TL:DR;

3.0.0 - alpha版本的这款全生命周期AI编程助手正式推出啦，它是基于(KMP)构建的，覆盖了从需求分析、代码编写、文档管理到代码审查这么一整个完整的开发流程，而且它还支持（macOS//Linux）、CLI、IDE、Web，以及iOS全平台运行呢。

官网：https://.com

：https://.com//auto-dev

对于这个开源项目，我们发布了与之相关的预览版介绍文章，目的在于期望那些对此抱有兴趣的开发者能够加入到這個里边来。

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在过去的两年时间里，我们目睹了数量众多的AI编程工具冒了出来，还有大量的AI IDE也纷纷现身。它们之中的大多数都处理好了一个局部范畴内的问题，那就是怎样能够更迅速地撰写一段代码。可在实际的软件工程领域当中，代码从来不算是问题开始的地方，同样也不是问题结束所在之处。真正的开发进程是隶属于一个完整的SDLC的，SDLC就是软件开发生命周期。

需求→设计→实现→测试→文档→审查→交付→演进

：一个关于「存在方式」的名字

在过去的几年时间里，我们于不同的客户现场，持续不断地构建起智能体以及AI辅助开发的能力，从最开始的代码生成，再到逐渐递进地介入设计、审查、文档以及交付的过程，我们越发清晰地认识到这样的一件事情，那就是：AI真正能够产生价值的方式，并非是被频繁地“调用”，而是自然而然地“存在”于开发流程当中。

这同样是致使如此情况发生的缘由所在，当依据全新的多平台架构予以重构之际，那个时候，我们着手再次去思索这个产品所拥有的名字了。

从 开始，但不止于

这个名字，源自“自动化开发”，在相当长的一段时间当中sublime text for mac，它确切地描绘了我们正在着手解决的问题，即让AI协助开发者更迅速地达成编码工作，然而随着实践的不断深入，这个边界渐渐朝着狭窄的方向发展。

在实实在在的软件工程实际场景当中，开发这件事情并非仅仅停留在 。更多的时间被耗费于弄明白上下文情况、确定影响的范围界限、估量风险程度、维持知识的一致性状态以及进行跨角色之间的协作方面。当人工智能所具备的能力开始涵盖这些环节的时候，“自动开发”这样的表述已经没办法承载我们想要去构建的那些事物了。

我们需要一个新的名字，来表达这种变化。

「咻」：AI 出现的正确方式

附言，这个名字是从我的同事萨拉那儿得来的提议，即xiiu per fast 。

把“的”换成“某”，某的第一个音节，源于一个极为直观的拟声词，即“咻”。它所代表的，是一种瞬间出现、无需预备的状态。并非“开启某个工具”，而是在需要之际，它已然在彼处。于IDE里编写代码时，于某调试时，于浏览器里查验页面时，甚至在移动设备上回看文档或者审查结果时，AI皆不应要求开发者转换思路、转移上下文或者更改工作方式 。

“咻”所传达出来的，是一种虽处处都有却不会去干扰的那种存在感，这就是我们期望在每一个、每一个场景当中要展现出来的状态。

「super」：不是助手，而是能力层

其在后半部分源自 “super”，然而它并非指向 “更强的 AI”，却是指向一种能力放大，于其中，AI 并非是一个仅仅负责回答问题的助手，而是作为工程体系的一部分参与进来，它理解项目结构，理解设计决策，理解历史上下文，且在合适的阶段承担合适的角色。

这种“super”，不是去替代工程师，而是要让工程系统自身，变得更有弹性，变得更能扩展，变得更容易演进。

经架构调整，演变成基于特定架构的多端统一平台后，我们期望它不再局限于单一工具形态，它能够是命令行界面，能够是集成开发环境插件，能够是桌面应用程序，还能够是网页或移动终端能力的构成部分。

从这个特定意义来讲，它并非只是局限于被称作一个“应用”类别的名字，反而是属于平台层面范畴的一个名字，它所承载的是一个清晰且明确的方向，那就是，沿着以 SDLC 作为主要脉络，将智能体视为具有顶级地位的公民，进而促使 AI 能成为在软件工程领域里自然而然存在着的能力层级 。

