人工智能编写了 Salesforce 20% 的代码--开发人员为何不担心?

当 Anthropic 的首席执行官预测人工智能将在半年内编写 90% 的代码时,开发人员社区已经做好了被淘汰的准备。然而,在 Salesforce,我们看到的却是另一种演变。
"在我们最近的讨论中,Salesforce 人工智能高级副总裁 Jayesh Govindarajan 透露:"在过去的一个月里,Agentforce 生成的 APEX 代码约占生产中部署的所有 APEX 代码的 20%。这些指标描绘了一幅令人信服的快速应用图景:每月有 35,000 名活跃用户,接受了 1,000 万行可投入生产的代码,内部效率提高,每月可为开发人员节省 30,000 个小时。
人工智能不仅没有取代工程师,反而正在重塑他们的角色。
"Govindarajan 指出:"虽然人工智能可能会产生大部分代码初稿,但开发人员正在重塑他们的贡献。"工程工作的性质正在发生根本性的转变。"
从语法到战略:开发人员协调的兴起
软件开发历来兼顾创造性解决问题和重复性实施。现在,人工智能可以处理后者,将工程师解放出来,从事更高价值的工作。
"工程师正在从技术执行者转变为战略决策者,"Govindarajan 解释道。"重点从'如何构建'转移到'构建什么'以及'为什么对客户重要'。
这与历史上的技术转变如出一辙,工具扩展了人的能力,而不是取而代之。正如电子表格使分析师能够专注于洞察而非计算一样,人工智能编码工具扩大了开发人员的影响力。
"Govindarajan 指出:"曾经长达数周的原型开发周期现在只需数小时即可完成。"工程师可以通过工作软件而不是规范文档来验证概念,从而实现更快的反馈循环。"
意图驱动开发的出现
一种名为 "氛围编码"(vibe coding)的新范式正受到越来越多的关注,这一术语由 OpenAI 的 Andrej Karpathy 推广。这种方法包括为人工智能系统提供高层次的指导,并完善其输出。
"Govindarajan介绍说:"开发人员提供战略指导,而人工智能则处理实施细节。"这与其说是对每个分号发号施令,不如说是对人工智能的创造性产出进行策划。"
有一种新的编码方式,我称之为 "氛围编码",在这种方式中,你完全沉浸在氛围中,拥抱指数,甚至忘记代码的存在。这是可能的,因为 LLM(如 Cursor Composer 和 Sonnet)变得太优秀了。另外,我刚刚用 SuperWhisper 与 Composer 进行了对话......
这个过程类似于音乐合作,人工智能建立基础元素,而开发人员完善作曲。
"对于复杂的基础设施,人类的专业知识仍然必不可少,"Govindarajan 承认。"但对于结合现有系统的业务应用而言,人工智能加速将改变游戏规则。人工智能加速改变了游戏规则。"
不断发展的人工智能生成代码质量保证
人工智能的概率性质要求采用新的测试方法。Salesforce 开发了 Agentforce 测试中心,专门用于验证机器生成的代码。
"随机系统需要不同的验证方法,"Govindarajan 强调说。"我们需要强大的测试框架,能够在数百种潜在执行路径中识别边缘情况。"
加速端到端开发
这种影响超出了最初的编码,涵盖了整个软件生命周期。
"Govindarajan 解释说:"人工智能增强了从智能代码完成到自动测试生成的每个阶段。"在构思和实施之间的这种压缩释放了新的创造可能性"。
计算机科学基础的持久价值
尽管取得了这些进步,但核心工程技能仍然不可或缺。
"算法思维和问题分解比以往任何时候都更有价值,"Govindarajan 强调说。"区别在于通过人工智能协作应用这些技能,而不是手动实施。"
开发人员现在需要 Govindarajan 所说的 "工程品味"--评估人工智能输出并指导改进的判断力。
开发人员的战略演变
随着辅助实施的出现,开发人员正在转型为业务技术联络人。
"工程师正在成为平台架构师,"Govindarajan 说。"他们在协调人工智能系统的同时,还要对投入生产的产品负责。
Salesforce的套件(包括Agentforce for Developers、Agent Builder和Testing Center)支持在整个开发生命周期中扮演这一扩展角色。
这一愿景反驳了末日论调,而是将人工智能描绘成有史以来最强大的开发工具。对于适应了人工智能的工程师来说,人工智能代表的是专业提升而不是替代--它改变了创造价值的方式,同时提高了工程师的战略重要性。
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Ça me rappelle un peu l’arrivée des compilateurs : d’abord perçus comme une menace, ils ont finalement libéré les développeurs pour se concentrer sur l’architecture et la logique métier. 20% de code généré, c’est peut-être le bon équilibre entre assistance et contrôle humain. Dommage que l’article n’explore pas plus les risques de « dette technique IA » si on automatise sans revue rigoureuse.

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