在 AI 编程爆发的当下，程序员该如何跟工具做好人机协同？本期直播邀请到了多世代工程师（后端、数据开发、研发经理，有技术大拿、也有校招生），聊聊 AI 编程趋势，分享百度 Hackathon 实战实战案例，并围绕“AI 时代程序员发展与进阶”进行讨论。

【说明：百度 Hackathon，百度公司内创新实践赛事，要求在有限的时间内运用 coding、prompt 能力实现想法和创意。从 2012 年启动至今已成功举办 30 季。】

01 AI 编程的趋势

2025 年，AI 编程呈现爆发态势，AI Coding 已经成为软件研发的必选项。目前，全球大量开发者正在使用 AI Coding 产品，极大提升了开发者研发效率。

Q：为什么 2025 年 AI 编程会突然爆火，大模型能力的快速发展，给 AI Coding 产品带来了什么样的可能性？

A：首先是基模能力的升级，很难想象如果当前大模型能力还在 2023 年的水平，AI Coding 会是什么样。其次，Agent 的最佳落地场景就是代码，以 Cursor、Claude Code 为代表的产品探索出了一条较为有效的解决编码问题的路径和交互形态。同样，百度文心快码的产品形态也在发生着巨大的变化，从最开始的代码补全、到知识问答、再到智能体、如今到了多智能体协同，背后都是依托底层模型的升级和产品能力的创新，让它处理复杂任务的能力越来越强。能够看出，AI Coding 产品对于开发者提效非常明显，不仅仅是补全，而是给人类做助手和配角，也就是经常说到的人机协同。

Q：作为工程师，应该怎样更好使用文心快码这类 AI Coding 产品呢？

A：所有好的产品都是零成本上手的，需要用户学习太多东西才知道如何更好使用该产品，就不是好产品，未来 AI Coding 工具上手就会。比如代码补全大家上手就会，但是 Agent 相关的内容，基于现在的模型能力和工程策略，还是需要开发者学习一点东西才能更好用起来。现在业内很多都在讲 Prompt 工程、Context 工程，但我更愿意把这些技巧称为「文件系统管理」。在和 Agent 交互的时候，把它当作一个「人」，它在执行过程中所有的数据都来自检索、读取各类文件，而且是层层递进的。把它具象到代码场景下，比如要写单测，应该提前为 Agent 准备好写好单测所需的文件内容，包括使用什么单测框架、写单测的注意事项、写单测之后的验证过程等，全部通过文件提前预制好。这等同于向 Agent 传授武功秘籍。

Q：AI 编程工具是否会降低对工程师基础编程能力的要求？工程师角色会有怎样的演进？

A：针对专业、科班出身的工程师不会，反而对于工程师的要求会更高，体现在要懂如何写好提示词、如何组装上下文，并针对 Agent 生成的结果做审查，这要求工程师对项目有更高的理解和认知。但针对非科班出身的泛开发者，想从 0 到 1 做一些 Demo，要求很低，所有人都可以编程。

Q：AI 编程工具这么好，它有没有什么潜在风险与现实挑战呢，应该怎么规避？

A：风险主要在于要不要无脑信任 AI 生成的代码，如果完全信任它生成的代码，可能会带来如安全漏洞、深层次业务逻辑 Bug 等问题。所以需要开发者仔细审查 AI 生成的每一段代码，尤其是在生产级项目的开发中，更要慎之又慎，当前 AI 还是辅助。

Q：未来会重点解决哪些用户痛点？

A：所有好的产品都是零成本上手的。但当前和 Coding Agent 交互的成本还是太高了，需要开发者准备很多上下文，写出很好的提示词才能够激发 Agent 的效果。未来这个门槛一定会被降低，通过产品本身的技术能力自动优化提示词、抓取上下文。

02 百度 Hackathon 参赛团队实践分享

为了更直观展现 AI 编程时代下研发范式的变革，邀请了两位百度 Hackathon 比赛团队的同学来分享自己的实践经历。

案例一 AI 童话绘本

Q：天宇通过 AI 童画绘本赢得了黑马奖二等奖，当初为什么想做这个项目呢？

A：主要是项目人员身边的亲戚朋友都有这个需求，很多孩子的绘本在家里占了不小的位置，而且很多孩子都爱撕不爱看，看也是挑自己喜欢形象的绘本，而 AI 绘本有如下优点：

1.成本低：只要一部电子产品，简单一句“生成一个孩子好好刷牙的绘本”，随时随地完成绘本制作，故事情节不满意，调；插图不满意，重新生成，如果家里有打印机，还可以立即打印成实体绘本；

