大模型編程的進化密碼技術原理與工具革新

高手論技

編者按：近年來，人工智能技術迅猛發展正深刻重塑編程領域的傳統范式，以生成式人工智能為核心的大模型編程工具如雨后春筍般涌現，掀起一場軟件開發革命。從代碼補全到全流程自動化生成，大模型編程工具正逐步突破技術邊界，引發對程序員角色轉型與教學模式革新的廣泛討論。本期將梳理大模型編程的大致演進脈絡，聚焦國內領先工具的技術特性，探討其可靠性、安全性及潛在風險。下期將轉向教學場景的實踐應用，結合具體案例解析大模型編程如何賦能課堂創新。在技術浪潮之下，機遇與挑戰并存，我們一起探索。

關鍵詞：人工智能編程；基本原理；教學應用 中圖分類號：G434文獻標識碼：A論文編號：1674—2117（2025）09—0079-05

編程是一門需要高度邏輯和專注的技能，程序員需要“絞盡腦汁”地在代碼行間敲擊，設計算法，還要排查邏輯漏洞，修復那些令人頭疼的問題。這無疑是一種智力和體力的雙重挑戰，讓人筋疲力盡，望而生畏。而人工智能編程工具的出現，似乎將要改變這一切。

近年來，人工智能編程工具層出不窮，2024年就推出了不少優秀平臺。例如，商湯科技推出智能編程助手代碼小浣熊，百度發布了

Comate2.0代碼助手，阿里在內部全面推行人工智能編程，使用通義靈碼輔助程序員寫代碼，騰訊云宣布旗下人工智能代碼助手全面對外開放，字節跳動發布了基于豆包大模型打造的智能開發工具豆包MarsCode，面向國內開發者免費開放而來到2025年3月，字節跳動發布人工智能編程工具Trae國內版，稱其是“國內首個AI原生集成開發環境工具（AIIDE）”。據悉，Trae本質上是人工智能原生集成開發環境工具，有一體化的原生人工智能體驗，程序員可以保留原有IDE開發習慣和之前的環境配置。新發布的Trae國內版模型搭載了doubao-1.5-pro，支持切換滿血版DeepSeekR1amp;V3.可見，這些人工智能編程工具不僅能夠24小時不間斷編程、調試，加快開發進度，還能提高代碼質量。無論你是初學者還是資深程序員，人工智能編程都可以提供不同程度的幫助，讓你更加專注于更有創意的部分。

對此，坊間關于程序員崗位危機的傳言不絕于耳。

大模型編程的發展歷程

隨著大語言模型（largelanguagemodels，LLMs，以下簡稱“大模型”）技術的不斷發展與應用，編程領域面臨著新的變革與挑戰，也催生新的編程范式。人工智能編程工具（AI-AssistedProgrammingTools），是指基于機器學習技術輔助編程的工具。這些工具通過分析和學習大量代碼庫、編程模式和最佳實踐，能夠提供代碼自動補全、代碼生成、代碼優化、代碼審查、錯誤檢測等多種功能，能夠大幅度減輕程序員的工作負擔，提高編程效率，降低人為錯誤率，從而加速軟件開發進程。

從歷史上來看，編程語言的變遷總是與技術革命相伴相生，好比Unix系統與C語言、Web服務器與Java語言的相互關系那樣，人工智能時代也迎來了新的編程方式變革。根據時間維度，可以把大模型編程大致劃分為三個階段：早期代碼自動修復補全、中期預訓練大模型編程、現在大模型智能體應用。

1.早期代碼自動修復補全

隨著機器學習技術的進步，代碼智能領域出現了許多自動程序修復（automatic program repair，APR）技術，旨在學習人類修復代碼的模式，從而幫助程序員提高工作效率。代碼補全的研究最早可以追溯到1971年由貝爾實驗室開發的SPELL工具，這是計算機歷史上最早的拼寫檢查程序之一，主要用于檢查代碼中的拼寫錯誤。早期的代碼補全主要基于文本自動完成（auto-complete）功能，但是這些由文本處理移植過來的技術在實際應用中并不盡如人意，如只能補全曾經輸入過的詞匯。但是對于編程開發而言，程序員會定義不同的變量和方法名并希望代碼補全工具能夠補全常用的API方法和對應參數。同時，早期工具給出的補全建議無視了編程語言的語法規則，需要大量人工修正。隨著集成開發環境逐漸普及，代碼補全技術作為其重要功能組件，得以成為關注的焦點。最早的代碼補全插件IntelliSense（又稱codecompletion）在1996年首次作為集成開發環境Visual Studio的一個主要特性為人所知。Eclipse利用類型檢查和啟發式規則對標識符（token）進行預測，推薦方法名、參數等關鍵字的補全。Pletcher等人和Hou等人也提出了BCC工具，對Eclipse給出的預測結果進行排序和篩選。[2]

