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哈喽石扬，欢迎来到课代表。立正，我们介绍一下石扬。石扬是Trae的负责人。Trae现在在我的认知里边，是世界第二大的AI coding的工具。
“过奖，我觉得可能从size上，确实还是挺大的一个产品。”
“对对对，是的。那你想谦虚是想谦虚在哪里？相比size，我们更希望是口碑是世界第二大或者第一大的。目前可能从我们自己的角度上来讲，我们还有和最领先的，比如说当前像大家口碑非常好或者认知里口碑非常好的，像Claude Code，还有Cursor，我觉得我们还有很多值得学习的地方。那我们也在努力试图不仅从体量上，同时从使用的体验上，能够达到这个世界前列的水平。”
“我觉得一个很了不起的点，是其实刚一出来的时候是Copilot。但是我自己的体感是，Trae这一年其实已经超过了Copilot，哪怕是在Copilot自己很强调的Tab的体验上，整个效果都是超过它的。这其实不容易，因为Copilot也是背靠微软这样的一个公司，对吧？”
“确实，像课代表去讲的，我们是从过去24年的10月份开始去，做这款产品。然后过去一年里边，我们从几乎是0，然后到今天的状态。然后我们在一些很细节的点上，其实做了很多的突破。比如说刚才你讲的，像Copilot最早的时候，其实它最强调的是代码的补全，其实是行业里面第一家去做出来这件事情。而且他其实很早就开始做，几乎是22年开始有。然后逐渐逐渐从23年模型能力变强，行业对于AI的认知变高之后，然后大家对它的认知也发生了变化和提升。但后来其实我觉得整个行业里边，其实包括像Cursor，包括像Trae，因为创业公司可能你追我赶这种状态下，其实大家在这里面做了很多突破和尝试。我觉得是说，从补全这个角度上来讲，我们最开始只能做单点的股权对吧，或者说只是单一的一个function，就我写一个名字，然后你大概帮我去推整个function是怎么去做，甚至是一行对最早期。然后到比如说整个一个function，然后再到现在行业里边比较普遍的，比如说可能大家用Cursor用的比较多，大家对Tap的感受也非常好。最近他不是也发了一个新的那个论文，RL那个，就是说你可以变成了是单点的补全，也就是说AI变得更聪明，当你去改了一个地方，可能连带受影响的其他地方，它也能自动解析出分辨出，然后帮助你去做。那我觉得我们在过去一年里边，我们大概能到世界第二的水平。Cursor还是比我们要领先一些，无论从认知上还是投入的程度上，在过去我觉得它是行业里面最好的。那对于我们来讲，我觉得除了Cursor以外，我们做过横评，其实可能比大多数的行业里面，你能看到的产品，其实我们的体验是更优的。而且这个优，我觉得如果说Cursor是独一档的话，我们大概能到它的90%左右。然后可能其他的，我不便去评价别人，好像要拉踩别人，但实际上，可能别人离前两名的差距，还是有一定明显。其实我觉得，大家从实际的使用体验里边，包括我们对自己的客户的访谈里边，其实都可以看到的。”
“对，然后在这里面，可能我们觉得最大的努力是，这可能也是中国团队里边，比较擅长的一个地方。就是我觉得我们中国的团队，相比起美国的团队，更善于的是命题作文。就比如说这个问题是这样的，然后你是否能还原出，或者在这个基础上做的更好，成本更低。我觉得这是中国团队非常非常擅长的地方。硅谷的团队可能更加擅长的是说，定义一个问题，最开始给这个问题一个很好的解答。我觉得这没有高低之分，我觉得这个是在你不断的对行业，对产品，对用户有认知的时候，你也会逐渐的去发现。所以对于我们来讲，我们在过去一段时间，还处于行业的这种追赶者，向领先者学习的过程。所以我们其实做了很多，能够达到这种世界top-tier产品水平的事情，所以是发挥了很多中国工程团队的优势。”
