昨天下午两点，我坐在腾讯的北京办公室里，静候 CodeBuddy IDE 的正式发布，准备看这家中国科技巨头将以一种怎样的新姿势，杀进编程辅助这个当下 AI agent 最火的战场。
CodeBuddy IDE 顾名思义，是一个 AI 编程的集成开发环境，包括 IDE 的全部常见能力，可以调用 Claude、Gemini、GPT（国际版）、DeepSeek、混元（中国版）等大模型，能够链接 Supabase、TCB 等「后端即服务」平台，并且具备 Figma、MCP 等能力，且知识库/RAG 等能力也在快速进化。
这个产品的负责人之一，腾讯云开发者产品总经理刘毅说了一个数字：37%。
——这是 coding 在整个软件开发生命周期中所占的比例。
当时我没太在意，以为这只是个开场的统计数据。直到后来听完整场分享，我才意识到，这个看似随意提及的数字，其实是理解整个 CodeBuddy IDE 产品逻辑的钥匙。
会议室里还飘着另一个声音的余音——上个月 Claude Code 发布时，Anthropic 的技术专家 (MTS) Boris Cherny 抛出过一个暴论：到 2025 年底，AI 编程领域可能就没有 IDE 什么事了。
最近几个月 Claude Code、Gemini CLI、OpenAI Codex CLI 席卷了开发者社区，仿佛在宣告一个「终端即一切」的时代即将于 2025 年底到来。
这让我产生了一个疑问，也是今天这篇文章想要探讨的核心问题：如果 Anthropic 真像他们所说的那样，因为站在最前沿，所以能提前看到趋势——在这样的背景下，腾讯为什么还要做一个 AI IDE？
被遗忘的 63%
让我们回到那个 37%。
在 2025 上半年之前，所有的 AI 编码辅助工具，无论是 GitHub Copilot 还是各种代码补全插件，都在做且只做一件事：让这 37% 变得更高效。
它们的假设很简单：你已经知道要写什么、怎么写——我只是帮你写得更快一点。
但腾讯提出了一个问题：那剩下的 63% 呢？
软件开发需要产品、设计、开发、测试、运维等多个角色参与。对于开发来说，上游的需求不明确，需要再花更多时间对齐；而对于本身就是上游的角色来说，许多充满创意的产品经理、设计师、创业者，被技术门槛拦在门外。
CodeBuddy IDE 就是为了解决那另外的 63% 而来。
产品经理在 CodeBuddy IDE 里输入：「撰写一个电商网站产品需求文档」，系统输出了详细的需求文档；设计师说「做一个宝可梦图鉴」，没过多久就生成了一个可交互的网页雏形（尽管少了很多图片）；开发拖入 Figma 设计稿，甚至只是设计师微信发过来的一张截图，CodeBuddy IDE 就将其转换成了前端代码。
这让我想起小时候看《变形金刚》，汽车人变形的那个瞬间总是最激动人心的——不是因为那些车辆或机甲本身多炫酷，而是因为我突然意识到，原来一个东西可以变成另一个东西，而且看起来很轻松、很自然。
CodeBuddy IDE做的事情有点类似：它让「想法」、「灵感」、「创意」、「需求」这些模糊不清的东西，直接赋形为看得见摸得着，可以交互使用和测试的「产品」。
模糊的东西变清楚了。清楚的东西也变模糊了：传统的产品经理、设计师、前后端工程师的角色边界，开始消失了。
刘毅在用了一个很生动的比喻：「软件开发是痛苦的接力赛」。每个角色都有自己的工具和语言，信息在传递过程中不断丢失和失真。就像小时候玩的传话游戏，第一个人说的「今天天气很好」，传到最后一个人那里，可能就变成了「今天的煎饼很好吃」。
如果 AI 能够理解这整个链条，为什么我们还需要接力赛呢？
这个问题的答案，要等到后面才会清晰起来。
腾讯内部使用 CodeBuddy 前身 IDE 插件、原生 IDE 内测版的成效统计
专业性与可及性的矛盾
