AutoDev Next：IDE 即 AI 编程服务，构建多端粪围编程

AutoDev Next 的核心理念是将强大的 IDE 能力与 AI 结合，打造 "IDE 即服务" 的下一代 AI 编程体验，随处即创建应用的编程服务体验。

引子：AI 编程的持续进化

我们正经历一个从传统手动编码到 AI 辅助开发的转变时代。在这种新范式下，开发者可以通过自然语言描述需求，由 AI 负责生成相应的代码，开发者的角色也逐渐从单纯的代码编写者，转变为 AI 的指导者、代码的审查者和最终的完善者。

Vibe Coding：自然语言驱动的编程新范式

"Vibe Coding" 正是这一趋势中的一种重要编程技术之上。其核心在于使用自然语言提示 来指导 AI 生成代码，并通过对话式 、迭代式 （描述 -> 生成 -> 审查 -> 反馈 -> 修改）的方式不断完善。这种方法旨在降低编程门槛，让开发者更专注于 "做什么" 而非 "如何精确地写"，体现了"自然语言成为热门编程语言" 的趋势。当然了，由于 AI 代码生成的严谨性不足，容易导致"粪围编程"（Shit-Fence Programming）

AI 编程工具的演变与挑战

在过去的几个月里，我们调研了主流的各类 AI 编程工具，大致可分为：

泛编程领域：让非专业人士也能通过自然语言生成应用（如 Lovable, V0）。
专业编程领域：辅助专业开发者通过聊天生成代码片段（如 Cursor, Copilot）。
创新探索编程：探索其他 AI 编程可能性（如 Claude Code, MetaGPT）。

尽管这些工具各有千秋，但它们往往局限于特定场景或交互模式，未能完全利用深度项目上下文，难以覆盖开发者端到端的复杂需求，这为提供更深度、更智能的 Vibe Coding 体验留下了空间。

趋势：AutoDev 2.0 的探索方向

基于对现有工具的观察和对未来 AI 编程的思考，我们进行了 AutoDev Next 的概念验证（POC）探索，旨在通过 "IDE 即服务" 的模式，深化 Vibe Coding 体验：

1. AutoDev Planner：驾驭复杂编程任务

大模型虽然擅长生成代码片段，但面对复杂任务时需要更强的规划能力。AutoDev Planner 利用先进的推理模型（如 DeepSeek R1），在接收到用户自然语言需求后，结合 IDE 提供的深度项目上下文 ，生成详细的编码任务计划。这个计划是可见且动态 的，AI 在执行中可调整，用户也能清晰看到进度，甚至手动干预或执行步骤。这为 Vibe Coding 带来了结构化和可控性，超越了简单的代码生成，将 AI 能力延伸到任务规划和执行层面，使其能更好地应对大型或模糊的开发需求。

2. MCP + IDE 即服务：扩展编程智能体的边界

为了让 AI 更好地理解和利用现代开发中的众多工具和服务，我们拥抱了 MCP（模型上下文协议）。通过将 AutoDev Next 实现为一个 MCP 服务端，它可以向其他 Agent 工具提供 IDE 内部的高质量上下文信息（如代码结构、符号定义、调试信息等）。这意味着，即使是以 Agent 为中心的自动化流程，也能调用 AutoDev Next 来完成需要精细 IDE 理解的命令式操作，将 AI 智能体的能力无缝集成到更广泛的自动化工作流中。

AutoDev Next：跨平台编程服务

AutoDev Next 作为下一代 AI 编程工具，其核心特点和目标在于提供一个跨平台、IDE 即服务的全面解决方案。它旨在通过深度集成 AI 技术到开发流程中，显著提升开发效率、代码质量和开发体验。

IDE 即后台云服务：基于 Intellij Community 开源版本

其的核心是 "IDE 即服务"，即弱化 IDE 在本地的存在感，转而将其作为一个服务来使用。通过这种方式，AutoDev Next 即可以作为异步编程的服务端，可以在你开始一个需求的时候，自动帮你生成需求相关的代码，并为你本地的代码提供上下文支持；也可以作为一个云服务，提供给其他 Agent 工具调用。

与此同时，结合 Planner 的能力，你可以在手机上查看当前的任务进度，或者在其他 Agent 工具中查看当前的任务进度。当任务失败的时候，你可以将提醒模型一些新的上下文信息，来帮助模型更好地理解当前的任务。

选择 IntelliJ Community 作为 AutoDev Next 的后端服务，是基于其强大的功能和作为开源 IDE 的灵活性。

多端支持：Compose UI 打造跨平台编程服务

为了提供现代化、高效且跨平台一致的 Vibe Coding 交互界面 ，AutoDev Next 的 UI 采用了 JetBrains 的 Compose UI (Compose Multiplatform) 进行重构。相比传统的 WebView 方案，这种基于 Kotlin 的声明式 UI 框架能提供更好的性能、更原生的体验和更灵活的设计能力。其目标是实现 "一次编写，多端运行"，覆盖 Android、iOS、Web、IntelliJ IDEA 插件本身及桌面应用，让开发者能在不同设备上获得流畅一致的 Vibe Coding 对话和代码审查体验。所以，你有机会将会看到 AutoDev Android、AutoDev Web 全新版本的诞生。

预防粪围编程：AI 代码质量守护

由于 AI 代码生成的严谨性不足，容易导致 "粪围编程"（Shit-Fence Programming）。为此，AutoDev Next 设计了一套自动化机制来保障代码质量：

AI 代码审查（AutoDev Guardian）：在 Vibe Coding 过程中，AI 自动执行代码审查，检测逻辑错误、代码风格和潜在技术债务，并提供改进建议。
智能代码评分：结合 LLM 评估代码质量，提供 A/B/C/D 级评分，帮助开发者直观判断 AI 代码是否可用。
上下文感知对比：分析新旧代码差异，检测是否引入冗余、不合理设计或潜在 Bug。
智能 Debug & 回滚：结合 IDE 调试工具，自动发现异常，推荐修复方案，并支持一键回滚优化版本。
AutoDev 质量规则库：提供可自定义的代码质量检查规则，适配不同团队的开发标准。

这些功能确保 AI 代码既高效又可维护，真正实现智能化、高质量的代码。

总结与展望

欢迎加入 Next 的畅想：github.com/unit-mesh/a... （这里没有代码）