2.中期預訓練大模型編程

大模型的出現為APR任務提供了新的技術路線，即可以通過提示或微調等方式驅動大模型來修復代碼。由于在大模型的訓練語料庫中已經包含了大量代碼，所以大模型往往也具有一定的代碼理解和生成能力。隨著Transformer架構和預訓練技術的興起，出現了一系列微調語言模型進行代碼修復的工作。也得益于預訓練模型較強的代碼理解能力，它能夠在錯誤代碼和對應的正確代碼構成的數據集上進行微調，最終完成代碼修復任務。3例如，2018年谷歌提出BERT模型，首次通過Transformer架構實現語義理解；2019年GPT-2展示了生成連貫文本的能力，為代碼生成奠定基礎；2021年OpenAI又推出基于GPT-3的Codex，專門針對代碼生成優化，支持從注釋生成完整函數，已經成為一項核心技術。

3.現在大模型智能體應用

自大模型編程技術出現之后，越來越多的科技公司也在尋求研發各自領域的編程智能體專用工具，通過行業代碼庫微調，提升生成代碼的準確性和場景適配性。2025年2月發布的Kimik1.6等模型就引入了動態代碼優化能力，支持上下文感知的代碼重構和跨平臺部署。全球權威動態基準測試平臺LiveCodeBench（一個專門用于評估大模型代碼生成與執行能力的基準測試框架）數據顯示，該模型在代碼生成測試中已經超越國內外主流模型，成功登頂榜首。這一成績標志著國產大模型在編程能力上的飛躍。Kimik1.6不僅適用于專業程序員，還能通過代碼提示、錯誤修復等功能降低新手門檻。例如，用戶可通過自然語言描述需求，模型自動生成可運行代碼框架，極大縮短開發周期。

大模型編程的主要原理

上述發展歷程的核心技術在于一些關鍵技術的支撐，尤其是Transformer模型，其基于自注意力機制的深度學習模型，具備并行處理等特性。大模型生成代碼的本質是基于概率的模式匹配與邏輯推理的結合，換句話說它并非能夠“真正理解”算法和編程，而是通過統計學習將問題映射到最接近的訓練模式。大模型編程的主要原理，可以概括為以下幾個方面：

1.基于海量語料的模式抽象

Transformer模型通過預訓練海量代碼語料，利用多頭注意力機制（Multi-head Attention）學習各種代碼語言的語法規則、常見模式、各類函數及相關特性等。通過特征提取構建跨語言的抽象語法表征，形成對編程范式的分布式表示，得到一個相對抽象的“認識”。例如，大模型在學習了海量的Python語言代碼語料后，就能夠“認識”到其語法結構，強制縮進規則等要求。

2.需求分解與代碼生成

當用戶遇到一個實際編程問題或有用戶提出要編寫某個內容程序的時候，大模型通過自然語言理解解析用戶需求中的核心關鍵詞，進而推斷其隱含需求，然后基于訓練經驗選擇最優實現方案，完成代碼框架結構設計，最終根據預訓練學習獲取的能力不斷填充代碼模板。

3.多維度優化與糾錯機制

當代碼生成后，將會引入強化學習（RL）進行后續處理優化。大模型通過抽象解釋自動開展邊界條件測試檢查，通過獎勵函數（如代碼通過率、執行效率、安全性評分）對生成代碼進行評估，還包括要遵循代碼格式規范生成格式統一的代碼，實現不同語言之間的語法結構轉換。

需要注意的是，大模型編程離不開數學模型的支持，代碼生成語言模型本質上是數學中條件概率分布建模器，每個代碼token的生成嚴格依賴于已生成的前序序列和輸入條件。

大模型編程的開發工具

據美國信息技術研究和分析公司Gartner日前預測，2028年人工智能輔助編程滲透率將突破 7 5 % 而這個比例在2023年還不足 1 0 % 軟件開發正進入人工智能全面賦能時代。國外廠商已發布了Cursor、Windsurf和GitHub Copilot等AI工具，國產的工具競爭也相當激烈以下選取部分國內工具介紹。

1.豆包Trae

Trae是字節跳動推出的免費AI編程集成開發環境（IDE）。官方消息顯示其設計理念是通過人工智能驅動來提升開發效率，降低編程門檻。Trae的特點在于原生中文支持，全面中文化的界面，適合中文開發者使用。Trae搭載自研doubao-1.5-pro模型，支持通過插件形式接入第三方大模型（如DeepSeekR1amp;V3），提供多樣化生成能力。Trae的功能相當多：一是智能代碼生成與優化，可以通過自然語言生成代碼片段，支持代碼補全、優化和重構，實現高效編程，用戶只要簡單地描述功能需求，Trae便能自動生成完整的項目代碼；二是智能驅動的交互模式，不僅支持對話Chat模式，還支持創建Builder模式，可以幫助開發者通過簡單的描述生成完整的項目代碼；三是非常支持中文，其實從底層設計上已經支持中文，極大地方便了國內開發者；四是強大的代碼生成能力，無論是簡單的工具開發，還是復雜的API接口和數據處理任務，Trae都能幫助開發者快速生成高質量的代碼。除此之外，Trae還提供網頁內嵌的Webview功能，能夠直接預覽Web頁面，方便調試和優化。當然，其功能優勢還有很多。