“对，我觉得这里边，其实我也在各种场合里面分享过，我们自己对这件事情的认知。我们至少认为说，在coding的领域里边，它是一个模型，工程，产品三者相互影响的。在AI这个时代，尤其在硅谷的话，更是每天都会有非常多这种新的产品，新的idea出来。但是从我的视角里面坦诚去看，如果我们去看true story，就是以LM为核心的，我觉得特别明确，能够真的被用户用到daily use的，我觉得一个肯定是chatbot，这个是已经非常确定的事情。另外一个可能就是这个AI coding。那chatbot其实大家也在一直讨论说，哎，你看AI应用，其实就是AI模型的一个包壳。我觉得其实chatbot是非常典型的一个，因为本质来讲对吧，它其实就是模型的外溢，然后你只是问一个问题，然后它回答你的问题，本质上就是一个框。大家其实也经常去说，它不就是一个框吗？其实有点像Google对吧，它就是一个框。但是它背后的能力决定了，它可以是一个框，它可能就是一个最佳的产品形态。但是coding，我觉得包括从最早期，我们从Copilot开始，包括Cursor，包括现在的Claude Code，包括后边可能一些更新的产品出来，我觉得在这个里面，我们逐渐看到所谓的包壳，它至少包的越来越厚。我们其实可以看到，因为你写代码并不是一个单纯的，如果假设说，写代码只是一个跟AI的交互，那理论上我去用Artifacts对吧，即使Claude最后它也有Claude Code这样的产品。我觉得它还是需要很多工具，比如说传统意义上，只要你今天还不是真正意义上的AGI，比如说我问了一个复杂的问题，比如帮我去做一个Facebook，或者帮我去做一个TikTok，它不能一下子帮你全都做完。这个过程里边，你仍然需要文件管理，代码审阅，debug，所有的这些问题，它还是存在在原来的那些工具里面。这也是为什么，我们其实花了很多时间，把AI build into工具，就是为了试图去让你过去的编码体验变好，而不是单纯的端到端直接生成一个APP。这个点上我们能够看到一些，这个是做不到的。”
“好，先说我接下来想要提问的东西。大家可能就会说，你不就是抄吗？哈哈哈，但是要抄的团队有千千万，是。但是做到的第二名的只有一个，抄到第二名的只有一个。所以说这到这里边到底是怎么做到的？这件事情，尤其你刚刚说的模型，工程和产品的结合，其实我是非常认可的。所以我相信，你在这里边能带来一些非常独特的观察。”
“这里可以跟大家分享一下，套壳我觉得可以再聊一下这个点，或者我们怎么去定义什么是应用。比如说我们有Infra对吧，然后就像你刚才讲，不管是数据库还是后来的Claude，还是今天的AI，我觉得它是一切应用的基础。包括说从PC时代到那个手机时代，然后再到AI时代，我们怎么去定义一个应用的价值？实际上从我自己个人的视角，作为一个产品经理的话，我会觉得一个好的应用，就是减少用户在他特定场景里边的使用成本。就像你刚才讲那个问题，就是难道苹果手机不能照相吗？但为什么有这么多照相的APP？是因为你会发现有一类用户，在他的场景里边，他需要花更长的时间，不管是learning curve，还是每天日常的操作成本，让他变得更复杂。或者说我们去刷抖音，为什么抖音的快感这么强？我只要做一下这个就可以。但实际上我们可以有其他的形态，比如说你照完了通过AIrdrop发给我，对吧？我觉得也是一样的。所以其实我觉得application最大的意义，是来自于当你发现了一类人群的共通的，在这些场景里面的使用，或者说需求，你如何通过有效的封装，让这类的需求变得更顺滑，低成本，更愉悦？我觉得这个就是核心的价值。我觉得我们去做产品，是围绕着这个思考去做的。这是第一点。我觉得其实套不套壳不重要，这个世界可能都是，或者整个Internet都是0/1的套壳对吧？我们抽象的讲，那汽车也是，也只是让你过去更快一点。对，所以我觉得这是第一个。那么第二个是说，刚才讲抄这个概念，我觉得首先，没有任何的东西是实际上的独家，即使有版权。但是用户形态或者说application，今天我们去打开所有的这个application，你发现每一类里面，都会有各种各样的，就是比如照相的APP有一大堆，什么游戏的APP，什么Mobile游戏一大堆。但最后你会发现，好的那个可能只有一到两个，会被广大用户接受的，可能只有一到两个。所以我觉得，至少我定义所谓抄这件事情，是一个中性词。可能行业最后的产品形态会非常趋同，是因为我们总会在不断，不断对服务用户的过程中，发现那个最佳形态，然后那个最佳形态，可能大概率是差不多的。我觉得这是第一个点。还有另外一个点是，可能我们自己产品团队是这么思考的，就是说没有必要为了不同而不同，我必须be different。就像可能Steve Jobs讲，我要be different，但是他be different的点不在于说，PC不应该是PC的样子，它应该就是那个样子。