持之下,国内的这个数字可能至少要往上翻几十倍。900万翻10倍就是9000万,翻几十倍的话,我觉得中国在未来3-5年左右至少要有3亿人。或多或少会使用或掌握AI coding的能力。 因为编程,在之前是需要至少掌握一种高级编程语法,才能制作精良的软件,但现在其实只需要掌握一些逻辑逻辑,就能通过汉字、这种自然语言去编程,去实现一个原本不敢想象的软件。 如果自然语言编程,再加上模块化的前端或者后端能力,是不是就可以让普通人做出媲美现在这些成熟软件的产品呢?我觉得完全可以。 所以说,字节的Trae、腾讯的CodeBoy,阿里的通义码编程工具,都在往这个方向发展,尤其是字节的工具,走得更快一些,已经实现了完全自动化的 solo 模式。 目前已经有大V评测说字节的TREE的coding能力,目前只是在前端领域做得比较完美,后端的自动化模块化能力还要差一些… #AIcoding #trae #通义灵码 #codebuddy #AI编程
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怎么用好微软Copilot? 一、Copilot 的本质是什么? Copilot 不是聊天机器人,而是嵌入在微软全家桶里的 AI 工作系统。 它能读文档、看日历、理解企业知识库、生成方案、总结会议,是一个真正参与工作流的“第二大脑”。 二、Copilot 的三大核心能力 深度嵌入:Windows、Office、Teams 全面融合,随时调用。 任务导向:不是回答问题,而是完成任务(写文档、做PPT、总结会议)。 多源整合:网页、PDF、图片、知识库统一处理,输出结构化结论。 三、六种引擎模式(决定输出质量的关键) Smart(自动挡):默认模式,适合日常写作与总结。 Smart Plus(深度模式):深、准、全,适合严肃项目与高层汇报。 快速响应:最快,适合写邮件、通知、草稿。 深度思考:咨询式推理,适合复杂决策与多维分析。 Research & Study:研究与教学模式,适合行业研究、培训、知识迁移。 Search:实时搜索模式,适合查最新、查事实、查未知。 四、三步提问法(决定专业度的核心) 明确任务:写报告?做PPT?做对比?培训? 提供背景:行业、角色、受众、已有资料。 明确目标:说服谁?推动什么决策?用在什么场景? 五、结构化约束 + 迭代(让输出从“能用”变“专业”) 先结论后论证 三点式表达 MECE 拆解 “概念 → 机制 → 应用 → 风险 → 趋势” 做迭代: 先拿草稿 再贴近中国企业场景 再补充注意点 最后生成文稿或PPT 第一次输出只是起点,真正的价值来自迭代。 六、三套万能 Prompt 模板(可直接使用) 调研型 Prompt 结论 → 洞察 → 数据/案例 → 风险 → 来源 方案型 Prompt 目标 → 现状 → 方案 → 步骤 → 风险 → KPI 口播型 Prompt 钩子 → 三点观点 → 案例 → 总结落点 总结 选对模式、给清晰任务、用结构框住、通过迭代打磨。 做到这四点,Copilot成为你的专业级生产力工具 #人工智能 #大模型 #微软copilot #媒体人 #投资人
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