2.及时：传统绘本需要经过好几道流程才到你手中，AI 绘本显得更加及时，当下面临的问题能立马得到解决：比如孩子睡觉晚，你可以立即生成一个孩子喜欢的卡通人物陪孩子早睡的绘本，比起讲道理，能让孩子更加沉浸，用轻松的方式达到母慈子孝的效果；

3.分享方便：做好直接存手机里，给亲戚朋友发过去就能看，孩子的专属成长绘本是属于家长和孩子的共同留念。

Q：AI 是怎么赋能绘本的呢？

A：以前给孩子看的绘本，要么是出版社印好的 “千篇一律款”，要么是家长想做专属的，得自己设计自己写。AI 直接把这些麻烦事给干了，比如给孩子做专属绘本：你跟 AI 说 “我家孩子喜欢美乐蒂，想做一个让孩子早点睡觉的故事”，AI 分分钟给你出文字剧情 ，甚至能把孩子的照片和美乐蒂融进去，让绘本里的主角长得跟孩子一样，孩子一看 “哇这是我自己的故事”，根本挪不开眼。再比如帮创作者省事儿：以前画家画一本绘本，可能要熬几个月，改来改去还不一定满意。现在 AI 能当 “助手”，作者只需要描绘想要的绘图和故事梗概，AI 分分钟给几个版本，还能给故事加分支，作者不用再 “憋灵感”。目前项目主要用文心一言来生成故事，用文生图的大模型来生成图片，整个过程在十分钟左右，来完成整个绘本的制作。

Q：开发中有没有用到类似文心快码的 AI 编程工具呢？

A：对于数据开发来说，没有任何前端经验，需要全程使用文心快码，好在刚上手不到半小时就搭建了一个完整的服务，而且工具在后续的页面修改、接口联调中都表现得很好。首先从页面生成来说，只用上传画好的设计图或者口头表达想要的页面效果，AI 就能听懂你的指示并且立马实现。然后在代码调试阶段，Comate 还有一个非常方便的功能，选中生成页面中的元素，直接向控制台发送，不用再费劲描述想要调整的板块。对于接口联调，只需要写清楚接口说明和简单的接口样例，AI 就能调用接口返回的结果，展示在页面中。

Q：天宇老师给大家演示下页面生成功能吧！

A：演示内容：利用 figma2code 功能，复刻生成作品前端：

上传 figma 做好的产品图，让 Comate 根据产品图生成一个 AI 绘本界面，生成视频如链接文章内所示https://mp.weixin.qq.com/s/rnhS9hX4Gnjpfrct3wlTzQ

Q：可以看到 Comate 能力已经非常强大了，AI 编程工具的变革，对日常工作最大的改变是什么？

A：干活的“姿势” 变了——从“自己写” 变成“教 AI 写，我来审”。

以前写代码是从 0 到 1：比如数据开发要一个新框架，得先翻文档看数据源插件、数据写入插件的各种参数，对着示例一点点抄；现在直接问 AI，它不光给代码，还会标出各种注释，边用边学，不用先花 3 天啃文档。日常工作也能把精力从 “体力活” 里解放出来。比如遇到别人写的、或者自己以前写的看不懂的复杂代码，直接丢给 AI。AI 能用大白话给你讲明白代码的用途，帮你快速理解；

遇到报错时，以前改 bug 得一行行找，现在把报错信息甩给 AI，它能帮你定位大概位置，甚至给修复方案；写重复代码或者很标准的代码，AI 直接生成，只用扫一眼对不对，省出的时间能琢磨更复杂的逻辑。当然，也不是没缺点 ——AI 生成的代码偶尔会瞎编，比如引用一个不存在的函数，所以最后必须自己审一遍；另外，对 “说清楚需求”的要求比较高。

总之，最大的变化是：工程师终于不用把时间耗在怎么写上，而是能专注于写什么、为什么这么写。干活更像 “解决问题”，而不是跟代码较劲，焦虑少了，成就感反而多了。

Q：AI 发展这么快，会不会担心哪天被大礼包了，在职业发展上有没有不安感？

A：经过这次 hackthon，真实感受到了 AI 发展的迅速，不安感确实会有一些，不过我认为 AI 作为生产力革命摧毁的不是职业本身，而是旧的、以执行和重复为核心的工作方式，它不会让某个职业消失，但它会重新定义什么是有价值的工作。要把 AI 用成“副驾驶”：在日常工作中使用 AI 工具，写邮件、做方案、查资料、写代码……把所有重复性的思考环节都试着让它先做一稿。然后深耕自己的专业领域，成为那个能指挥 AI 解决复杂专业问题的人；另外就是保持终身学习，主动掌握新的工具，把焦虑转化为学习的动力。可以优先培养 AI 难以替代的能力，如批判性思维、创造力、沟通与审美——这些人类的核心竞争力。

