Phodal

我们正经历一个从传统手动编码到AI辅助开发的转变时代。在这种新范式下，开发者可以通过自然语言描述需求，由AI负责生成相应的代码，开发者的角色也逐渐转变为AI的指导者、代码的审查者和最终的完善者。

昨晚 DeepSeek 发布了 V3 模型更新，在这个新的版本上编程能力大幅提升。在即将发布的 AutoDev V2 中， 将 DeepSeek V3 与 R1 作为核心模型。

最近，我们在 AutoDev 上构建了新的功能：AutoDev Planner，它是一个基于 DeepSeek R1 推理模型构建的编码任务规划功能。

我们可以对 AI 编码工具 2.0 的核心特点进行总结：分考虑与研发知识库、工具生态的结合，部署最新模型以刷新认知，关注开发者日常活动

对于频繁在 Cursor 和 Intellij 切换的同学，可以考虑使用我们开源的 AutoDev 作为 AI 程序员。

在未来，随着AI技术的不断成熟，掌握生成式AI的能力将成为每一位开发者的核心竞争力。理解如何构建 AI 友好的上下文、有效校验生成内容，并设计适合自己的编码工作流，是提升专业技能、放大个人能力的关键。

在经过多个项目上的试用后，我们进入了持续的修修补补，以及功能的增强阶段。终于，我们发布了 Shire 1.1 版本，这个版本带来了更强大的交互支持， 多功能升级 AI 与 IDE 的整合体验。

两周前受彭鑫老师邀请，分享了我们在 Thoughtworks 以及在客户侧的一些实践和探索。 在其中分享了我的一些心得和感受，在这里重新整理一下，并加上一些新的思考和想法。

既然旧的 AI 辅助编程模式已经同质化，在这样的新的阶段，需要新的工具，我们创建了 Shire 智能体编程语言 & 框架。在经过不断的迭代和实践之后，我们 终于发布了 Shire 1.0 版本。