阶段一：对话式辅助（提示词工程时代）
这一阶段的核心是“辅助工具”，开发者在 IDE 和浏览器之间频繁切换。
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核心产品： ChatGPT (GPT-3.5/4)、Claude (早期版本)。
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特征： 以通用大模型为基础，通过聊天窗口解决碎片化的代码片段生成、算法解释和 Bug 修复。
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痛点： 缺乏项目全局上下文，频繁的复制粘贴导致研发效率提升遇到瓶颈。需要掌握一定的提示词编写技巧。
阶段二：IDE 插件化嵌入（上下文感知时代）
AI 开始进入开发者的生产环境，实现“代码即触达”。
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核心产品： GitHub Copilot、通义灵码 (Lingma)、Codeium。
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特征： 以插件形式嵌入 VS Code/JetBrains。通过 RAG（检索增强生成）技术，初步具备了对本地代码库的感知能力。
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关键突破： 实现了行间代码补全 (Auto-complete)，显著降低了重复劳动。
阶段三：AI 原生集成开发环境（Native AI 时代）
AI 不再是插件，而是 IDE 的“灵魂”，这一阶段是目前大厂和初创公司的竞争焦点。
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核心产品： Cursor（目前行业标杆）、Trae（字节跳动）、Windsurf。
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特征：
- 深度集成： 相比插件，原生 IDE 能更精准地控制编辑器 UI 和文件系统。
- 上下文增强： 支持全库索引（Codebase Indexing），AI 真正“读懂”了整个项目。
- 自然语言修改： 开发者可以通过 Ctrl+K 等指令直接在编辑器中重构大段代码。
个人使用下来，Cursor+Claude模型的效果很好，项目层级的上下文索引让AI生成代码可用性非常强。代码运行报错问题，可以直接基于报错进行提示和自动修复，并具有命令行执行权限。人做的事就是审核生成的代码，判断是否接受改动。
阶段四：从“自动补全”到“自主执行”（Agentic Workflow）
这一阶段实现了从“辅助写代码”到自主完成任务”的跨越。
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核心产品： Claude Code (CLI 终端原生 AI)、Gemini Code Assist、GitHub Copilot Workspace。
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关键特征：
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Tool Use (工具调用)： AI 拥有了终端权限，可以自主执行编译、运行单元测试、查阅文档。
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超长上下文： 随着 Gemini 等模型支持百万级 Token，AI 可以一次性处理整个项目的代码逻辑。
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迭代循环： 能够根据错误日志自我修正（Self-healing），直到任务通过。
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Gemini Code个人使用下来。直接在终端通过自然语言形式给出产品需求，如制作一个微信小程序，可直接构建项目级的代码，包含前端页面的设计绘制，赋予完整的命令行权限，并叠加google基础搜索功能，会给出一步步的任务计划，人需要做得工作是审阅计划的合理性，执行完直接验证结果即可，若有报错，可让AI直接进行项目层级的修改。
阶段五：多 Agent 协同与组织化开发（Team-level AI）
这是未来的演进方向，AI 从个人生产力工具进化为“数字员工”。 Agent协调者进行任务拆解、资源分配、冲突仲裁、质量守门。
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核心产品： Manus (通用 Agent 平台在编程场景的应用)、OpenDevin/Devin、Bolt.new。
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特征：
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多角色协作： 模拟“架构师+后端+前端+测试”的协同流（如 Magnus/Manus 所展示的任务分解能力）。
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全链路自动化： 从产品需求文档 (PRD) 直接生成可运行的全栈应用。
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Cowork 模式： AI 不再只是听命行事，而是能主动发现代码债务、安全性隐患，并提出合并请求 (PR)。
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完全vibe coding的状态，更像是产品经理直接给员工提需求，整个过程相对来说更加黑箱，适合快速构建应用，验证产品可行性。 多Agent，不同Agent负责不同工作，这种并行不仅仅是速度的提升，更重要的是专业化的隔离，减少大模型在处理长逻辑时的干扰。