就像我自己有一段时间的签名，叫做三角形的轮子很漂亮，但是我希望它是个圆的。谢谢。就说那轮子就是圆的，你不能说它是一个三角形。但是你可能这个轮子，它是什么场景里边，多大多小，可能这个是你要去做的不同。所以对于我们来讲，如果我们去定义抄，我们是认为，我们跟行业最领先的这些玩家，或者说这些产品有巨大的差距。我们没有必要非得在这个阶段，去与众不同。也就是说，我们先要成为一个圆形的轮子，它可能不好看，它可能不够圆，我们要去打磨这件事情。所以我觉得这是第一步，就至少让人家认为你是一个AI coding tool。我们也经过了早期说你发出来人说，你这不行，你在抄Cursor，你这……这些那些一大堆，那个是必经的阶段。因为就像说，我今天想要去做一个电动汽车，我必须要知道电池是怎么做的，我必须要有底盘，我必须要有轮子，我必须要放到一起。另外一个点我们也坦诚的承认，第一，我不是做researcher出身的，第二，是我过去跟AI没有任何的关系。我相信most of us跟AI都没有任何的关系。我觉得去学习行业最优秀的人，是一个对于我们来说非常快速的一件事情。然后呢，就是说当你在这个行业里边，投入了更多的时间，投入更多的心思的时候，你会有不同的insight。我觉得这个时候是where分叉，开始发生的地方。”
“你觉得什么时候开始分叉了，或者开始分叉了吗？”
“我们自己认为可能开始分叉了，但这个还是要被用户去认可，去分叉。我先从一个外部视角去看别人，比如说你看Code，就是一个Cursor上的分叉。就是说大家从最开始的共识就是，所有人everyone is doing copilot，各种各样的plugin，可能现在没有了。但是如果我们翻回到几个月前，对，可能恨不得那个里边有十几二十个plugins，各种各样的公司去做的。然后从plugin变成了说，AI IDE这种Cursor这样的形态。然后Claude Code是另一次分叉。我觉得Claude Code也是基于，可能他们对于模型的理解，他们和Cursor之间的合作，当然这是我自己的猜测。就是说和对用户的洞察之后，他们发现，原来我可以从Cursor那样的形态，向coding agent更加去发展。然后我觉得从我们的视角里，就是因为我们每天在去deal with，这里面所有的challenge，deal with所有这些用户的一些反馈，以及对于其他优秀产品的一些学习和理解。我们自己现在的观点，我们认为也发生了分叉。不一定是对的，或者说我们trying to be different的点是，我自己来观察，AI coding分了2.5个时代，从我的视角来看。”
“来来来。”
“就是第一个时代一定是copilot，就是copilot第一次真正意义上的，让所谓AI这件事情，真的能够被用到。而且我觉得现在很多大多数的用户，对于补全co-completion（协同补全）这件事情，尤其是比较专业的开发者，其实大家对于可能coding agent的使用，那个强度是远大于那个code completion的。我觉得这是第一时代。然后第二个时代就是Cursor这个时代。但Cursor其实最早期也做了很好的补全，我觉得Cursor的补全，到今天还是世界最好的那个补全。但它真正出圈其实是Claude 3.5，然后加上他那个产品形态，加上Andrej Karpathy的 vibe coding的tweet，对。所以我觉得这是第二个时代。然后从我，从一个产品角度上来讲，我觉得他最好的地方是，如果过去我们依赖的是，把AI能力做到IDE里边，就是copilot的那个时代，把AI能力做到IDE里面，通过的是插件的方式。那么我觉得第二个时代是说，把AI能力native build into IDE里边，也就是说他自己去做fork。当然我们要感谢VS Code是一个开源的，那么他自己从VS Code做一个fork（分叉），然后真正把AI集成到IDE里边，我觉得这是一个很大的进步。从产品的角度上来讲，因为you get more context，很多交互是可以更native的。这是从产品的角度。”
“那从capacity（能力）角度，就是第二代和第一代的主要区别，在你看来是什么？”
