新时代的程序员，已经在用大模型写代码了

“咔哒”，“咔哒”。

悟鸣在键盘上输入一个关键词，后面马上自动浮现出他接下来要输入的代码。

他快速地扫了一眼，感觉没什么问题，按下“Tab”键，代码从灰色变成正常，代表这些代码被采纳，成为他所编写代码的一部分。

这是他近段时间写代码的常见场景。

自动浮现出的代码来自于 AI 的预测，而这种神奇的能力，就来自于近来越来越火的生成式 AI（AIGC），只不过他所用的 CodeFuse 智能工具，属于程序员专用，是 AIGC 在研发领域的应用。

AIGC 的背后，正是现在越来越火的大语言模型技术。接下来，就让我们一起来了解一下他和大模型技术的故事。

与大模型结缘

AIGC 早在去年就有一阵爆火破圈，一名从未接触过绘画的男子，凭借某 AI 绘画工具，斩获一个绘画展大奖。从那时候起，就有很多人开始关注起 AIGC。

不过，悟鸣与大模型结缘，还要到今年年初。

2023 年刚过完年，有个朋友就和他说：“有个 AI 工具不仅能回答任何问题，还能写代码，贼厉害，快去看看！”

这里所说的 AI 工具，其实就是当时刚发布不久的 ChatGPT 3.5，这款 AIGC 工具和之前的 AI 工具相比，包括和它自己早期版本相比，在智能程度上都有天壤之别。

悟鸣开始还不以为然，因为他以前也琢磨过别的 AI 工具，但大部分都堪称“人工智障”，根本得不到他想要的结果。

当时他看到技术交流群里有人讨论遇到的一个难题，提出问题的同学百思不得其解，群里的其他同学不是不了解这一块内容就是也不知道啥原因，一时半会没有结果，悟鸣也不了解这一块技术，但是抱着试试看的态度，他把问题提交给 ChatGPT ，AI 很快给出了建议，他将结果转发到群里，该同学按照建议很快解决了问题。

“我当时的心情就是震撼。”悟鸣这样描述他的感受。

从那时候开始，悟鸣开始主动了解 AIGC 的一切，包括它背后的大语言模型技术。

悟鸣所从事的工作是 Java 开发，毕业工作两年后，他于 2021 年加入蚂蚁成为一名 Java 高级工程师，日常的主要工作就是写代码。

在业余时间，他也很喜欢分享，不仅是 优快云 的博客专家，他所编写的电子书，还获得阿里云开发者社区 2022 年的下载量 TOP10.

在开始研究大模型之后，他写了很多相关的文章，还被蚂蚁技术学习成长中心邀请，面向全体技术同学进行直播，分享他对大模型的看法及使用技巧。

越是了解大模型，他越是认为：“大模型的势头是不可阻挡的，我们只有学会拥抱它，才能适应接下来的时代。”

不过，在工作中，在今年的很长一段时间内，他都没有用 AI 去写代码。这是因为，公司对于外部的工具服务有严格规定，使用外部的这些工具，有安全和合规的风险。

不过幸好，蚂蚁的百灵大模型在紧锣密鼓的研发当中，基于它的智能研发助手 CodeFuse 在 6 月份终于在蚂蚁内部测试开放了。

当大模型遇上研发

悟鸣对 CodeFuse 期待已久，刚宣布就第一时间申请，因此他是第一批尝鲜的用户。尝鲜的感受如何呢？

“老实说，没有达到我的预期。”他如此回答。他接下来又解释说，他知道当时开放出来的 CodeFuse 只有 7B 版本，也就是 70 亿参数，相较于外界动辄数百上千亿参数的大模型，其能力有所不及也是正常的。

而且，当时 CodeFuse 只推出了网页版本，用户在网页上提问和获取答案，这和程序员写代码的习惯不符。

不过，他对 CodeFuse 还是充满期望的：“大模型的发展速度太快了，有人说，大模型一日，业界一年，你不能用固定的眼光来看它，我相信 CodeFuse 过段时间就能够正常用了。”

不得不说，他的这番预测十分正确。仅过了 4 个月，再次内测的 CodeFuse 不但在模型参数上提升了好几倍，还开发了 IDE 插件，让开发者在使用顺手的开发工具时，能随时使用 CodeFuse 的能力。

10 月 24 日，在经历过内部检验后，CodeFuse IDE 插件开始对外邀请测试。其开放的能力包括代码补全、解释代码、代码注释、优化代码、生成单测等。

在这些能力中，悟鸣最喜欢的就是代码补全。

“你知道吗？当助手预测的代码和你想的一模一样的时候，那感觉真是太棒了！”说起这点时，他不禁眉飞色舞：“就像和 AI 心灵相通似的，你和电脑合二为一，忘记了其它的一切。”

这段描述如果用专业的话说，其实叫做“心流”，就是指人在做事时进入了一种浑然忘我的状态，在这种状态下，做事的效率大大提升。

心流，是很多专业人士所渴望的一种状态，有些人不惜花费巨额代价改善工作环境，就是为了提升进入心流状态的几率。而照悟鸣的话讲，基于大模型的研发助手，也有机会让人们进入心流状态。

