情况说明：腾讯程序员都在用的AI神器，正式对外开启内测

于 2025-07-24 08:45:36 发布
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程序员的职业成长，可能是诸多行业中最难的那一批了：

校园时学的计算机理论，工作了几乎用不上；

技术的革新太快，轮子还没精通就被时代淘汰；

虚拟环境总是顺风顺水，一上生产环境就劫难重重；

面试时候要求造核弹，工作以后拧螺丝，聊绩效时说没有造核弹的业务思考；

有一套专精的技术栈，老板却总是既要又要还要，被逼成全栈全都干；

Web 要写一套代码，客户端又要区分 Android/iOS，平台间的壁垒让人身心俱疲；

觉得技术是最重要的，又觉得只会技术走不远，精力有限来回拉扯，

于是既丢掉了对技术的追求，也没学会对业务的思考……

哥们儿，现在 AI 已经这么强了，能不能帮你从重复的底层实现中抽离出来，聚焦到更有价值的业务逻辑和想象创造中去？

有的，兄弟，有的！

腾讯云 CodeBuddy IDE「海外版」现已正式开启内测，这是首个实现“产品-设计-研发部署”全流程AI一体化的开发工作台。不管你是开发者还是产品经理，亦或是像小编一样不懂技术的菜鸡运营，都可以在官网（https://www.codebuddy.ai/）申请内测，体验全流程AI一体化的平台魅力。

划重点，CodeBuddy IDE 的核心特性都在下面了：

1. 全流程 AI 一体化

产品规划：一句话生成专业 PRD 文档

设计阶段：支持文字指令、上传设计稿、组件库拼接三种操作方式

开发阶段：内嵌 Figma，设计稿一键转代码(D2C)

部署阶段：内置 CloudBase 和 Supabase，自动配置后端服务

2. 技术优势

国际版整合 Claude 3.7/4.0、GPT、Gemini 等顶尖 AI 模型（目前免费！）

国内版支持腾讯混元、DeepSeek 等模型

支持 MCP 协议的代码助手

一套设计输出 Web、iOS、Android 三端代码

3. 效率提升

以电商活动页开发为例：从传统2天缩短至2小时，效率提升10倍

产品经理10分钟生成初版，设计师1小时定稿，开发30分钟完成网站

传统软件开发需要产品、设计、研发多个团队接力协作，涉及产品规划、设计、研发和部署多个环节。AI 编程正在改变软件开发范式。

腾讯云开发者产品总经理刘毅认为，未来，AI 编程将分化成两种范式：简单应用开发需求，非技术背景的个人开发者通过氛围编程即可实现；复杂系统需要专业化的团队协作，则需要规约编程。

在目前 AI Coding 模式下，开发者需要在多个工具下切换，无法享受覆盖全流程、一体化的软件开发体验。

AI 时代，开发者需要有新一体化的工作台。一个 IDE，流畅、丝滑地完成产品规划、UI 设计、前后端开发、数据库、云部署的全流程。

CodeBuddy，就是 AI 新时代下，你的最好 Buddy！

CodeBuddy 是一个在腾讯内部已经被广泛应用的开发神器，目前腾讯内部超 43% 的代码由AI生成，编码时长由此缩短了 40%！

截至目前，腾讯云已围绕 AI Coding 全流程，通过 CodeBuddy+CloudBase 的智能全栈开发产品矩阵，为开发者提供涵盖产品产品规划、用户界面设计、前端开发与后端部署的全链路AI驱动开发服务。

全新发布的 CodeBuddy IDE 作为独立 AI IDE 产品，可以更好地服务企业级软件开发需求，为产设研多种角色提供一体化 AI 协作环境，并满足了独立开发者的需求。

除了 CodeBuddy 代码助手以及 IDE 这两款原生 AI 开发者工具外，腾讯云的其他开发者工具进行了 AI 化的产品升级，包括腾讯云 DevOps 工具云原生构建（Cloud Native Build，简称 CNB）和面向教学场景的云端开发环境 Cloud Studio 也都接入了代码助手 CodeBuddy。

福利时刻：

这么好的 AI 助手，怎么能不给腾讯云开发者公众号的粉丝朋友提前尝鲜？

1. 评论区分享你对 CodeBuddy 的期待和建议，我们将挑选 10 条优质评论送出邀请码一个，用户朋友可前往官网下载https://www.codebuddy.ai/ 