案例二 魔拍——旅行魔法、一拍即得，解锁专属机位

本次直播还邀请到了百度 hackathon 唯一入围 12 强的校招生团队成员涛涛。

Q：涛涛在本次比赛中的感受如何？分享一下为什么想做这个项目？

A：比赛的感受是紧张、兴奋、充满探索欲的，就像我们团队，从一次创新下午茶聚集在一起，项目从一顿炸鸡中孕育出来。团队小伙伴都很喜欢旅游，一下子就直指共同的痛点——怎么在旅行中记录自己，不管是情侣、朋友，都希望能留下自己满意的照片。所以项目就从这个点出发，逐步扩展到想一起做一个 App，刚好也遇上了黑客松赛事，所以一拍即合，就开始做这个项目。回顾比赛，其实我们的策略还是很正确的，主抓两个核心功能：

1.虚线稿：帮助拍摄者和被拍摄者进行姿势调整。

2.机位导航：聚合碎片化的机位信息，做到一站式用户自选机位导航。

我觉得我很幸运，遇到了志同道合的队友，遇到了 AI 时代能让人人都是创造者，从想法到产品落地。回过头看，这次 hackathon 最大的收获是：在高压和有限时间下，团队能快速磨合并交付成果，这点远超出预期。我体会到“合作、敏捷、善用工具”比单纯的技术更关键、更高效，同时能在这样的赛事中，结识志同道合的队友，挑战旗鼓相当的对手，遇到一针见血，直指痛点的评委老师，是一件非常难忘的经历，帮助我积累了宝贵的经验。对接下来的工作而言，快速迭代、灵活分工以及充分利用 AI 的经验，会成为宝贵的财富和核心竞争力。

Q：在项目中有用到 AI 编程工具嘛，效果怎么样？

A：我们团队开发时间其实很短，策略上我们保留核心功能，在实现上利用一切可利用的资源，其实帮助我们最多就是 AI Coding 工具。在开发 App 的过程中，AI Coding 帮助提高了效率，减少了重复劳动，也让我们在陌生技术领域更快找到切入点。比如我其实不是很熟悉客户端 App，但是可以通过 AI Coding 编程工具，快速搭建基于 Flutter 的 App 架构，设计好与用户交互的 UI 界面，并预留与后端交互的接口，为团队协作研发奠定了基础。AI 编程工具的效果很显著，帮助我们在有限的时间里，实现了需要的核心功能，当 App 运行起来的时候，十分有成就感，同时也感叹科技和 AI 的进步。在我看来，不能把 AI 只当作工具，它应该是“伙伴”，提供灵感和参考。

Q：涛涛有没有什么想和大家展示的 AI 编程技巧呀？

A：演示内容：利用自定义 Agent 功能，前端页面用户上传图片，后端通过图像算法如灰度图处理图片，前端展示处理后的图片。生成视频如链接文章内所示https://mp.weixin.qq.com/s/rnhS9hX4Gnjpfrct3wlTzQ

1.自定义 Agent：图像专家

你是一个前端页面的图像处理专家，当前项目首页是用户上传图片，然后后端处理好图片后，呈现在首页，供用户对比使用。首页有一个图库按钮，点击后可跳转到图库页面，用户可以查看自己上传过和处理后的图片，希望图库页面展示可以滑滚加载。

你需要查找下面的目录及文件，以便完整开发整个项目：

-frontend/目录下 index.html 和 gallery.html 文件

-frontend/目录下 index.js 和 gallery.js 文件

-backend/目录下 main.py 文件

-uploads/original 是用户上传图片的存储位置

-uploads/processed 是后端图片处理后的存储位置

修改文件过程请保持小块修改，避免由于一次改动太大超过输入输出窗口，导致失败。

2.图像处理算法可以选择，实现一些经典的图像处理算法如灰度图处理。

Q：第一次接触 AI 编程有什么感受，面对不断迭代的 AI 编程工具，是怎么去学习掌握的？

A：第一次接触 AI 编程，内心充满了震撼、新鲜感以及焦虑感。只需输入几句话，AI 就能生成可运行的代码，在短短几秒内就能得到结果。这种效率提升，让我深刻体会到编程正在从“手工劳动”走向“智能协作”。AI 编程不仅提高了开发速度，更改变了我的思维方式。从命令式思维到意图式思维的转变，让我重新认识了编程的本质——它不仅是写代码，更是沟通与设计。