“我觉得首先，因为AI能力变强了，你需要更深的交互，就不只是单纯一个补全。可能我需要通过对话，你给了我很多result，我怎么去apply这些result to the current workspace（我该怎么把这些结果用到当前的工作环境里？）？比如说这边有个error，我能不能去reference这个error到我右边的chat panel里边（我能不能直接把这个报错直接关联到右侧的聊天面板）？甚至我要去知道一些底层，比如说我现在IDE里面的一些插件拿不到的一些信息。这个事情我不一定说的是对的，就是可能只有官方copilot可以拿到官方的那个VS Code的底层的API，剩下的那个插件是拿不到的。所以这个时候如果你去fork一个，你直接去做，那你就get more API，你就是可以做更多的事情。我记得是这样的，就是你相当于在应用层做，还是在操作系统层做？”
“是的，至少说我能在API层，我能控制我所有的这个环境。”
“是的。至少说我能在API层，我能控制我所有的这个环境。所以这个是我觉得向下的一个进步。核心是AI能力变得更强，你可以通过AI能力的提升，再加上你能去utilize（调用）这些API，你能提供更好的体验。不然的话，如果AI就还是那个样子，给你这些API也没有用嘛。”
“明白明白。这确实就是你刚刚说的，工程，产品和AI本身。”
“对，我觉得三者的交织。然后我觉得第二代的开始，实际上是问答，其实他还不是一个agent。”
“哦对，就是当时Cursor有一个agent模式，但是其中有一个chat模式。”
“对，是的。其实大量的人一开始都是被chat的，就是我问一个问题，他能回答我。因为我觉得最简单，对我最大的体验是说，我是程序员嘛，然后程序员尤其在北美的话，stack overflow一定是不可预言的对吧？然后你会发现我这一段东西出来，这什么意思？copy paste然后找，先是Google，然后stack overflow，然后呢找一堆信息，然后可能前10个里面找出3个，然后粘回来看哪个work，然后再去思考这个事儿。或者你去问你的旁边的人，对吧？大概率就是这样。有的时候再看看YouTube，对，基本上就是这几个逻辑。但是我觉得chat那个，很大程度上把这个场景解决得非常好。就是说我这有个问题，你直接问他，然后他大概率给了一些还不错的，对solution。而且他确实能得到更多的信息。对，而且其实就是回到我们一开始讲的那个问题，好的产品，是让你整个这个流程变得更丝滑。对，你看你过去是粘搜，然后一个一个看，看完之后找到那个对的，然后apply回来，然后去看。那现在变成说，你看到这个问题，你直接在chat里面问这个问题是什么，然后chat给你个答案，然后你apply一看，诶，对了就结束了。如果没对，你再问一次。所以你整个这个流程，其实是缩短了很多。就是可能单次你只是缩短了20%-30%，但如果你把它乘100次，其实你会发现，你的体验会变得非常非常好。所以我觉 得从最开始chat开始，然后逐渐开始我们尝试所谓的，我觉得agent还算是个boss word那个时候。从我们视角不是的，对。但是我觉得从行业里面，就是所谓Pioneer（开拓者）永远要定义一个东西，对。就我觉得boss word也不是一个负面的词，他就是一个更先锋的，更早期尝鲜的人，他定义了一个词，然后让大家知道，啊，原来是这样。那个时候我觉得agent对于我来讲，就是更自动化，完成长链路的，就从单一action（到）可能是multiple action，哪怕是two actions，我觉得他可能是做了很多这样的东西。我大受震撼的当时，我记得很清楚就是2023年的8月份，因为那个Claude 3.5出来，那个时候我们还没有去做IDE。我们IDE是从10月份才开始做的，就是去年的10月份，24年10月份，对，24年的10月份开始做的。我其实大受震撼，我直接讲说，未来一定是要照着这个方向去发展。今天我的暴论也是，终极的AI coding产品应该是什么样子的？我不知道，但一定不是Trae的样子，一定不是Cursor的样子，也一定不是Claude Code的样子。我觉得他还有long way to go。就像说从最早的VI发展到最后的VS code，其实你经历了很长一段，各种各样时期的，各种各样的编辑软件，最后他成为了那个样子，而且还分叉了，一个是VS code，一个是JetBrains对吧？它在不同的语言里面表现会更好。所以就是说，我们当时觉得，至少我们认为，插件一定不是最佳的形态。而当时看起来，可能最佳形态，就是类似于把AI building into你的tool里边。我觉得这是第二个时代，我们看到了。然后这后边其实包括到今天，我觉得Cursor依然是一个非常好的产品，是。然后他们把agent能力做得更强。然后为什么我说2.5，而不是三个时代？我觉得就回到Claude Code，这个是我觉得过去一段时间，我最喜欢的一个产品。它其实从我的视角里边，就是它不能算成一个产品，而是一个模型的showcase。其实ChatGPT一开始也是一个模型showcase。”