2. 分享本文到朋友圈并截图，到后台回复 CodeBuddy 并将截图上传到抽奖小程序，即可参与抽奖。40个邀请码等你来拿！

特别提醒：

一码一用，使用后无效，有效期至 2025.8.12，0时。

内测邀请码用户：限时享受 Pro 版本权益，默认即享高级模型对话500次，截至 2025.8.12，0时。

没有拿到邀请码的同学也请不要灰心，可以通过官方渠道登记排队获取：

中国大陆地区：https://wj.qq.com/s2/22240515/0ac5/ 

港澳台及海外：https://forms.gle/yGe98ec2CptE8nn18

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感谢你读到这里，不如关注一下？👇

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架构师技术同盟交流圈问答精选：看完少走3个月弯路（提问有奖）
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无论是刚接触大模型的新手，还是需要梳理基础知识点的从业者，读这篇文章都能有所收获，帮助你扎实掌握大模型的底层逻辑。在大模型的技术栈里，架构是决定性能的骨架。再读第二篇《核心技术之架构模式》，文中对比了稠密模型和 MoE 架构，分析了前者全参数激活与后者专家分工的不同特点，让你明白为何有的模型注重参数规模，有的则通过稀疏计算来提高效率。先看《基础概念篇》，把神经网络的学习过程、自注意力机制的工作原理拆解得很清楚，也详细说明了预训练和微调之间的区别，能帮你搞懂模型从通用能力到专项能力的转变逻辑。
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与之相似，模型推理的批处理就是将多个输入样本打包（batch），将原本串行的 N 次轻量的推理计算，合并为 1 次重量的计算，实现单位时间内处理更多的请求，提高了 GPU 利用率。传统 Infra 追求横向扩展，而 AI Infra 呈现 “AI 大型机”特性，是因为传统后台服务的可以容忍毫秒级延迟，但 AI 集群不行，GPU 的算力是 CPU 的数百倍，微秒级的延时等待也会造成很大的算力损耗，需要硬件的高度集成。在可预见的1-3年的未来，这样的专用硬件+网络的集中式架构很难发生比较大的改变。
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RAG彻底爆了！一文读懂其架构演进及核心要点
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与循环检索类似，但更明确的指出依赖前一步的各个内容（如利用上一次的query改写内容），不断深化检索，不断明确用户查询（消除歧义），有更明确的退出循环的条件。当前由于模型能力的瓶颈，Agent系统存在极大的不确定性，在Agentic RAG系统中，在大的层面引入Agent对实际业务落地不太可取，可考虑在某个小环节中引入，如Generation问答补充（在基于检索出的文档后，动态给定一些tools让其优化回答效果）。query分解，把用户的复杂query分解成多个可管理的子问题，引导模型逐步解决各个子问题。
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本次峰会相比去年更为升级，设置一个主论坛和三大专题论坛，议题覆盖架构技术的热门领域，深入探索 AI 时代下架构的演进路径与挑战，解锁与 AI 共生的技术密码。峰会齐聚数十位企业领袖、技术管理者、资深架构师、高校学者等重磅嘉宾，围绕 AI 基础设施、工程化落地、AI 应用等热门话题展开，通过前沿架构技术解读、真实案例解析，产学研跨界互动讨论等，探索架构师与 AI 共同进化路径，助力架构师提升竞争力。在这里，你可以聆听大咖洞见，拓展技术视野，还可以与不同行业的架构师代表交流互动，扩大技术朋友圈。
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从具身智能到行业应用，腾讯云携业界专家共话 AI 新趋势
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彻底爆了！一文吃透AIGC、Agent、MCP的概念和关系
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如何设计一个支付系统：核心交易系统架构丨架构师系列文集
07-09 829
针对发现的风险事件，快速启动应急响应机制，包括交易冻结、用户通知、资金审查等措施，确保用户与商户权益不受损害，提供风险处置流程，确保能够有效记录、追踪和总结事件，以便进行后续的分析和优化，生成全面的风险报告，评估交易活动和风控策略的有效性，支持合规审查和管理决策。根据实时交易情况，自动切换支付渠道，提高交易成功率和用户体验。在电商系统中，支付系统扮演着至关重要的角色，是连接消费者、商家（或平台）和金融机构的桥梁，管理支付数据，调用第三方支付平台接口，记录支付信息（对应订单号，支付金额等），金额对账等功能。