2.通義靈碼

通義靈碼是阿里巴巴推出的人工智能編程助手，基于通義大模型，支持多種編程語言和開發環境，特別適用于企業級項目的代碼生成和優化。其具有強大的續寫功能，能夠基于通義大模型生成符合上下文的代碼續寫，減少開發者重復性勞動。通義靈碼基于通義大模型的跨模態語義理解能力，針對企業級項目的復雜架構需求，通過領域數據微調強化了代碼模塊銜接的邏輯性，緩解了“文不對題”問題。

3.代碼小浣熊

代碼小浣熊（Raccoon）是基于商湯大模型的軟件智能研發助手，當前提供個人免費版，特別針對初學者和中級開發者。代碼小浣熊提供智能代碼生成和輔助工具，支持Python、Java、JavaScript、 C++ 等 1 0 0 + 主流編程語言和主流IDE，旨在為用戶提供流暢、高效的代碼編寫體驗。其核心能力包括：代碼補全，系統自動根據上下文補全代碼，支持實時建議、注釋生成代碼及跨項目補全，幫助開發者更快、更精準地編寫高質量代碼；代碼對話，基于上下文智能對話，無需頻繁切換頁面，支持多輪交互、代碼引用、外部知識檢索及快捷指令，精準滿足開發需求，提升研發效率；代碼編輯，能夠快速進入代碼助手輔助的編輯模式，以紅色和綠色高亮顯示刪除和新增的代碼，方便開發者審查生成的內容，并通過快捷鍵或界面按鈕接受或拒絕變更，同時支持對打開文件同步編輯。

4.aiXcoder

據介紹，aiXcoder最早孵化自北京大學軟件工程研究所，2017年就已經成立，屬于北京硅心科技有限公司。aiXcoder是國內較早利用人工智能技術實現代碼自動生成、代碼自動補全、代碼智能搜索等功能的工具，支持Java、Python、C#等多種編程語言。通過深度學習模型它能夠準確預測程序員接下來可能編寫的代碼，并提供智能的補全建議。此外，它還具備代碼風格學習和優化的能力，能夠根據用戶的編程習慣自動調整代碼風格，提高代碼的可讀性和一致性。

目前存在的局限與教學應用

作為教師，要謹慎客觀地思考大模型人工智能編程能夠為教育教學帶來哪些便利和影響。盡管大模型編程已經在代碼生成、補全和優化方面表現出色，給教師帶來了諸多便利，但它也并非完美無瑕，這些工具仍然具有一些技術上的局限性和面臨現實中的挑戰。

首先，大模型編程存在潛在風險。自動生成代碼的機制存在漏洞缺陷，其生成的代碼不一定是可信的，質量不能保證，且不一致，訓練數據的優劣將影響生成代碼的質量（如數據偏差、過時技術、安全漏洞樣本污染等）。若訓練數據不完善或有紙漏就有可能造成代碼錯誤或安全隱患，這必然影響教學的成效。

其次，基于語義理解和預測模型的編程方式，并不一定能夠完全理解用戶的需求意圖。不同的語言代碼、不同的系統架構間存在天然的差距。針對復雜性的開發項目，大模型編程會出現“文不對題，詞不達意”的問題，代碼穩定性和安全性不能獲得保證，不同模塊之間的銜接可能存在漏洞等安全隱患，最終導致生成的代碼無法真正滿足要求。學生遇到的可能是一個“黑箱子”，并未能真正理解算法本質。

再次，受算法和訓練數據影響，人工智能生成的代碼在面對較為簡單或獨立的任務時表現尚可，但在面對較為復雜和細致的需求和流程時，就可能會捉襟見肘，尤其是在面對需要跨模塊、跨系統、跨文件協作的大型項目時，其能力可能表現不佳。在教學中應做好預案準備，知道如何規避此類問題。

最后，存在數據安全和團隊協作問題。大模型編程更多依賴海量訓練數據和云端計算，代碼可能會被上傳至云端服務器，這就無法避免面臨數據隱私安全風險，如果使用了開源代碼作為訓練數據，還可能帶來一些版權問題。此外，編程非常強調開發團隊的緊密合作，而大模型編程并不能完全代替開發者的工作，在問題解決和系統測試階段都需要人機配合。如果過度依賴人工智能，必然導致自身思考能力下降，降低開發團隊的編程能力，無法應對復雜項目。

可見，在面對大模型編程各種利好的同時，還要重視學生自身能力的培養，需要具備足夠的判斷力和批判性思維，辨識代碼設計存在的問題，預判可能存在的各種漏洞，做好完善和安全的規劃設計。

總之，大模型編程“一鍵生成代碼”的能力.