当然，面对 AI 工具的快速迭代，我也感受到一种紧迫感。唯有持续学习、主动探索，才能真正驾驭这股浪潮。我开始尝试通过实践掌握 AI 的使用技巧，学习如何提出更精准的问题、如何与 AI 协同优化代码。我相信，未来的工程师，不仅要会写代码，更要懂得如何与智能工具共创。AI 不是取代开发者的对手，而是让我们更高效、更具创造力的伙伴。掌握它，就是拥抱未来。

Q：文心快码什么功能对日常工作帮助最大？

A：文心快码在我实际工作中使用最多的功能就是代码函数解释，能让我快速了解项目的功能块，面对缺乏注解的函数，能快速理解其功能，极大提高了效率。此外，AI Coding 还有很强大的代码生成功能，提出功能需求后，能快速生成基本函数功能块，甚至能联系上下文代码，生成功能基本完整的代码，但是也存在上下文联系不稳定以及需求误理解等问题，总的来说，AI Coding 能提高工作效率，特别是繁琐的基本代码开发，但也要注意 AI Coding 的代码安全问题，需要在提效过程中，细心测试代码功能。

03 AI 时代程序员发展与进阶：AI 如何重塑未来工作 &程序员角色的转变

现在 AI 编程的发展日新月异，对程序员的工作也有很大的影响和改变，为了跟上时代的节奏，程序员也需要自我迭代。

Q：随着 AI 编程的普及，工程师的职业发展路径可能会出现哪些转变？未来更需要具备哪些新技能和素质？

A：最重要的是拥抱新技术、新形态，保持对行业变化的包容，坦白讲我觉得定义一个工程师好的标准已经发生变化，不是写代码最快、对技术架构更了解的人，而是更善于和 AI 交互的人，懂得用 AI 提升自己效率的人。在这个转变的过程中，一方面深度使用各类 AI 提效工具，另一方面在使用的同时有意识得思考背后的实现逻辑，尤其是 Agent 相关。如果说大模型是 AI 时代的电，Agent 就是电网，未来所有的产品恐怕都要基于 Agent 重构，在使用 AI Coding 工具的同时，补齐 Agent 相关的认知，对于未来的职业发展也有好处。

Q：AI 编程工具在不断更新迭代，工程师怎样及时跟进这些工具的新功能和特性，从而更好应用在实际项目开发中？

A：这个赛道确实更新太快了，莫说作为使用者，作为 AI Coding 相关产品的构建者都觉得太快了，几乎 3 个月整个产品的主线就要来一次大的变动，效率工具变成了快消品。在这样的变化下，我倾向于少看多动，把成熟的能力先用起来，如 Rules、自定义智能体这些。产品能力再怎么变化，工程师都需要掌握提示词技巧，在这个过程中精进对 Agent 架构的理解。

Q：在日常工作中，对于自己熟悉的技术栈，AI 生成代码的表现较好，对于不熟悉的或新兴技术栈，该如何应对？

A：可以先通过 AI 帮助自己理清头绪，制定学习计划，把不熟悉的技术栈靠 AI 的帮忙加速理解和掌握。刚才也提到，未来对于专业工程师的要求其实更高，要更加了解所负责的业务，从架构视角审视自己的开发任务，然后再拆分成子任务给到 AI。所以，对于不熟悉的技术栈，AI 也没办法帮忙生成可靠的代码，但可以依靠 AI 加速我们学习新的技术栈。

Q：作为新手，经常使用 AI 编程会不会导致基础功不扎实，怎么合理利用？

A：把 AI 编程工具用好不是一件简单的事情，在和 AI 交互的过程中反而会逐渐提升对技术架构的理解。举个例子，让 AI 写一段代码，基于它本身的泛化能力，很可能提出了好几种方案，如果是自己写恐怕只有一种方案。所以善用 AI，会拓宽自己对问题的全局性分析边界。

Q：随着 AI 编程的发展，产品经理和工程师的界限会越来越模糊么？工程师如何持续提升核心竞争力去应对？

A：我认同产品经理和工程师的界限在逐渐模糊，但工程师所掌握的核心能力体现在全局架构的分析、业务逻辑的分析、具体任务的拆分上，这些都不是 AI 可以轻易完成的。其次，工程师还承担着「后验」，即审查 AI 生成的代码是否可靠。所以，工程师要提升的核心竞争力一直没有变化，过去、现在、将来都一样，了解核心业务逻辑、有更广泛的技术视野、有更深层次的行业技术认知。

Q：对于刚入职的校招生，有什么武林秘籍分享吗？

A：用自己充沛的精力去探索所有新鲜的 AI 工具，学习新的技巧，即使很小众的工具也值得尝试。另外是把自己沉淀的内容分享出去，让其他人看见。做好分享不是一件容易的事情，分享本身就是一种反思，如果自己没有理解透，也做不到好的分享。