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在这个场景下，共享内存成为了主要的限制因素。每个 SM 接收到一个或多个线程块，SM 内部的硬件调度器 (Scheduler)进一步将每个线程块内部的线程，按照threadIdx的顺序，每 32 个线程划分成一个 Warp。cudaFree会直接释放，而free对于brk/sbrk分配的内存不会直接释放(物理内存和虚拟内存都不释放，为了避免Page Fault引入的性能开销就没有释放物理内存)，用户态维护freelist，同时会合并连续空闲的虚拟地址空间，有效减少内存碎片(coalescing)。
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程序员核心竞争力：怎么做需求才能有成长？
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做稳定和资损可以从组织保障，平台工具，发现、预警、止血能力各方面去体系化建设（稳定和资损是非常有挑战的技术命题，一定要系统化的去思考和沉淀，有机会单开课题交流）比如个人从一线开发成长为TL带团队，后来总结帮助最大的是对系统的问题和故障跟进，在当时分工颗粒度还不会那么精细还不流行微服务时，每有线上预警和故障都会主动应急，或主导或帮助别人处理或者没参与的事后找他们了解详细情况，差不多半年下来对团队所有系统都很了解，对业务逻辑非常清楚，对上下游的伙伴也很熟悉，也锻炼了飞速排查定位问题的能力和各种软技能。
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内存优化属于性能优化的一部分，内存优化没有功耗、卡顿和帧率等优化可以被玩家们直观的体验到，但是一旦发生Out Of Memory（OOM）问题，玩家将会直接从游戏中闪退。随着手游3A化、精品化的发展，越来越精美细致的画面表现，越来越丰富的游戏玩法都对内存带来了更大的压力。到了这个阶段，项目已经在线上稳定运行，业务代码都有固定的框架来开发，所以进行一些大的、底层的、框架性的优化方法需要谨慎再谨慎。有效的工具能够让测试提供有效的数据，有效的数据能够提高分析效率，从而加快内存优化工作。
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架构师技术同盟·问答热力季（参与有奖）
07-01 302
但AI浪潮下，不同技术选型和方向，投入要求不一样，所以一方面要对技术方向的投入周期和量级有基本的判断，另一方面也要看市场竞争的情况。现在各家大模型、Agent公司都在讲应用场景化，也就是说光有技术是不行的，还得有业务场景、业务领域的知识，一个有业务经验的程序员+AI 足以打败大部分的技术型程序员了，现在AI...架构师负责整个系统的架构设计，确实需要具有“服众”的能力，但这和“技术最牛”并不完全等价。个人理解，要想成为合格的架构师，首先，架构师需要具有很好的技术功底，这是做好架构师...
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预见 · 超越 · 破茧 | 腾讯云架构师长沙同盟AI主题沙龙圆满落幕！
06-30 518
目前腾讯云架构师长沙同盟理事会由 13 位资深架构师专家和行业领袖担任理事，我们会通过举办各种技术沙龙、研讨会等活动，在腾讯云的全力支持下，为湖南地区的架构师们创造了更多交流与合作的机会，共同解决技术难题，为架构师的职业成长提供全面的支持。以《软件和服务出海现状与机会分析》为题，结合工信部和第三方独立数据，从发展现状，出海情况，出海机遇，面临的重重挑战，政策展望等几个方面为大家做了出海的现状与机会分析，为大家下阶段的商业规划和发展提供新的角度和思路。期待下次与你，共见更辽阔的 AI 星辰大海！
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腾讯技术面：一条Redis命令是如何执行的？
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注意，本次执行 readQueryFromClient 前，client 状态已被设置为 「CLIENT_PENDING_READ」 ，所以执行时，client 不会再次加入任务队列，而是进入真正的执行流程。若启用，则主线程将该连接客户端加入「clients_pending_read」读就绪队列，并将客户端 flag 标记为「CLIENT_PENDING_READ」，表示可读。解析客户端命令，执行对应操作逻辑（如 GET/SET/HSET），支持丰富的数据结构（String、Hash、List 等）。
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