大模型编程的进化密码技术原理与工具革新

高手论技

编者按：近年来，人工智能技术迅猛发展正深刻重塑编程领域的传统范式，以生成式人工智能为核心的大模型编程工具如雨后春笋般涌现，掀起一场软件开发革命。从代码补全到全流程自动化生成，大模型编程工具正逐步突破技术边界，引发对程序员角色转型与教学模式革新的广泛讨论。本期将梳理大模型编程的大致演进脉络，聚焦国内领先工具的技术特性，探讨其可靠性、安全性及潜在风险。下期将转向教学场景的实践应用，结合具体案例解析大模型编程如何赋能课堂创新。在技术浪潮之下，机遇与挑战并存，我们一起探索。

关键词：人工智能编程；基本原理；教学应用 中图分类号：G434文献标识码：A论文编号：1674—2117（2025）09—0079-05

编程是一门需要高度逻辑和专注的技能，程序员需要“绞尽脑汁”地在代码行间敲击，设计算法，还要排查逻辑漏洞，修复那些令人头疼的问题。这无疑是一种智力和体力的双重挑战，让人筋疲力尽，望而生畏。而人工智能编程工具的出现，似乎将要改变这一切。

近年来，人工智能编程工具层出不穷，2024年就推出了不少优秀平台。例如，商汤科技推出智能编程助手代码小浣熊，百度发布了

Comate2.0代码助手，阿里在内部全面推行人工智能编程，使用通义灵码辅助程序员写代码，腾讯云宣布旗下人工智能代码助手全面对外开放，字节跳动发布了基于豆包大模型打造的智能开发工具豆包MarsCode，面向国内开发者免费开放而来到2025年3月，字节跳动发布人工智能编程工具Trae国内版，称其是“国内首个AI原生集成开发环境工具（AIIDE）”。据悉，Trae本质上是人工智能原生集成开发环境工具，有一体化的原生人工智能体验，程序员可以保留原有IDE开发习惯和之前的环境配置。新发布的Trae国内版模型搭载了doubao-1.5-pro，支持切换满血版DeepSeekR1&V3.可见，这些人工智能编程工具不仅能够24小时不间断编程、调试，加快开发进度，还能提高代码质量。无论你是初学者还是资深程序员，人工智能编程都可以提供不同程度的帮助，让你更加专注于更有创意的部分。

对此，坊间关于程序员岗位危机的传言不绝于耳。

大模型编程的发展历程

随着大语言模型（largelanguagemodels，LLMs，以下简称“大模型”）技术的不断发展与应用，编程领域面临着新的变革与挑战，也催生新的编程范式。人工智能编程工具（AI-AssistedProgrammingTools），是指基于机器学习技术辅助编程的工具。这些工具通过分析和学习大量代码库、编程模式和最佳实践，能够提供代码自动补全、代码生成、代码优化、代码审查、错误检测等多种功能，能够大幅度减轻程序员的工作负担，提高编程效率，降低人为错误率，从而加速软件开发进程。

从历史上来看，编程语言的变迁总是与技术革命相伴相生，好比Unix系统与C语言、Web服务器与Java语言的相互关系那样，人工智能时代也迎来了新的编程方式变革。根据时间维度，可以把大模型编程大致划分为三个阶段：早期代码自动修复补全、中期预训练大模型编程、现在大模型智能体应用。

1.早期代码自动修复补全

随着机器学习技术的进步，代码智能领域出现了许多自动程序修复（automatic program repair，APR）技术，旨在学习人类修复代码的模式，从而帮助程序员提高工作效率。代码补全的研究最早可以追溯到1971年由贝尔实验室开发的SPELL工具，这是计算机历史上最早的拼写检查程序之一，主要用于检查代码中的拼写错误。早期的代码补全主要基于文本自动完成（auto-complete）功能，但是这些由文本处理移植过来的技术在实际应用中并不尽如人意，如只能补全曾经输入过的词汇。但是对于编程开发而言，程序员会定义不同的变量和方法名并希望代码补全工具能够补全常用的API方法和对应参数。同时，早期工具给出的补全建议无视了编程语言的语法规则，需要大量人工修正。随着集成开发环境逐渐普及，代码补全技术作为其重要功能组件，得以成为关注的焦点。最早的代码补全插件IntelliSense（又称codecompletion）在1996年首次作为集成开发环境Visual Studio的一个主要特性为人所知。Eclipse利用类型检查和启发式规则对标识符（token）进行预测，推荐方法名、参数等关键字的补全。Pletcher等人和Hou等人也提出了BCC工具，对Eclipse给出的预测结果进行排序和筛选。[2]