“哎，对对对对对，就是这个样子。就是说它更像是一个showcase，它其实里面有很多东西可以去做。它其实做的最好的一件事情是告诉你，原来世界上可能最好的代码模型，你可以这么去使用它。我觉得这个点是非常好的一个地方。但如果你把它定义成一个，比如说，我依赖Claude Code去做我所有的开发，我没有看到谁能做得到。就单纯只依靠Claude Code去做我的开发。就比如说我发现大量的人是把Claude Code放到VS Code里面，或者放到Cursor里面，就放到它那里边的terminal。因为比如说最简单，我需要文件管理，我需要去审核一定的代码，就你生成完了我要看一下代码，然后去做很多的Preview，比如说我生成了前端页面，会怎么怎么样。就你会发现它很好，但是它无法涵盖，我整个开发流程里边的全部体验。它是个树莓机，对吧？就是这点。或者我的另外一个想法叫做Claude Code，就是这个时代的VI。VI非常牛逼非常好，对吧？真正的super user，你能干出那个。真的，我以前比如说在Facebook的时候，真的我以前比如说在Facebook的时候，就很多岁数非常大的这个senior engineer，然后他们VI用的极溜，power user你会用的非常非常的好。但是从大众意义上来讲，最后胜利的，可能是VS Code和JetBrains。这种更加集成的环境，它集成了什么？从我的视角里面，比如说，它可能文件管理是一个很大的点，compiler（编译器）是一个很大的点，然后plugins（插件）是一个很大的点。如果从这个视角里去看，我觉得Claude Code is long way to go for development（还有很长的路要走）。当然我觉得模型能力，肯定是很重要的一部分。所以从我的视角里边，我心目意义上的3.0的话，应该是基于今天Claude展示出来的能力，是否能够去封装一个，类似于VS Code，就是说这个时代的VS Code 0.1的版本，能把我们刚才讲的那些事情，比如说我如何去做文件管理，你今天依然需要文件管理，你今天依然需要给AI很多plugins，因为AI需要很多context，你今天依然需要去做人和AI之间的交互。虽然我觉得Claude Code已经做得挺不错，但它没有那么完美。就像说，可能更多的人还是习惯于可视化界面，很难去完全在一个terminal里面去进行交互。所以从这个视角里边，可能如果Claude Code展示出的能力，再向下进一步，有没有机会？这个可能是我们自己团队去思考的一件事情。”
“那这样的一个东西，你觉得和今天的Cursor，它的最大的区别是什么？”
“把现在的Cursor再往上加一些按钮能加成那个样子吗？我觉得这个是个非常好的问题。这你也提醒了我。我自己的观点是，我们不说Cursor，就是围绕着IDE的形态去做，可能会是一个很大的challenge。就是我作为一个开发者，我的终极目标是什么？是deliver a application（交付一个应用程序）。不管它是一个Web还是一个APP。我如果是deliver一个application，我在IDE里面的时间，占我整个process（流程）里面，我觉得30%-40%差不多了。除此之外，我有很多其他的工作，是不在IDE里边的。比如说我可能去做什么DevOps，对吧？比如说包括A/B test，所有这些东西，可能是发生在Browser里边，可能是生成在其他的Client里面，跟产品经理撕逼，哎，各种各样的这样事情。对吧？figma里面，文档里面，各种各样这种问题。那么回到这里边，你过去是怎么做的？我作为一个开发者是怎么做的？