不过，让悟鸣遗憾的是，CodeFuse 的其它功能暂时还没有给过他这样的体验。比如生成单元测试代码，生成的代码需要花很多时间去修改调整，有些时候还不如自己写的效率高。这里面的一个重要原因是，蚂蚁的代码库过于复杂庞大，需要很多特殊配置，而目前的 AI 助手在面对这样的情形时，尚且力有不及。

当然，悟鸣也相信，CodeFuse 的能力还会持续提升，所遇到的问题都会改善或解决。

悟鸣甚至还畅想，有一天 CodeFuse 不仅仅可以用来写代码，还可以用来做整个研发周期的事情。比如，在研发还未开始时，需要讨论需求，根据需求进行系统设计，然后才是写代码，在写完代码后还要审查，联合调试，部署、运维等等。很多时候，往往是这些步骤消耗的时间最多，出的问题也最多。如果 CodeFuse 能介入到这些环节，毫无疑问能够进一步提升大家的效率。

其实，CodeFuse 也的确是按照这些方向在走的，这从它的命名为“研发助手”而非“代码助手”就能够看出一二。

在访谈的后面，我还向他请教了使用 CodeFuse 的一些技巧。

使用AI研发助手的三个技巧

“第一个技巧是，你要放低对 AI 的期望。”悟鸣对我说。为什么这么说呢？

他解释道，现在的大模型，如果拿人来打比方，就相当于 8、9 岁的孩子，虽然已经有了一些智力，但仍然处在早期阶段。

如今，AIGC 和大模型在外界的炒作如同火上浇油，正在极度火热的时候，经过这些宣传，很多人对大模型的期待被调到很高。当获得的答案一旦有不符合心意的地方，其缺陷就会被无限放大，态度从极度追捧转向极度贬低，并且不愿意再度尝试。

“只有多尝试才会获得像我之前那样的震撼时刻，一旦经历过，你就离不开它了。”

悟鸣拿 CodeFuse 举例，当刚开始使用代码补全的时候，总是 get 不到助手会在什么时机生成预测代码，怎么写注释可以更好地生成想要的代码。直到多次尝试后才用得顺手，获得某种默契，AI 助手真正和他融为一体。

第二个技巧是，让 AI 助手融入自己的工作流。就像之前的 CodeFuse 网页版，大家只会以各种奇葩问题去测试，以获得错误回答为趣，但其实这样既对自己无益，对大模型的提升也没有帮助。

“CodeFuse IDE 插件的代码补全之所以好用，是因为它的预测代码是自动的，然后你只需要按下 Tab 键就可以采用，这样，你自然就会用它来工作，写正常的代码。”悟鸣解释说。

因此，遇到一个新的 AIGC 工具时，不妨思考它有没有机会帮助自己做事的某个环节，只有这样，你才会将它用起来。

第三个技巧，悟鸣认为是勇于尝试。大模型领域的发展太快了，即使是同一个 AI 工具如 CodeFuse，过几个月它的能力也将截然不同。如果不用发展的眼光看待这些工具，你所收到的局限会非常大。

悟鸣举了个例子。他和一些用 CodeFuse 的同事交流过，很多人只用过 CodeFuse 的代码补全功能，连它有右键菜单和侧边栏都不知道。如果用上这些功能，说不定会对自己的某个场景有所帮助。

另一点是，勇于尝试自己的专业领域之外的 AI 工具。比如设计师可以用 CodeFuse 来进行一些简单的开发，或者在现有的 AI 能力之上、将不同的 AI 工具组合起来去实现新的事情，一旦做出的东西有价值，在当前的风口下，有可能实现意想不到的成功。

未来已来

最近，悟鸣有一个烦恼。

具体是，他在犹豫，要不要将大模型相关的知识教给自己 8 岁的外甥。

网络上有一派观点认为，过早的接触大模型会毁掉年轻人，因为大模型将思考的过程省略了，直接给你答案。长此以往，一旦失去大模型，这些人将一无是处，无法以自己的能力做任何事情。

但悟鸣认为，事情有两面性。比如，他曾经利用 AIGC 工具学习新的知识时发现，在这些 AI 工具的助力下，他学习的效率要高得多。学会这些知识之后，它们并不会消失，那为何不使用更有效的办法呢？

“是否用大模型，其区别在于你有没有思考。”悟鸣在使用 CodeFuse 的时候，并不是无脑的接纳代码补全的内容，而是确认正确之后才会使用，在这个过程中，他的大脑是高速运转的。

在悟鸣的想象里，大模型及 AI 最终的样子，可能是《流浪地球2》里的 MOSS 那样，并且这个趋势是不可逆转的。

“使用大模型的人效率提高，会在竞争中战胜那些没有使用大模型的人，连组织也不会例外，因此大模型技术一定会普及。”悟鸣有一个切身的体会，他所创建的那个开发者学习交流群里，自从各种大模型发布后，大家都安静了许多，因为遇到问题，直接去问 AI 助手好了，比在群里交流更高效便捷。

抱着这样的信念，他成为大模型身体力行的支持者，并且在他的带动下，他工位左右的同事们已经都用上了 CodeFuse。

未来已来，希望我们每一个人，都不会错过这场盛宴。

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