说到「编程」，我们常常会想到那个不太友善的程序员笑话：

虚假的程序员：从零开始编写代码，勤勤恳恳修改、优化、注释；
真正的程序员：熟练掌握「Ctrl + C」和「Ctrl + V」。

不过，由 Cognition Labs 开发的全球首位 AI 程序员「Devin AI」或许可以让你把「复制粘贴」这一步都省了，你可以直接把 TA 当成你的「程序员同事」，让 TA 帮你干活。

既然被称为「程序员」，那 TA 就不可能白白干活。Devin AI 的服务起价为每月 500 美元（约合 3624 元），还真不算便宜。不过相比之下，这个价格比国内一线大厂程序员的平均工资还是低了不少。

Devin AI 实际上是一个由人工智能驱动的编码平台，配备了命令行、代码编辑器和浏览器等常见的开发者工具，它可以在编写代码片段、检测错误和建议改进等方面协助开发人员完成代码编写，几乎覆盖了编程工作的全流程。

值得一提的是，Devin AI 还可以通过机器学习算法分析代码模式，从先前的经验中持续学习，这极大地提高了其编码效率，还能保持与最新编程趋势的同步。

作为一位「编程助理」，Devin AI 可以辅助程序员完成下面的工作：

• 代码补全：Devin AI 能够通过分析代码上下文和语法预测下一行代码，加快编码效率；
• 错误检测：Devin AI 可以检测代码中的常见错误和问题，帮助开发人员识别和修复 bug；
• 代码重构：Devin AI 会提供代码重构建议，能够帮助开发人员编写更简洁、更高效的代码；
• 代码优化：Devin AI 可以分析代码性能，提出优化建议，以提高速度和效率；
• 多人协作：Devin AI 甚至可以作为协作工具，允许多个开发人员同时在同一项目上工作。

官方建议，Devin AI 在处理小型前端错误和极端情况、进行针对性的代码重构以及为待办事项列表中的任务创建初稿 PR（Pull Request）等场景下最为实用。

当然，作为一位名副其实的「AI 程序员」，除了辅助编程开发以外，TA 还可以「独立完成任务」供开发人员审核。官方介绍 Devin AI 是「一位不知疲倦并且技术娴熟的团队成员」。

据官方介绍，Devin AI 能够自主规划和执行需要数千个决策的复杂工程任务。这也就意味着开发者可以化身「产品经理」，将开发需求和任务等等「告诉」Devin AI，其就可以进行独立的成果产出。

针对这项功能，官方还贴心地给出了 Devin AI 的「使用指南」，就像你平时叮嘱同事一样：

• 给 Devin AI 分配「你自己知道如何完成」的任务；
• 告诉 Devin AI 如何测试或者检查自己的工作；
• 将会话时间保持在大约 3 小时以内，并且尽量将大型任务分解；
• 提前将你的详细需求告知 Devin AI；
• 通过在对话中给出反馈、采纳建议的知识，或者手动添加你自己的知识，来强化对 Devin AI 的训练。

关于 Devin AI 在具体场景下的表现，官方展示了几个有趣的用例，我们能够从中一窥这位「程序员」有多厉害。

Devin AI 可以学习和使用「不熟悉」的技术。其在阅读了一篇博客文章后，现学现卖，自主编写代码，在 Modal 上运行 ControlNet 并且生成了一张带有隐藏文字「SARA」的图片：

Devin AI 还可以端到端构建和部署应用。在演示中，其根据需求制作了一个模拟「Game of Life」的交互式网站，并且逐步添加了用户提出的功能，然后将这个应用程序部署到 Netlify 中：

Devin AI 甚至可以训练和微调自己的 AI 模型。演示人员仅仅提供了一个指向 GitHub 研究存储库的链接，其就对某个大语言模型进行了「微调」：

此外，Devin AI 还可以实现自动查找和修复代码库中的错误，处理开源仓库中的错误和功能请求等等。

在「SWE-bench」这项「具有挑战性」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。即使确切给出了需要编辑的文件，之前最好的模型 Claude 2 也只能解决 4.8% 的问题。

令人惊叹的是，Devin AI 甚至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」上找到了一份工作。

Devin AI 成为「自由职业者」的新闻还曾引起过不小的争议。一位有着几十年软件工程师经验的 YouTube 博主质疑其演示视频造假，表示这些内容是「自导自演」、「无用功」，并且对其实际能力和效率提出了质疑。

无论是不是商业炒作，Devin AI 目前都已经全面推出。真正的编程表现如何，不妨再等等看，交由时间和用户评判。

在 Devin AI 正式推出后不久，OpenAI 也宣布推出了 ChatGPT Canvas 的多项更新，其中就包括直接运行 Python 代码功能，更新后的 Canvas 可以根据要求搜索 API 文档，指导模型编写并执行代码，还可以开发小工具和游戏等。

可以看到，即使是规模大如 OpenAI 这样的人工智能企业，也在不断对「AI 编程」加注。在这样的背景之下，我们自然会想到那个「终极」问题：

TA 离取代真正的程序员还有多远？