AI 編程實(shí)際落地痛點(diǎn)：復(fù)雜耗時(shí)的后端工作

近幾年，隨著AI大模型技術(shù)廣泛應(yīng)用，Cursor、Windsurf、VSCode  Copilot 與騰訊云代碼助手CodeBuddy等的AI編程工具正日益普及?！胺諊幊獭保╒ibe Coding）的新概念也在海外開發(fā)者社區(qū)逐步流行。

“Vibe Coding”模式強(qiáng)調(diào)借助 AI 編程工具快速完成從產(chǎn)品文檔、數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)到服務(wù)實(shí)現(xiàn)的完整流程，已在一些 AI 原生應(yīng)用開發(fā)中得到實(shí)踐。這種模式極大地降低了編程門檻，讓更多非技術(shù)背景的用戶也能將創(chuàng)意變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)，同時(shí)顯著提升了專業(yè)開發(fā)者的效率。

然而，僅通過 AI 編程工具編寫應(yīng)用代碼是不夠的，還存在“最后一公里”的痛點(diǎn)需要解決，包括：如何將快速生成的應(yīng)用代碼部署到線上運(yùn)行？應(yīng)用上線運(yùn)行還依賴后端資源（如數(shù)據(jù)庫、API 服務(wù)等），如何創(chuàng)建、部署并管理相關(guān)資源？還有后續(xù)復(fù)雜的運(yùn)維、錯(cuò)誤排查的表格工作，如何讓 AI 更好地解決？

這些最后一公里的問題我們統(tǒng)稱為”后端服務(wù)“。后端服務(wù)由于涉及到的開發(fā)、部署、資源管理、運(yùn)維等環(huán)節(jié)較為復(fù)雜，往往在軟件開發(fā)和運(yùn)行的生命周期中耗時(shí)超過一半甚至更高，成為 AI 輔助開發(fā)在實(shí)際軟件研發(fā)中落地的痛點(diǎn)。

在海外，AI 編程工具往往會(huì)內(nèi)置與適配相關(guān)的后端即服務(wù)（BaaS，Backend as a Service）解決方案。比如，Supabase 將后端工作打包為一站式服務(wù)，提供自動(dòng) API、用戶認(rèn)證、對(duì)象存儲(chǔ)、實(shí)時(shí)訂閱、向量數(shù)據(jù)庫等多個(gè)功能模塊，讓開發(fā)者可以像搭積木一樣即插即用地快速搭建后端。隨著 vibe coding 爆火，Supabase被多個(gè)AI編程工具產(chǎn)品設(shè)置為默認(rèn)后端，吸引了 200 多萬開發(fā)者。

正是在這樣的背景下，騰訊云開發(fā) CloudBase 推出了 AI Toolkit，全面適配主流 AI 編程工具，不僅彌補(bǔ)了國內(nèi) AI 編程工具在后端服務(wù)和部署平臺(tái)上的空白，更將 AI 的強(qiáng)大能力融入開發(fā)全生命周期。

AI Toolkit面向AI編程提供后端服務(wù)

云開發(fā) AI Toolkit為主流的 AI 編程工具提供了領(lǐng)域知識(shí)+操作能力+工具箱。

領(lǐng)域知識(shí)：針對(duì) AI 輔助開發(fā)的場景，云開發(fā) AI Toolkit內(nèi)提供了專為云開發(fā)適配的 AI 規(guī)則和提示詞，包含代碼優(yōu)化、架構(gòu)設(shè)計(jì)、最佳實(shí)踐的領(lǐng)域?qū)Ｓ兄R(shí)，讓 AI 可以更好地理解并操作云開發(fā)平臺(tái)。

操作能力：云開發(fā) AI Toolkit提供了完整的 MCP 工具，連接了 AI 編程工具與云開發(fā)的后端服務(wù)，允許用戶授權(quán) AI 編程工具在其賬號(hào)下調(diào)用和操作在云開發(fā)上的資源，如數(shù)據(jù)庫、云函數(shù)、容器服務(wù)等。在 AI 編程工具中，開發(fā)者配置好云開發(fā) MCP 工具后，即可用自然語言讓 AI 自動(dòng)完成一系列云端開發(fā)動(dòng)作，如創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫集合、編寫并部署云函數(shù)代碼等。

工具箱：云開發(fā) CloudBase 平臺(tái)提供了 CLI、前端 SDK 等全面的本地開發(fā)工具，涵蓋了從后端資源管理、運(yùn)維部署、日志監(jiān)控全生命周期的功能，給予 AI 充分的發(fā)揮空間和操作權(quán)限，開發(fā)者只需要當(dāng)一個(gè)“裁判”逐項(xiàng)確認(rèn) AI 的操作即可完成開發(fā)過程。

AI Toolkit開啟全新AI編程開發(fā)體驗(yàn)

在開發(fā)階段，云開發(fā) AI Toolkit讓開發(fā)者可通過 AI 輔助操作數(shù)據(jù)庫、編寫云函數(shù)，加速后端構(gòu)建，讓開發(fā)者更專注于業(yè)務(wù)邏輯。開發(fā)者可以通過自然語言描述需求，讓 AI 輔助生成數(shù)據(jù)庫 Schema、創(chuàng)建數(shù)據(jù)表，并利用云開發(fā)的 SDK 進(jìn)行高級(jí)查詢、校驗(yàn)，甚至一鍵生成可編輯的管理應(yīng)用；可以讓 AI 根據(jù)需求編寫云函數(shù)邏輯，并且直接發(fā)布上線。

在上線階段，借助 AI Toolkit內(nèi)的 MCP 工具，AI 編程工具生成的應(yīng)用可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)部署，快速上線。無論是發(fā)布到微信小程序、H5還是其他平臺(tái)，云開發(fā)都能自動(dòng)處理底層基礎(chǔ)設(shè)施的配置和擴(kuò)縮容。

在后期運(yùn)維階段，AI Toolkit可以幫助智能編程工具進(jìn)行智能監(jiān)控與報(bào)錯(cuò)輔助修復(fù)。云開發(fā)提供全面的監(jiān)控告警和日志系統(tǒng)，能夠?qū)崟r(shí)追蹤云資源的運(yùn)行情況和云函數(shù)的調(diào)用狀態(tài)。出現(xiàn)報(bào)錯(cuò)時(shí)，開發(fā)者可以將錯(cuò)誤日志反饋給 AI 編程工具，利用 AI 的智能分析能力輔助定位問題，根據(jù)錯(cuò)誤信息提供修復(fù)建議，甚至生成修復(fù)代碼。而云開發(fā)則保障了這些AI輔助操作的穩(wěn)定執(zhí)行和快速部署。

如何開始使用云開發(fā) AI Toolkit？

目前，云開發(fā) AI Toolkit已經(jīng)發(fā)布在 Github 開源倉庫中，面向開發(fā)者提供下載，模板倉庫提供了主流 AI 編程工具的配置文件。

開發(fā)者在倉庫中找到快速開始模板并進(jìn)行下載（目前提供 React 框架、微信小程序的快速開始模板）；然后根據(jù)響應(yīng)編程工具，遵循指引配置完畢即可啟用云開發(fā) AI Toolkit，讓 AI 幫助管理、操作云開發(fā)。

開發(fā)者如需使用 AI Toolkit，可訪問開源倉庫地址獲取指引：

GitHub地址?https://github.com/TencentCloudBase/CloudBase-AI-ToolKit

CNB地址?https://cnb.cool/tencent/cloud/cloudbase/CloudBase-AI-ToolKit

nina