我有个朋友开了一家私房菜馆。他是名厨出身，刀工精湛，对食材与火候的把控近乎完美，但生意一直不温不火，店的评价也差得一边倒。
问题其实很清楚：他太「专业」了，而普通人吃不出什么精妙的口感层次，反而觉得不如街边热炒配啤酒来得直接爽快。
这个故事让我想起现场一个很有意思的对话。有人问刘毅：「专业开发者为什么要用 CodeBuddy IDE？」
刘毅的回答有点出人意料：「中国专业开发者只有1000万，他们不一定有创意。我们希望辅助有创意的人。」
这句话听起来有点刺耳，但细想却很有道理：技术门槛往往成为创意实现的瓶颈。很多好的想法死在了「不会编程」这道门槛上，而很多技术精湛的开发者，反而也困在了既有的技术框架里，缺乏跳出常规的创新思维。
腾讯演示的三个场景很能说明问题：
产品经理的10分钟原型。传统流程下，一个产品想法从概念到可交互原型，需要经过需求文档、设计稿、前端开发等多个环节，周期以天甚至星期计算。但在 CodeBuddy IDE 中，产品经理用自然语言描述需求，大约 10 分钟就能看到结果。这种速度对于需要快速原型、频繁迭代的创新项目来说，价值是巨大的。
设计师的代码焦虑。很多设计师都有一个痛点：设计稿做得再精美，到了开发手上难免走样。CodeBuddy IDE内嵌的 Figma 深度集成，让设计师可以直接将设计稿转换为代码。更重要的是，它提供了一个「Design 模式」，让设计师可以只关注设计，而不用纠结代码实现。
小白的编程梦。一个完全没有编程经验的人，通过自然语言对话，搭建出了包含用户登录、数据库操作的完整 web 应用。虽然相对简单，但对很多小企业主、个人创业者，甚至只是极偶尔需要把一个想法变成一个可用的「东西」的普通来说，都已经够用了。
这就是 Vibe Coding（氛围编程）的内涵——你不需要掌握技术细节和代码知识，只需要「感受氛围」，通过自然语言就能生成代码，实现目标。
但问题来了：如果编程变得如此简单，那些专业的厨师——资深开发者们，还有存在的价值吗？
两种编程思路的分野
会议进行到一半时，一个很有意思的观点被提出：未来 AI 编程将分化成两种范式——「氛围编程」和「规约编程」 (specification-oriented coding)。
当时我觉得这只是个抽象概念，直到 Q&A 环节，演讲嘉宾聊起了 CLI vs IDE 的问题，我才明白这个分化的深层含义。
CLI 工具的逻辑很简单：延续专业开发者的现有工作流，在他们最熟悉、最普遍、人人都会用的工具中，加入大模型/agent/MCP 等多种能力。正如 Claude Code 推出时所说的那样，在 Anthropic 公司里，员工使用的 IDE 太多样化了，有人用 VSCode，有人用 Zed，还有人用 vim——很难构建一个适合所有人的 IDE 解决方案。相反，CLI 可以「与你偏好的 IDE 和开发工具协同工作」。
这个逻辑听起来完美无缺，但它有一个前提：你必须已经有一套成熟的开发工作流。
对于那些用了十年 vim 的代码老炮来说，这确实是完美的选择。他们需要的是更好的「规约编程」工具——基于严格规范、可控性强、能够处理复杂系统的专业工具。
但对于产品经理、设计师、或者完全的编程新手来说，情况完全不同。他们没有「既定工作流」这个包袱，反而需要一个降低认知负担的解决方案。告诉一个从来没写过代码的小白去学习终端命令，这本身就是一个巨大的门槛。
左：CodeBuddy IDE；右：Gemini CLI
关于 CLI vs IDE，腾讯给出的回答很实在：CLI 确实好用，但门槛高，主要服务有经验的开发者。而面向大众的产品，还是需要一个更加友好的图形用户界面。
这揭示了一个更深层的趋势：

规约编程：面向专业团队的复杂系统开发，强调严格规范、架构约束、可维护性

氛围编程：面向个人开发者和跨界创新者，强调快速迭代、创意实现、低门槛