是我作为真正的人工智能，和不同的工具去交互，也就是我是那个调度者。知道我这个时间应该在这里边干事，这个时间在这里面干事。我在不同的工具里边去转换的时候，context是在这里边，也就是说我知道这个context，然后我就去那个里面，然后发现了问题，然后再回来。如果说我们面向的，是要去解决生成软件这个问题，deliver result这个问题，你会发现IDE只是整个流程里面的一部分。Cursor或者Trae，现在的这个形态是，我们把AI building into one tool，然后我们会发现，我们实际用了multiple tools。当然你会发现每一个工具也有它自己its own tool，或者its own copolit。对对吧？但这个问题是，你在不同的那个工具里边的AI里边，来回的把这个context，最简单copy paste。很多人用Cursor包括用Trae，它都这么（用）。我先在ChatGPT里边去跟（它）聊，聊完之后写一个MD，MD弄好了，粘到这个Cursor或者Trae里边，然后你帮我生成。生成完了，出来了他觉得还不错的，然后我再去维护这个MD。假如说，我需要让这个MD就回到那个ChatGPT里面，我要把整个再粘进，去然后粘进去的时候，其实你有context的缺失的。比如说那堆代码，比如说我生成的那个网页里边哪个好看，哪个不好看，就各种各样的context，其实也很难，因为你有多模态的问题，我这个图到底怎么弄？或者说我到底是给哪段代码，给哪段报错？实际上是都不知道的。我觉得那可能next-generation（下一代升级），我们自己的思考是，我们是否应该把更多的工具build into AI，而不是每个工具有一个AI。这样的话就变成了AI，至少它和所有的context是有连接的。它先不说它知不知道，但至少它有连接，可能知道。对，它有知道的可能性。对，它有知道的可能性。但是它就变成一个三方了，变成说人，AI，和context。这个challenge是什么呢？就刚才你讲的，虽然我把context给到AI了，但是我作为一个人，我也不知道AI是知道还是不知道，我也不知道他知道多少，尤其它的attention到底在哪里。对对，就有很多这样的问题。但是如果我们能很好地解决这个问题，它就会变成说，其实你整个的process，从一个单一的一个工具，扩展到你和AI交互，去操纵各种工具来完成你的开发任务。从我们的视角里，这是我们的分叉。也许它不一定是正确的，也许我们在这个过程里面，会发现很多challenge，甚至说可能不make sense。但是这是从我们自己的角度里面，我们希望未来能够给我们的用户，去提供的这个工具去做这些事情。我觉得这个是就刚才你讲的，从抄到你是否有自己的分叉，或怎么去洞见和思考这件事情。”
“嗯，我自己是非常认可这个分叉的。而且我不是从一个开发者的角度，因为其实我从刚才的对话能感觉出来，你是非常注重开发者在这里边，怎么样子把事情做好的。从这个角度来说，我觉得SOLO它似乎达成了两点，就是它既能让开发者在一个界面下，调度更多的工具，去更高效的完成他的开发任务，也有可能可以让普通人，就是用自然语言，去完成他们想完成的东西。你会觉得这是两个不同的任务吗？还是其实是一个任务？”
“我觉得从终极形态上来看，它有可能是一个任务。但从当前的场景里边，我认为它一定是两个类型的任务。从我自己的观察来看，它有几个比较大的challenge。第一个challenge是说，到底今天AI模型的端到端能力有多强？我们先说vibe coder，今天的AI能力其实它完全可以说，你给我做一个贪吃蛇，哪怕说前后端分离的贪吃蛇，他会做的非常好，你完全可以上线的那种水平。但是，这是vibe coder能够想象和做到的极限。他可能再复杂一点，你给我做一个前后端分离的抖音，这时候他是肯定做不出来的。就是当你问出这个问题的时候，他能达到的上限，是由这个问题的复杂度决定。软件生成的复杂度角度上，它的复杂度越大，你的那个衰减越明显。我们会看到，很多完全没有任何代码经验的vibe coder（当前）有明显上限的。但是我们同时也看到，当你具备了足够的专业技能的时候，当你学会了如何去问更好问题的时候，你会发现，这些工具会对你有明显的增益。我们刚才讲的去做一个抖音这件事情，我就会把这个做成一个抖音，拆成可能1,000个task，他做不出一个抖音。