One 架构：跨阶段、跨端的 AI 原生开发

和传统AI编程工具相异，它并非是单点功能汇集成的，而是把软件生命周期也就是SDLC当作主线，将AI能力嵌入进每一个开发环节之中。从需求理解开始，到架构设计，再到代码实现，接着到测试验证，随后到文档编写，再来是代码审查sublime text for mac，甚至到UI调整以及团队协作，这里面的每一个Agent都对应着真实的工程角色，达成完整的Plan→→→闭环。在这个平台之内：

文档、架构以及历史决策的精准定位，是由 Chat 和 Agent 来负责的，以此达成理解与探索；支持上下文感知的多轮迭代开发的实现与修改，是由 Agent 执行的 。

依托统一的多平台架构，加上MCP扩展协议，达成了跨设备、跨端、跨阶段的一致体验，不管是在IDE、CLI、Web，还是移动端，AI都能够自然现存、即时回应。这便是的One架构，它并非仅是一个工具，而是整个软件工程里持续可运用的智能体能力层。

All ：完整覆盖 SDLC 的智能体能力

它在整个软件开发生命周期里存有设计目标，此周期的每一个阶段都有专门的智能体予以支持，从需求理解开始，再历经各个流程过程，直至到运维管理结束，形成完全整个完整流程的 AI 原生开发闭环。

阶段

Agent 名称

核心能力

状态

需求

需求的理解以及知识的构建，具备 AI 原生特性的文档阅读还有分析能力，其核心功能涵盖了 DocQL 以及上下文工程。

可用

开发

能够自主进行编码的代理，拥有完备的文件系统，具备 Shell 访问能力，还拥有工具访问能力，支持 MCP，同时也支持 DSL。

可用

代码审查

Code

专业代码进行审查，剖析代码质量，考量安全性，评估性能，探究最佳实践。可提供摘要生成功能，具备自动修复之能力。

可用

测试

具备自动化测试代理功能，有生成测试用例的能力，能够执行测试，还可进行覆盖率分析，支持端到端测试，包含自愈测试以及覆盖率分析。

规划中

数据

用于数据库的对话代理，能够支承实施利用自然语言来进行查询的操作，也就是Text-to-SQL，并且还可以对多个数据库展开操作以及进行链接 。

可用

部署

能进行网页编辑代理操作，能够浏览网页，可选择 DOM 元素，还能与页面进行交互，以此来实现源码映射以及修改 。

Beta

运维

Ops

运维监控代理，提供日志分析、性能监控与告警处理能力。

规划中

通过这种 以阶段为中心的 Agent 编排， 能够保证：

Every ：AI 随时随地伴随开发者

在现代软件开发中，工作环境高度碎片化。开发者可能同时：

在这样的场景情形当中，AI 的价值并非在于“单个独立工具”，而是在于任何时候任何地点都能够被使用。恰恰是因为这个此目的而产生的，它的能力所涵盖覆盖的范围包括了：

借助统一的多平台架构，做到了开发者不用迁移上下文、AI 能够自然呈现于你工作的所在之处、无缝支持整个 SDLC 的每一步操作 。

这便是，的那个Every理念：人工智能不是跟着工具走，而是顺着开发者的工作流程来 。

结语

其价值并非在于“能做多少事”，而是在于以恰当的方式存在，于任何设备、任何场景里，随时随地跟随着开发者的工作流程，毫无缝隙地支撑每一步决策与执行。它使得AI不再是工具，而是变成工程系统中自然而然的能力层，即理解项目、理解上下文、理解团队，主动给予决策支持、自动化执行以及质量保障。

一个，全部，每一个，这不但不只是一句口号，而且更是我们针对未来软件工程的愿景，人工智能与开发者共同生存，变为工程能力的自然延伸，致使每一个软件项目都更加高效，更加能够演进，更加具备智慧。

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