技术高管竟和AI合作写代码？这水平究竟如何？

你能想象不？现在开发代码居然大部分能靠 AI 通过自然语言对话生成，这简直太令人震惊！下面咱就来详细聊一下这神奇的事。

开发奇迹

洪定坤说这次开发大概 85%的代码是用自然语言对话让 AI 生成的。要知道，他这 3 天还「公务缠身」，可就是在这样的情况下，开发了完成度相当高的英语学习应用「积流成江」，只花了 3 天时间。想想咱们平时开发个项目得耗费多少精力和时间，这效率提升得简直让人不敢相信。

技术架构

从技术层面讲，积流成江是基于Hertz和Kitex框架构建的单词学习与语言处理微服务系统。这里面的学问可深，这两个框架就像是建筑的根基一样，支撑着整个系统的运行，让系统能够稳定地实现单词学习和语言处理这些重要功能。

能力进化

洪定坤自己都说有段时间没在一线写代码，感觉「生锈」了。但在TRAE的助力下，这么复杂的应用就能快速开发出来。而且过去不到一年，大模型的进化可谓是突飞猛进从一开始做 Coding 任务能力不足，到现在能有这么厉害的表现，真的超出了所有人的预料。就像字节在火山引擎Force原动力大会上发布的豆包大模型 1.6，编程能力也大幅提升。

开发流程

在积流成江APP的打造过程中，主要是工程师用「自然语言」实现过去的工程化开发。TRAE的「代码补全」和「局部代码生成」功能可帮了大忙，能根据上下文自动推测和补全代码。并且这里的「自然语言编程」和普通的「产品经理描述功能让 AI 开发」可不同，更多是在编码逻辑和技术方案上进行开发。

产品优势

使用积流成江真的太舒服！把大模型能力引入学习英语工作流后，咱可以根据自己的兴趣自定义学习文本。比如你想了解显卡知识，它就能用英语生成相关文本，就像看见满屏幕的 RTX 4090 一样，学习动力一下子就增强了好多。这样咱学英语就更有针对性，也更有趣

探索初心

洪定坤和他的团队为什么要认真做 AI Coding ？因为他们希望借助大模型来帮助更多人掌握代码去完成复杂任务，提升专业工程师的工作效率，同时追求更好的智能上限，毕竟代码始终是让计算机完成复杂任务的关键

你说未来 AI Coding 还会给我们带来多少惊喜？要是你感兴趣就点赞分享这篇文章，也来评论说说你的看法！