但是你告诉他说，我现在要去建立一个库表，它的结构是什么样的？当你问出这种问题，他是等同于你让他做一个贪吃蛇的。但前提是什么？你知道怎么把一个做成前后端分离的抖音，拆成100个，1,000个，类似于贪食蛇这个复杂度的问题，去问给这个AI。这是第一步。第二步就是即使你能问出这类问题，过程还是会出错。当他会出错的时候，你需要专业的技能去进行校正。但是这个对于没有代码经验的人，只会问贪吃蛇的人，他真的就是两眼一抹黑，就是这是啥呀？他也不看那个代码，对，他也看不懂，他也无法去看。但是对于那些专业的人，为什么他体验这么好的点就在于，可以一眼去identify出来，哦，这个问题是什么？你可能就补了一句，你说不要这么写，可能我们换一种方式去写，可能用这样的方式，他一下就过去了。那个没有开发经验的同学，肯定是没有办法去知道。有一个知识的鸿沟，对，或者是技能的鸿沟。你过去被专业培训过。我经常在内部和做产品的同学去讲说，每个人都会清晰美好的定义，后天是什么。hhh～但我们今天面临的是，给明天的人做产品，我怎么leverage（利用）今天的能力，去make明天的人happy？后天都是AGI，对，我们都那什么（知道），对吧？那明天是什么？我觉得非常非常重要。这件事情，从这个视角里边我们去看，当我是做一个专业开发者，问出一个问题的时候，我能不能更好的让专业开发者，原来你要拆成1,000个，我试图努力让你拆成，比如说500个，也就是这个问题变得越来越大，但是我依然能够做到。我觉得这是第一个我们能够做到的。第二个是当他发生错误的时候，能快速告诉我，提升我的效率。你能够告诉我哪里出现了问题，能够快速给我反馈，就是responsive（响应）。比较boss word叫human in the loop，我能够告诉你这个问题是什么，我们一起去把它做成。第二个是什么collaboration（协作）对吧？第一是你要把他当人，be a human，就是你看你问你的同事，你可以说诶，你帮我做一个这个。但是即使你的同事在做的过程中，也会出现问题，说哎，不不不，这做错了，咱不这么做，你要用这个框架，或者你要用这个最新的版本。我觉得这个是能够如何更快速给反馈，以及基于这个反馈，更快速的去重新迭代。这个是很重要的一个点。你会发现，这些东西之于所谓的vibe coder是没意义的。然后以此的基础上说，我们再向下去提升。最简单说，他说我做好了，那你会几个问题？第一个问题是你写了啥呀？hh～我得看一眼吧。看一眼分几种，看你的代码，看你的生成物。你代码就是可能IDE里边，看你的生成物可能是比如说你是个前端，我要browser。如果说你是个mobile，我可能要emulator（模拟器）去看这些所有的东西。我能多快速的让我的用户去看到这个。这是为什么，我去讲Claude Code是2.5。那.你现在呢？我打开那个Browser还是要看那些东西。为什么我说可能像传统意义上基于IDE来做的，不管你加了多少东西，它本身就是个编辑器。那么编辑器的核心，是提升Typing的体验。但实际上如果AI能力再往前发展，其实你更多的是发生在对话体验。就是我问问题，你真的把他当成一个人。比如说你是AI，我是那个，我就说课代表，你帮我做一个什么什么。我要清晰地问出问题，描述的越清楚，你就做的越准。第二个什么review，review远比typing更重要。我要做好向上管理，我要展示我的思考过程，我要跟你说我接下来做什么。但是我要控制这个度，就是不能这个事请示，那个事请示。是的，我们就觉得说最重要。你看第一是你在chat里边的体验，你问一个问题，他可能会干十几分钟20分钟甚至一个小时都可以能干得出来。然后你会发现那个的产出，他的体验和你在ChatGPT里面体验是不一样的。ChatGPT你问再长的问题，给你一个三四千字，已经到头了对不对？读一个三四千字的文章，快一点两三分钟，慢一点5分钟，仔细读的话。但是如果你去看一个20分钟coding agent生成的那个东西，我估计可能是上十万行都有可能。对吧？这个时候你怎么review？你过去没有这样的challenge。你发现诶，这东西他不work，你怎么能快速找到是哪犯错了？而且每次都差一点。对吧？你要往上倒，倒倒倒倒非常长，你怎么去搞这些东西？那你从UI的角度上，你是不是要去做抽象？也就是说可能我把大段的东西，我要去做总结。