2.中期预训练大模型编程

大模型的出现为APR任务提供了新的技术路线，即可以通过提示或微调等方式驱动大模型来修复代码。由于在大模型的训练语料库中已经包含了大量代码，所以大模型往往也具有一定的代码理解和生成能力。随着Transformer架构和预训练技术的兴起，出现了一系列微调语言模型进行代码修复的工作。也得益于预训练模型较强的代码理解能力，它能够在错误代码和对应的正确代码构成的数据集上进行微调，最终完成代码修复任务。3例如，2018年谷歌提出BERT模型，首次通过Transformer架构实现语义理解；2019年GPT-2展示了生成连贯文本的能力，为代码生成奠定基础；2021年OpenAI又推出基于GPT-3的Codex，专门针对代码生成优化，支持从注释生成完整函数，已经成为一项核心技术。

3.现在大模型智能体应用

自大模型编程技术出现之后，越来越多的科技公司也在寻求研发各自领域的编程智能体专用工具，通过行业代码库微调，提升生成代码的准确性和场景适配性。2025年2月发布的Kimik1.6等模型就引入了动态代码优化能力，支持上下文感知的代码重构和跨平台部署。全球权威动态基准测试平台LiveCodeBench（一个专门用于评估大模型代码生成与执行能力的基准测试框架）数据显示，该模型在代码生成测试中已经超越国内外主流模型，成功登顶榜首。这一成绩标志着国产大模型在编程能力上的飞跃。Kimik1.6不仅适用于专业程序员，还能通过代码提示、错误修复等功能降低新手门槛。例如，用户可通过自然语言描述需求，模型自动生成可运行代码框架，极大缩短开发周期。

大模型编程的主要原理

上述发展历程的核心技术在于一些关键技术的支撑，尤其是Transformer模型，其基于自注意力机制的深度学习模型，具备并行处理等特性。大模型生成代码的本质是基于概率的模式匹配与逻辑推理的结合，换句话说它并非能够“真正理解”算法和编程，而是通过统计学习将问题映射到最接近的训练模式。大模型编程的主要原理，可以概括为以下几个方面：

1.基于海量语料的模式抽象

Transformer模型通过预训练海量代码语料，利用多头注意力机制（Multi-head Attention）学习各种代码语言的语法规则、常见模式、各类函数及相关特性等。通过特征提取构建跨语言的抽象语法表征，形成对编程范式的分布式表示，得到一个相对抽象的“认识”。例如，大模型在学习了海量的Python语言代码语料后，就能够“认识”到其语法结构，强制缩进规则等要求。

2.需求分解与代码生成

当用户遇到一个实际编程问题或有用户提出要编写某个内容程序的时候，大模型通过自然语言理解解析用户需求中的核心关键词，进而推断其隐含需求，然后基于训练经验选择最优实现方案，完成代码框架结构设计，最终根据预训练学习获取的能力不断填充代码模板。

3.多维度优化与纠错机制

当代码生成后，将会引入强化学习（RL）进行后续处理优化。大模型通过抽象解释自动开展边界条件测试检查，通过奖励函数（如代码通过率、执行效率、安全性评分）对生成代码进行评估，还包括要遵循代码格式规范生成格式统一的代码，实现不同语言之间的语法结构转换。

需要注意的是，大模型编程离不开数学模型的支持，代码生成语言模型本质上是数学中条件概率分布建模器，每个代码token的生成严格依赖于已生成的前序序列和输入条件。

大模型编程的开发工具

据美国信息技术研究和分析公司Gartner日前预测，2028年人工智能辅助编程渗透率将突破 7 5 % 而这个比例在2023年还不足 1 0 % 软件开发正进入人工智能全面赋能时代。国外厂商已发布了Cursor、Windsurf和GitHub Copilot等AI工具，国产的工具竞争也相当激烈以下选取部分国内工具介绍。

1.豆包Trae

Trae是字节跳动推出的免费AI编程集成开发环境（IDE）。官方消息显示其设计理念是通过人工智能驱动来提升开发效率，降低编程门槛。Trae的特点在于原生中文支持，全面中文化的界面，适合中文开发者使用。Trae搭载自研doubao-1.5-pro模型，支持通过插件形式接入第三方大模型（如DeepSeekR1&V3），提供多样化生成能力。Trae的功能相当多：一是智能代码生成与优化，可以通过自然语言生成代码片段，支持代码补全、优化和重构，实现高效编程，用户只要简单地描述功能需求，Trae便能自动生成完整的项目代码；二是智能驱动的交互模式，不仅支持对话Chat模式，还支持创建Builder模式，可以帮助开发者通过简单的描述生成完整的项目代码；三是非常支持中文，其实从底层设计上已经支持中文，极大地方便了国内开发者；四是强大的代码生成能力，无论是简单的工具开发，还是复杂的API接口和数据处理任务，Trae都能帮助开发者快速生成高质量的代码。除此之外，Trae还提供网页内嵌的Webview功能，能够直接预览Web页面，方便调试和优化。当然，其功能优势还有很多。