这不是取代关系，而是一个分工关系。就像自动挡汽车没有完全取代手动挡一样，它们服务于不同的需求场景。
只有 37% 的改善，完不成 100% 的拼图
让我们再次回到开头的那个 37%。
当时我以为这只是个统计数据，现在我意识到，这可能是理解整个 AI 编程未来的关键。
如果编码确实只占软件开发生命周期的 37%，那么即便我们把这 37% 完全自动化了，软件开发的效率提升也是有限的。
真正的革命，应该发生在整个 100% 的流程中。
这就解释了为什么腾讯对 CodeBuddy IDE 的定义，是一个「产设研一体化」的工作台，而不是简单的代码生成工具。它要解决的不是「如何更快地写代码」，而是「如何更快地把想法变成产品」。它要解决的不是「如何更快地写代码」，而是「如何更快更好地把想法变成产品」。
在现场的一个案例中，电商活动页的开发时间从传统的 2 天压缩到了不到 2 小时——10 倍的效率提升。这种提升不是来自于代码写得更快，而是来自于整个流程的重新设计。
更重要的是，这种一体化的工作方式解决了信息传递中的损耗问题。当产品经理、设计师、开发者都在同一个平台上工作时，需求、设计意图、实现细节之间的鸿沟被大大缩小了。
那么，如果软件开发的门槛已经降得如此之低，会发生什么？
现场有人问 CodeBuddy IDE 和传统低代码平台的区别，刘毅用了一个很生动的比喻：「厨房和样板间的区别」。
低代码平台像宜家的样板间——预制好的组件，标准化的模板，快速但缺乏灵活性，看起来什么都有，但用起来就会发现没法用；而 AI IDE 更像一个器材完备、水电煤全通的厨房——你有各种工具和原料，可以烹饪出任何你想要的「菜品」。
这个比喻揭示了 AI 时代代码能力——甚至不只是代码，而是包括并不限于设计、研究、协作、生成报告在内——一切能力下沉的本质：不是简化功能，而是简化操作；不是降低天花板，而是降低地板。
这就好比相机的技术进步：从专业暗房，到数码文件，再到一键美颜……技术进步没有让专业摄影师失业，反而让更多人能够记录生活的美好，同时也催生了新的创作形式和商业模式。
AI编程工具的价值重构遵循类似的逻辑：专业开发者从重复性编码中解放出来，专注于架构设计、性能优化、安全保障等更高阶的工作；跨界创新者获得了将创意转化为产品的能力，不再受技术门槛限制；企业组织可以让产品、设计、研发的协作效率提升，创新试错成本降低。
腾讯认为，随着 AI 原生的 IDE、CLI 等 AI 编程工具进一步流行，越来越多的人将以独立开发者的身份出现，形成一个巨大的增量市场。
这个判断背后有一个重要的假设：当创造工具变得足够强大和易用时，创造者的队伍会指数级扩大。
想想 YouTube、抖音、小红书的兴起。视频制作工具的普及，没有让专业影视从业者失业，反而催生了一个庞大的内容创作者生态。现在，一个普通人用手机就能制作出不亚于专业团队的短视频内容。
AI 编程工具的发展，很可能会带来类似的生态变化。
成为变化的一员
当我走出会议室，留下的记者和自媒体还在尝试用 CodeBuddy IDE 做各种各样的大小项目。
显然，变化正在发生——无论你支持 AI IDE，还是 CLI，你都已经成为了变化的一员。
也许真正的问题不是你需要哪种AI编程工具，而是：在这个AI正在重塑一切的时代，你准备好拥抱那个更大的可能性了吗？
37% 提醒我们，编程只是软件开发的一部分。而 AI 的价值，恰恰在于让我们重新思考那剩下的 63%——那些关于创意、设计、协作、迭代的更广阔的可能性空间。
时间会证明这条线索通向何处，但至少现在，我们有了更清晰的方向：技术的进步不是为了取代人类的创造力，而是为了释放更多人的创造潜能。
这或许就是为什么你需要一个 AI IDE。
文 | 杜晨
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