首页谷歌开发工具主管将人工智能融入软件开发
作为谷歌开发者工具项目经理，Ryan Salva 对人工智能工具如何改变软件开发有着独特的见解。他曾在 GitHub 和微软工作，现在负责 Gemini CLI 和 Gemini Code Assist 等项目，引导开发人员进入不断发展的代理编程领域。
他的团队最近发布了一份独立研究报告，对开发人员如何实际使用人工智能工具以及仍需改进之处进行了研究。我与 Salva 谈论了这份报告以及他使用人工智能驱动的编码助手的个人经验。
为了篇幅和清晰度，本访谈经过了编辑。
谷歌每年都会进行一次开发者趋势调查，但今年的报告重点强调了人工智能工具，尤其是开发者在工作流程中采用代理方法的意愿。调查中有什么发现让你感到惊讶吗？
一个特别引人注目的发现是开发人员开始将人工智能工具整合到他们工作中的中位日期：2024年4月。这与 Claude 3 和 Gemini 2.5 的发布时间非常吻合，标志着以推理为重点的模型的出现。大约在同一时期，我们看到了工具调用能力的显著进步。
对于编码任务，模型必须有效地利用外部信息来解决问题--无论是搜索代码、编译代码，还是运行单元测试和集成测试。工具调用方面的突破至关重要，因为它能让模型在完成复杂任务的过程中进行自我修正。
您个人在工作中是如何使用人工智能编码工具的？
Techcrunch 活动在 Disrupt 2025 上与 10,000 多位技术和风险投资领袖共谋发展和建立联系
Netflix、Box、a16z、ElevenLabs、Wayve、红杉资本、Elad Gil - 仅是 250 多位行业领袖中的几位，他们将在 200 多场会议上发表真知灼见，以推动初创企业的发展并增强您的竞争优势。千万不要错过 TechCrunch 20 周年庆典和向顶级技术创新者学习的机会。在 9 月 26 日前预订门票，最多可节省 668 美元。
在 Disrupt 2025 上与 10,000 多名技术和风险投资领袖一起成长和建立联系
Netflix、Box、a16z、ElevenLabs、Wayve、红杉资本、Elad Gil - 这只是 250 多位行业领袖中的一小部分，他们将在 200 多场会议上发表真知灼见，以推动初创企业的发展并增强您的竞争优势。千万不要错过 TechCrunch 20 周年庆典和向顶级技术创新者学习的机会。9 月 26 日前预订门票，最多可节省 668 美元。
旧金山 2025 年 10 月 27-29 日 立即注册我现在的大部分编码工作都是为了个人项目，主要使用 Gemini CLI 等命令行工具。我还尝试使用 Claude Code 和 Codex。由于基于终端的工具很少单独使用，我经常在不同的集成开发环境（IDE）之间切换，如 Zed、VS Code、Cursor 和 Windsurf，以便跟上行业发展的步伐，了解各种工具是如何发展的。
在职业上，产品经理需要花大量时间处理文档，因此我的第一步往往是使用人工智能来帮助起草规格说明和需求文档。
我对实践方面很好奇。你正在使用 Gemini CLI 来帮助构建 Gemini CLI 本身，但我想这个过程并不是完全自动化的。
一个典型的开发任务始于一个问题--通常是 GitHub 上报告错误的问题。老实说，这些问题经常不够明确。我使用 Gemini CLI 用 Markdown 生成一份更详尽的需求文档，通常会生成约 100 行技术性的、结果驱动的规格说明。然后，我使用 Gemini CLI 根据这些规范和我们团队的既定准则编写实际代码。
我们的工程团队维护着多层规则和 Markdown 文档，这些规则和文档为模型提供了有关我们工作流程的信息，包括测试协议、依赖性管理和其他标准。生成代码时，模型会参考这些文档以确保一致性。
在 Gemini CLI 处理故障排除时，我让它更新需求文档以跟踪进度："已修复此步骤，进入下一步"，以此类推。每次更新都会成为一个单独的提交和拉取请求，这样就很容易在需要时审查或恢复更改。
据我估计，我 70-80% 的工作都是通过 Gemini CLI 在终端使用自然语言完成的--首先是完善需求，然后生成大部分代码。我会在使用的集成开发环境中查看输出结果，但我越来越依赖集成开发环境来阅读代码，而不是编写代码。
您认为传统的代码编写方式将继续存在，还是我们将完全转向基于终端的工作流程？
在过去的三十年中，集成开发环境一直是软件开发的核心枢纽，浏览器和终端是其补充。
我相信这种结构在一段时间内仍将适用，但我预计我们会逐渐将更多的时间用于定义需求，而减少在集成开发环境中动手编码的时间。这种转变可能会持续很长时间。
自然，人们会担心这对软件开发职业的未来意味着什么。如果十年后我们不再直接编写代码，这对开发人员意味着什么？他们的角色还会存在吗？
我认为开发人员的角色将演变为类似于架构师。你的工作重心将转移到将复杂的问题分解成可管理的任务，并从更广阔的视角考虑你正在构建的东西，而不是被编程语言和机器代码的具体细节所困扰。
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