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Salesforce 代码的20%由AI完成,开发者将转型升级而非消逝

发布时间:2025-04-15 11:01:07 | 责任编辑:字母汇 | 浏览量:19 次

在人工智能的浪潮下,Salesforce 最近透露,其内部工具 Agentforce 已经为20% 的 APEX 代码生成做出了贡献。这一消息引发了业内对开发者未来角色的广泛讨论。与一些专家预测的 “程序员将被取代” 形成鲜明对比,Salesforce 的开发者们正在进化为更具战略性的角色。
开发者角色的转变
Salesforce 的人工智能高级副总裁贾耶什・戈文达拉詹(Jayesh Govindarajan)指出,尽管 AI 能够编写大量的代码,但开发者的工作方式已经发生了根本变化。“开发者不再仅仅是写代码,而是需要思考:我们应该构建什么?客户真正想要的是什么?” 这使得开发者的工作更具创造性和战略性。
这一变化可以类比于其他技术变革。例如,当计算器取代了手动计算时,数学家并没有消失,而是开始解决更复杂的问题。Salesforce 认为,AI 的加入同样会使开发者在软件开发中拥有更多的时间和空间。
“氛围编码” 与高效迭代
如今,开发者们开始采纳 “氛围编码”(vibe coding)的概念,即通过给予 AI 高层次的指示而非逐字命令,来生成初步的代码。“你只需提供一个大致的方向,让 AI 发挥其创造力生成初稿,” 戈文达拉詹解释道。这种方法使得开发者能够在短时间内获取可操作的原型,并根据客户反馈进行迭代。
这种创新的编码方式让开发者能够更快地将想法变为现实,从而提升了客户体验和满意度。
新的质量控制要求
随着 AI 生成代码的普及,Salesforce 也意识到需要新的质量控制措施。他们开发了 Agentforce Testing Center,以应对机器生成代码的独特性质。戈文达拉詹指出:“这些系统是随机的,可能在不同步骤出现失败,必须通过适当的测试工具进行验证。”
开发者需要掌握边界测试和安全设置的技巧,以确保代码的质量和可靠性。
软件开发全生命周期的智能化
不仅仅是初步编码,AI 还改变了整个软件开发生命周期。戈文达拉詹强调,AI 工具能够智能扩展现有代码,加速构建、测试和迭代的过程。这样的全面自动化形成了 “更紧密的循环”,让开发者可以在更短的时间内实现更大的目标。
计算机科学基础依然重要
尽管 AI 在编写代码方面表现优异,但戈文达拉詹强调,学习计算机科学仍然是必要的。“算法思维依然重要,能够将大问题分解为可管理的小问题、理解软件能解决哪些问题,这些技能变得更加宝贵。” 在 AI 的辅助下,开发者的角色不仅没有消失,反而更加与业务战略紧密结合。

Salesforce 代码的20%由AI完成,开发者将转型升级而非消逝

AI 已经为 Salesforce 编写了 20% 的代码,但这并不意味着开发者会消失,而是他们的角色正在发生转变。以下是具体介绍:

开发者角色的转变

  • 从技术执行者到战略规划者:AI 能够完成大部分初始代码的编写,开发者的工作重心从单纯的写代码,转移到了更偏向战略规划的层面,如思考“我们应该构建什么”“客户真正需要什么”。他们需要更多地关注业务需求,与业务团队紧密合作,理解客户的痛点和期望,从而更好地指导 AI 生成符合需求的代码。

  • 从代码编写者到 AI 指导者:开发者开始采用“vibe coding”,即给 AI 高层次的指导,让 AI 生成代码初稿,然后开发者对生成的代码进行细化和调整。他们需要学会如何向 AI 提供清晰、准确的指令,以便 AI 能够生成高质量的代码。

  • 从单一开发到全生命周期参与者:AI 不仅在代码编写阶段发挥作用,还在软件开发的整个生命周期中提供支持,包括构建阶段的代码扩展、测试阶段的回归测试和新代码测试等。开发者需要熟悉 AI 在各个阶段的应用,以便更好地利用这些工具提高开发效率。

开发者技能的提升

  • 算法思维和问题分解能力:尽管 AI 能够生成代码,但开发者仍需要具备扎实的算法思维和问题分解能力,以便将复杂的问题拆解为 AI 可以解决的小问题。他们需要理解软件能够解决哪些问题,以及如何将业务需求转化为技术解决方案。

  • 质量控制和测试能力:AI 生成的代码具有非确定性,开发者需要成为质量控制方面的专家,掌握边界测试和设置防护栏的技能。他们需要学会评估 AI 生成的代码的质量,确保其符合业务需求和技术标准。

  • AI 相关技能:开发者需要学习 AI 相关的知识,如机器学习概念、数据科学和 AI 伦理等。这有助于他们更好地理解 AI 工具的工作原理,从而更有效地与 AI 合作。

开发者与 AI 的协作模式

  • 明确分工与合作:AI 主要负责处理重复性、规律性强的代码编写任务,而开发者则专注于解决复杂的业务逻辑、创新设计和质量把控等问题。例如,在构建一个复杂的业务应用时,AI 可以快速生成基础的 UI 和数据库调用代码,开发者则在此基础上进行优化和扩展。

  • 持续迭代与优化:开发者与 AI 的协作是一个持续迭代的过程。开发者根据业务需求和客户反馈,不断调整和优化 AI 生成的代码。这种协作模式使得软件开发更加高效,能够更快地响应市场变化和客户需求。

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