基于提示词的应用开发:为什么 AI 无法取代开发者 - Firebase Studio 就是最好的例证

Google 推出了 Firebase Studio,这是一个基于云的人工智能辅助开发环境。它结合了 Project IDX、GenKit 和 Gemini 等技术,旨在帮助开发者快速原型设计和构建应用程序。然而,一些开发者反馈称,目前该工具的 AI 功能还不够成熟,难以生成高质量的可用代码。这表明 AI 辅助开发工具虽有潜力,但仍无法完全取代专业开发人员的技能和经验。

Google 于周三发布了 Firebase Studio,这是一款被称为"基于云的智能开发环境"的产品 - 换句话说,这是一个基于浏览器的编码工作空间,集成了 AI 功能,可以帮助开发者在不需要自己编写每一行代码的情况下进行应用程序的原型设计和构建。

科技公司现在经常使用"智能 AI"这个术语,用亚瑟·克拉克的话来说,足够先进的 AI 自动化应用与智能 AI 已难以区分。

一位 Google 发言人给出了以下定义:"这意味着使用智能代理来完成软件开发生命周期中的各项任务。此外,Firebase Studio 可以用来构建具有由生成式 AI 驱动的原生功能和控制流的应用程序。"

这与我们看到的其他定义相符。Nvidia 的定义是:"智能 AI 使用复杂的推理和迭代规划来自主解决复杂的多步骤问题。"

Atlassian 认为智能 AI 意味着机器人可以自动读取请求代码更改的工单,为人类编写实施方案供其审批,然后编写代码。Microsoft 认为代理可以搜索可能的钓鱼尝试日志,并准备报告来帮助安全专家理解真正的威胁。我们这些观察者认为,它是可以与其他软件和用户对话的软件,使用生成式 AI 来做出决策并形成输出。

无论智能 AI 是什么或做什么,Firebase Studio 对它的实现 - 至少在预览状态下 - 并没有给所有人留下深刻印象,因为它还不够成熟,就像它帮助生产的应用程序一样。

(糟糕的) 氛围编程

"应用程序的 AI 部分基本上是无用的,"英国开发者 Oscar Molnar 在 Hacker News 上写道。"在花了两个小时用'氛围编程'制作一个国际象棋计时器 Flutter 应用后,我最后什么也没得到。每发一条消息就会变得越来越糟。我试图自己修复问题,但它会再次搞砸。我不建议任何人使用它。"

"氛围编程"这个术语是由 AI 专家 Andrej Karpathy 提出的,他将其描述为一种无需动手、由提示词驱动的软件构建方式,将大部分工作外包给大语言模型。

"我在构建一个项目或网络应用,但这并不是真正的编程 - 我只是看东西、说东西、运行东西和复制粘贴东西,它基本上能工作,"Karpathy 在今年 2 月的一篇社交媒体帖子中说。

如果你是像 Karpathy 或 Molnar 这样的专业程序员,这种方式可能会奏效。但经验不足的开发者可能难以识别或修复 AI 生成的应用程序中的 bug。

《The Register》询问 Molnar 他是否相信 Firebase Studio 能生成一个人们愿意付费使用的生产级应用程序。

"这很难判断,因为能有付费客户的产品之间存在巨大差异,"Molnar 说。"所以如果最终目标是销售用它制作的产品,我相信在某个时候你可以做到。问题是后期维护,因为你没有亲自编写代码,而且 AI 目前也无法理解它(基于我使用过的经验)。"

"一个例子是昨晚当我试图编写这个国际象棋计时器应用时,它陷入了搞砸-修正-再搞砸的循环,在几个小时内至少重复了十次。如果我不是专业人士,我就无法继续...产品就会失败。"

其他人也报告了类似的经历,尽管也有一些热情者兴奋地谈论他们如何使用 Firebase Studio 从头开始构建 Chrome 扩展程序 - 这并不是一个特别具有挑战性的壮举。

为 Firebase 加油

Firebase Studio 是与本周的 Google Cloud Next 活动同时宣布的,它结合了该公司去年推出的基于云的 AI 代码开发工具 Project IDX、AI 应用框架 GenKit 以及在 Firebase 中的 AI 协作助手 Gemini。

在 Firebase 博客文章中,Google 开发者关系工程师 Rody Davis 和产品营销经理 Kelvin Boateng 演示了如何在几秒钟内创建"一个功能性的 Next.js 网络应用程序"。

我们注意到还存在其他 AI 驱动的 IDE 和应用程序构建器,如 Cursor、GitHub Copilot、Tabnine、Lovable 和 Replit。

Google 工程师的演示展示了 Firebase Studio 接收到以下提示:

构建一个交互式画布绘图应用程序,用户可以选择不同的颜色和画笔大小。

添加一个按钮,使用 AI 获取画布的图片并猜测绘画内容。向用户显示带有猜测结果的提醒。应用程序应该命名为"Canvas AI"。

一旦按下"用 AI 制作原型"按钮,Firebase Studio 就会尝试创建所描述的应用程序。

AI 生成了一些 TypeScript 代码,片刻之后,一个功能正常但不是很实用的应用程序就创建好了。只需几次点击就可以生成应用程序获得图像识别功能所需的 Gemini API 密钥。几分钟后,应用程序就可以在 Firebase App Hosting 上托管了(撰写本文时尚不可用),正如 Google 所指出的,这需要一个可以计费的 Google Cloud 账户。

软件开发既复杂又昂贵,因此人们提出了许多其他策略来提高效率。

《The Register》经常听到低代码开发工具;分叉现有的开源应用程序进行定制;在某人的框架模板之上构建;或通过应用程序代理购买和重新品牌化商品代码。所有这些场景都可能需要额外的开发和/或维护工作。

像 Firebase Studio 这样的 AI 开发工具能让这些方法变得不那么有吸引力吗?

正如 Google 喜欢说的那样,这项技术还处于早期阶段。

"如果你说的是告诉它最终产品然后它去完成并通知你检查成品,那么它根本不是智能的"

当被问及 Google 对智能开发环境的描述是否有意义还是仅仅是噱头时,Molnar 说这取决于如何定义"智能"。

"如果你说的是告诉它最终产品然后它去完成并通知你检查成品,那么它根本不是智能的,"他解释道。

"如果你说的是能够搜索你的文件并更改一些代码行,或建议你需要批准的终端命令,那么是的,它是智能的,但这与 Cursor 没有什么不同,Cursor 已经这样做了一年多。"

"所以我想说这不是谎言,但显然被过度炒作了,这可惜是 AI 公司的一贯做法。"

来源:The Register

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2025

04/11

22:00

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