2.通义灵码

通义灵码是阿里巴巴推出的人工智能编程助手，基于通义大模型，支持多种编程语言和开发环境，特别适用于企业级项目的代码生成和优化。其具有强大的续写功能，能够基于通义大模型生成符合上下文的代码续写，减少开发者重复性劳动。通义灵码基于通义大模型的跨模态语义理解能力，针对企业级项目的复杂架构需求，通过领域数据微调强化了代码模块衔接的逻辑性，缓解了“文不对题”问题。

3.代码小浣熊

代码小浣熊（Raccoon）是基于商汤大模型的软件智能研发助手，当前提供个人免费版，特别针对初学者和中级开发者。代码小浣熊提供智能代码生成和辅助工具，支持Python、Java、JavaScript、 C++ 等 1 0 0 + 主流编程语言和主流IDE，旨在为用户提供流畅、高效的代码编写体验。其核心能力包括：代码补全，系统自动根据上下文补全代码，支持实时建议、注释生成代码及跨项目补全，帮助开发者更快、更精准地编写高质量代码；代码对话，基于上下文智能对话，无需频繁切换页面，支持多轮交互、代码引用、外部知识检索及快捷指令，精准满足开发需求，提升研发效率；代码编辑，能够快速进入代码助手辅助的编辑模式，以红色和绿色高亮显示删除和新增的代码，方便开发者审查生成的内容，并通过快捷键或界面按钮接受或拒绝变更，同时支持对打开文件同步编辑。

4.aiXcoder

据介绍，aiXcoder最早孵化自北京大学软件工程研究所，2017年就已经成立，属于北京硅心科技有限公司。aiXcoder是国内较早利用人工智能技术实现代码自动生成、代码自动补全、代码智能搜索等功能的工具，支持Java、Python、C#等多种编程语言。通过深度学习模型它能够准确预测程序员接下来可能编写的代码，并提供智能的补全建议。此外，它还具备代码风格学习和优化的能力，能够根据用户的编程习惯自动调整代码风格，提高代码的可读性和一致性。

目前存在的局限与教学应用

作为教师，要谨慎客观地思考大模型人工智能编程能够为教育教学带来哪些便利和影响。尽管大模型编程已经在代码生成、补全和优化方面表现出色，给教师带来了诸多便利，但它也并非完美无瑕，这些工具仍然具有一些技术上的局限性和面临现实中的挑战。

首先，大模型编程存在潜在风险。自动生成代码的机制存在漏洞缺陷，其生成的代码不一定是可信的，质量不能保证，且不一致，训练数据的优劣将影响生成代码的质量（如数据偏差、过时技术、安全漏洞样本污染等）。若训练数据不完善或有纸漏就有可能造成代码错误或安全隐患，这必然影响教学的成效。

其次，基于语义理解和预测模型的编程方式，并不一定能够完全理解用户的需求意图。不同的语言代码、不同的系统架构间存在天然的差距。针对复杂性的开发项目，大模型编程会出现“文不对题，词不达意”的问题，代码稳定性和安全性不能获得保证，不同模块之间的衔接可能存在漏洞等安全隐患，最终导致生成的代码无法真正满足要求。学生遇到的可能是一个“黑箱子”，并未能真正理解算法本质。

再次，受算法和训练数据影响，人工智能生成的代码在面对较为简单或独立的任务时表现尚可，但在面对较为复杂和细致的需求和流程时，就可能会捉襟见肘，尤其是在面对需要跨模块、跨系统、跨文件协作的大型项目时，其能力可能表现不佳。在教学中应做好预案准备，知道如何规避此类问题。

最后，存在数据安全和团队协作问题。大模型编程更多依赖海量训练数据和云端计算，代码可能会被上传至云端服务器，这就无法避免面临数据隐私安全风险，如果使用了开源代码作为训练数据，还可能带来一些版权问题。此外，编程非常强调开发团队的紧密合作，而大模型编程并不能完全代替开发者的工作，在问题解决和系统测试阶段都需要人机配合。如果过度依赖人工智能，必然导致自身思考能力下降，降低开发团队的编程能力，无法应对复杂项目。

可见，在面对大模型编程各种利好的同时，还要重视学生自身能力的培养，需要具备足够的判断力和批判性思维，辨识代码设计存在的问题，预判可能存在的各种漏洞，做好完善和安全的规划设计。

总之，大模型编程“一键生成代码”的能力.