说到「编程」，很多人第一反应就是那个经典的程序员笑话——虚假的程序员从零开始写代码，勤勤恳恳改 bug、优化注释；真正的程序员嘛，靠的是「Ctrl+C」和「Ctrl+V」这两门绝活。
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不过，Cognition Labs 推出的全球首位 AI 程序员「Devin AI」，可能连「复制粘贴」这一步都替你省了。你完全可以把它当成一位真正的程序员同事，让 TA 直接动手干活。
既然是「程序员」，自然不能白干活。Devin AI 的服务起价是每月 500 美元（约合 3624 元），确实不便宜。但换个角度看，这个价格比国内一线大厂程序员的平均月薪还是低了不少。
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Devin AI 本质上是一个由人工智能驱动的编码平台，内置了命令行、代码编辑器、浏览器等常见的开发者工具。它能在编写代码片段、检测错误、提出改进建议等方面协助开发人员，几乎覆盖了编程工作的全流程。
更值得一提的是，Devin AI 会通过机器学习算法分析代码模式，从过去的经验中持续学习。这既提升了编码效率，也能让它始终跟得上最新的编程趋势。
作为一位「编程助理」，Devin AI 能做的具体工作包括：
代码补全：分析上下文和语法，预测下一行代码，加速编码节奏；
错误检测：自动扫描常见错误和问题，帮助开发者定位和修复 bug；
代码重构：提供重构建议，助力写出更简洁、更高效的代码；
代码优化：分析性能，给出优化方向，提升速度和效率；
多人协作：它甚至可以充当协作工具，让多个开发者同时在同一项目上工作。
官方建议，Devin AI 在小前端错误处理、针对性代码重构，以及为待办列表中的任务创建初稿 PR（Pull Request）等场景下，最能发挥价值。
当然，作为名副其实的「AI 程序员」，它不光能辅助开发，还能独立完成任务，供开发者审核。官方描述它为「一位不知疲倦且技术娴熟的团队成员」。
据官方介绍，Devin AI 可以自主规划和执行需要数千个决策的复杂工程任务。换句话说，开发者可以化身「产品经理」，直接把开发需求和任务「告诉」Devin AI，然后等着验收成果。
针对这项功能，官方还贴心地给了一份「使用指南」，跟平时叮嘱同事差不多：
分配给 TA 的任务，最好是你自己知道怎么做的；
告诉 TA 怎么测试或检查自己的工作；
会话时间控制在 3 小时以内，尽量把大任务拆小；
提前把详细需求说清楚；
通过对话给反馈、采纳建议，或者手动补充知识，强化对 TA 的训练。
官方还展示了几个有趣的用例，可以一窥这位「程序员」到底有多厉害。
Devin AI 能够学习和使用「不熟悉」的技术。比如，它读完一篇博客文章后，现学现卖，自主编写代码，在 Modal 上运行 ControlNet，生成了一张带有隐藏文字「SARA」的图片：
它还可以端到端构建并部署应用。演示中，它根据需求制作了一个模拟「Game of Life」的交互式网站，逐步添加用户提出的功能，最后将应用部署到 Netlify：
Devin AI 甚至能训练和微调自己的 AI 模型。演示人员只给了它一个 GitHub 研究仓库的链接，它就完成了对某个大语言模型的「微调」：
除此之外，Devin AI 还能自动查找和修复代码库中的错误，处理开源仓库里的 bug 和功能请求等。
在「SWE-bench」这项颇具挑战性的基准测试中，Devin AI 正确解决了 13.86% 的问题，远超之前 1.96% 的最佳水平。即便明确给出了需要编辑的文件，之前最强的模型 Claude 2 也只能解决 4.8% 的问题。
更令人惊叹的是，Devin AI 已经通过了现实世界的工程师面试，还在流行的自由职业平台「Upwork」上接到了活儿。
它成为「自由职业者」的消息曾引起不小争议。一位有几十年软件工程师经验的 YouTube 博主质疑演示视频造假，称其「自导自演」「无用功」，对实际能力提出质疑。
无论是不是商业炒作，Devin AI 目前已经全面推向市场。它真正的编程表现如何，不妨再等等看，让时间和用户来评判。
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在 Devin AI 正式推出后不久，OpenAI 也宣布了 ChatGPT Canvas 的多项更新，其中就包括直接运行 Python 代码的能力。更新后的 Canvas 可以搜索 API 文档，指导模型编写并执行代码，甚至能开发小工具和游戏。
可以看到，连 OpenAI 这样的巨头也在不断加注「AI 编程」。在这样的背景下，那个终极问题自然再次浮现：
TA 离取代真正的程序员，还有多远？