也就是说这一段我大概干了什么，改了什么东西，可能出现了什么样的错误。这个其实是对于用户来讲，他的效率会变高。和当我发现错误的时候，我怎么能快速的去jump to，比如说IDE里面jump to web browser里面，然后去build in到这些tool里边，然后open。其实它就是一个next generation的plugin system。也就是说，如果你上一代是在给VS Code做plugin，这一代你是在给你的AI做plugin。这个plugin的形态是什么？不知道。就是它最完美的形态是什么？不知道。我们今天能leverage的还是existing two。我们可能把IDE和AI去做组合，browser和AI去做组合。但实际上它们太重了，因为它们不是design for AI的。AI其实不需要这么多的高亮，高亮是给人看的。也就是说他可能你给他Markdown，他就已经解决问题了。那就变成另一个问题，其实右边的工具是给人用的，人也很重要，因为人要去review这个东西。我们提升的是review感。当你提升review感的时候，你不需要那么多操作的时候，那我的那个就会非常非常的简化，我的那个速度就会非常非常快。我有一个不形象的比喻是，AI coding工具的plugin，可能就是小程序那样的。当你需要的时候你打开它，当你不需要的时候，你根本不care。而小程序是非常重review而不重操作的。但凡复杂的操作，你都不太希望在小程序里面去做。其实我觉得，未来的AI coding里边的plugins，你可能只需要做一两下点击看一眼。这个可能是我们能够看到的未来的样子。”
“得，其实我们要去做的是，就第一是帮你去做更好的和AI沟通，第二是帮你去更好地review AI产出的结果，第三是，如何更好地帮助AI提供更多的工具和context。对，所谓就是给AI做plugin，我觉得就是这三件事。这是从Solo的视角，和我们认为下一代产品应该做的地方。同时你刚才也问了，我们认为vibe coder和professional coder是在现在这个阶段，没有办法融合到一起的。因为但凡你要做serious APP（专业级应用），人的比重就会很高。vibe coder的他的需求就是，我不能有这么高的参与度，因为我的能力没有办法支撑我去做。对，然后就变成你其实就是分开的。Application最大的意义，是来自于当你发现了一类人群的共通的，在这些场景里面的使用，或者说需求，你如何通过有效的封装，让这类的需求变得更顺滑，低成本，更愉悦？我觉得这个就是核心的价值。”
“盘点现在AI编程或者vibe coding工具的话，来自字节的Trae，不管是从用户量还是质量来说，都是当之无愧的世界第二。可是提到Trae，很多同学的第一印象就是抄，再就是便宜。过去这也是我的印象。但是过去这一年，我们肉眼可见的看到，Trae的水平越抄越好，但很多其他的工具，比如说Copilot、 Windsurf反而掉队了。这就让我产生了好奇。我今天就带着这个非常尖锐的问题，中国的团队相比起美国的团队，更善于的是命题作文。这个问题是这样的，然后你是否能还原出，或者在这个基础上做的更好，成本更低。其实我跟石扬已经认识很久了，我们的背景也比较相似。在过去我们的交流里边，石扬对抄这件事情毫不避讳，但是在他的心中，抄只是一个途径，只是为了让团队作为一个后发者，少走弯路，更快的补上该补的短板，给大家一个可以使用的工具。三角形的轮子很漂亮，但是我希望它是个圆的。但是站在今天，能抄的都已经抄完了，更重要的就是考验这个团队。我们深入的探讨了石扬的认知，他跟我总结了为什么在他心中，AI编程今天走到了2.5的时代，接下来3.0的形态又长什么样子。我也非常的认同，Cursor或者Trae现在的这个形态是，我们把AI building into one tool，我们会发现，我们实际用了multiple tools。是否应该把更多的工具build into AI，而不是每个工具有一个AI？终极的AI coding产品，一定不是Trae的样子，一定不是Cursor的样子，也一定不是Claude Code的样子，他还有long way to go。如果你想了解AI编程，或者顶级的AI工具下一步会往哪里走，他们会自动化什么样的工作，那这期视频你不应该错过。我们开始。”