Google 的開發工具領導將 AI 整合到軟體開發中

身為 Google 開發者工具專案經理，Ryan Salva 對於 AI 工具如何改變軟體開發有著獨特的觀點。他曾在 GitHub 和微軟工作，現在負責領導 Gemini CLI 和 Gemini Code Assist 等計畫，引導開發人員進入不斷演進的代理程式設計領域。

他的團隊最近發表了獨立的研究報告，檢視開發人員實際使用 AI 工具的方式，以及還需要哪些改進。我與 Salva 討論了這份報告以及他個人使用 AI 驅動的編碼助手的經驗。

為了篇幅和清晰度，這篇訪問已經過編輯。

Google 每年都會進行開發人員趨勢調查，但今年的報告特別強調 AI 工具，尤其是開發人員在工作流程中採用代理方式的意願。調查中是否有讓您驚訝的發現？

其中一個特別驚人的發現是開發人員開始將 AI 工具整合到工作中的中位日期：2024 年 4 月。這與 Claude 3 和 Gemini 2.5 的發佈時間非常吻合，標誌著以推理為重點的模型的出現。大約在同一時期，我們看到工具呼叫能力有了顯著的進步。

對於編碼任務，模型必須有效利用外部資訊來解決問題，不論是搜尋程式碼、編譯程式碼，或是執行單元與整合測試。工具呼叫方面的突破至關重要，因為它能讓模型在完成複雜任務的過程中自我修正。

您個人如何在自己的工作中使用 AI 編碼工具？

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我現在大部分的編碼工作都是為了個人專案，主要使用 Gemini CLI 等命令列工具。我也嘗試使用 Claude Code 和 Codex。由於以終端為基礎的工具很少被單獨使用，因此我經常在不同的 IDE-Zed、VS Code、Cursor 和 Windsurf 之間切換，以緊貼產業發展，瞭解各種工具的演進。

在職業上，產品經理需要花很多時間處理文件，因此我的第一步通常是使用 AI 來協助草擬規格和需求文件。

我對實務方面很好奇。您使用 Gemini CLI 來協助建立 Gemini CLI 本身，但我假設這個過程並非完全自動化。

典型的開發任務始於一個問題 - 通常是 GitHub 上報告錯誤的問題。老實說，這些問題經常都沒有詳細說明。我使用 Gemini CLI 以 Markdown 產生更詳盡的需求文件，通常會產生約 100 行的技術、成果驅動規格。然後，我使用 Gemini CLI 根據這些規格和我們團隊的既定準則來編寫實際的程式碼。

我們的工程團隊維護多層的規則和 Markdown 文件，讓模型了解我們的工作流程，包括測試規範、相依性管理和其他標準。當產生程式碼時，模型會參考這些文件以確保一致性。

當 Gemini CLI 處理故障排除時，我讓它更新需求文件以追蹤進度："已修正此步驟，進入下一步」，如此類推。每次更新都會成為單獨的 commit 和 pull request，方便檢閱或在需要時還原變更。

我估計我 70-80% 的工作都是在終端使用 Gemini CLI 的自然語言，首先是精煉需求，然後產生大部分的程式碼。我會在我使用的 IDE 中檢閱輸出，但我越來越依賴 IDE 來閱讀程式碼，而不是寫程式碼。

您認為傳統的程式碼寫作會持續下去，還是我們會完全轉換到以終端為基礎的工作流程？

過去三十年來，IDE 一直是軟體開發的中心樞紐，再輔以瀏覽器和終端機。

我相信這種結構仍會維持一段時間，但我預期我們會逐漸花更多時間定義需求，而減少在 IDE 中親手編碼的時間。這個轉型可能會持續一段較長的時間。

當然，這對軟體開發職業的未來意味著什麼，也是大家所關心的。如果十年後我們不再直接編寫程式碼，這對開發人員而言意味著什麼？他們的角色還會存在嗎？

我認為開發人員的角色將演變成類似架構師。您的重點將轉移到將複雜的問題分解成可管理的任務，並考慮您所建立的東西的更廣闊願景，而不是糾纏於程式語言和機器程式碼的具體細節。