云开发环境 (CDE)：未来的无限可能与前景展望

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CDE是什么？

CDE：云开发环境

在探讨CDE的未来之前，先让我们回顾一下它的发展历程。

首先，观察一下行业动态：

1、Gitpod获得了2500万美元的投资，致力于打造云开发环境。

https://36kr.com/p/1989676107917577「Gitpod」：作为主要的开源平台之一，专注于自动化开发环境，成立于2019年，位于德国基尔，旨在帮助团队高效协作，完成软件开发。

官网的说明指出：云开发环境 是 按需提供的，预配置了进行编码 所需的所有工具、库及依赖项。

2、Cloud9于2016年7月14日宣布被亚马逊收购。

https://en.wikipedia.org/wiki/Cloud9_IDE 「Cloud9」：Cloud9 IDE 成立于2010年，总部位于旧金山与阿姆斯特丹。

根据官网的介绍：AWS Cloud9 是一种基于云的集成开发环境 (IDE)，它允许用户通过浏览器来编写、执行和调试代码。

3、GitHub推出了codespaces功能。

https://github.com/features/codespaces「codespaces」的发布意味着github用户可以免费每月使用最多60小时。

根据官网介绍：在云端可以快速启动一个完全配置的开发环境，只需几秒钟便可开始开发，且该环境可按照用户的需求和位置进行配置。

官网指出：快速、规模化交付您的应用程序。云PaaS低代码平台提供全方位的服务，包括基础框架、数据库、CI/CD测试、部署、托管、迭代以及安全扫描等，让您轻松构建网站和Web应用。

这里列出了部分内容，进一步阅读

例如：multistack PaaS 平台。https://platform.sh

再比如：Daytona 与 GitHub Codespaces 的比较

Daytona起源于Codeanywhere，由——Ivan Burazin、Vedran Jukic与Goran Draganić——创办。

Codeanywhere于2009年推出（当时名为PHPanywhere），它是最早的基于Web的代码编辑器之一。随着时间的推移，开发环境逐渐迁移至云端，GitHub Codespaces及Replit等新兴产品因此崭露头角。

扩展阅读CDE沙盒：StackBlitz、CodeSandbox

https://stackblitz.com/github/facebook/docusaurus/tree/starter?file=README.md

https://codesandbox.io/p/devbox/pedantic-jones-docusaurus?file=%2Fdocusaurus.config.js%3A73%2C11

以上提到的只是CDE的一小部分市场动态，仍有许多平台在暗中蓄势。这里不再详细讨论，我们将从CDE的角度切入，重点关注未来的发展。

思考：DevOps在软件开发领域标志着一个新纪元，随着人工智能、GPT及GTP-Agents等技术的迅速发展，软件开发的GTP未来将会如何演变，想必是大家共同关注的话题。这里的展望仅限于本文讨论，望大家理解！

DevOps 》 CDE + Ai = CAD？ CAD：CloudAiDevOps

在DevOps的阶段，大家讨论低代码和零代码的概念；而随着GPT-Agent的进展，“智能开发”也是备受关注的议题。

云开发环境的崭新视野与未来展望

在软件开发的广阔领域中，推动进步的力量往往源于“新技术”。毋庸置疑，计算机、互联网以及人工智能等技术，不断推动着“新技术”的演进。当人工智能这一概念首次被提出时，人们的关注点主要集中在哪些方面？是对其智能化的思考吗？我不认为是这样。实际上，作为技术从业者，大家更关心的是，“它能为我们带来哪些好处”？我们并不希望探讨过深的哲学或宇宙问题，因为在许多电影中早已有所呈现，不是吗？

人们在这一过程中，更多的是进行自我反思。作为技术工作者，我们也同样需要进行这样的思考。

这种“反思”一词，我希望能够与“空间”联系起来。每位技术从业者的内心深处，或许都有一个关于“反思”的角落。

接下来我将讨论的逻辑与展望，并非要对职业进行颠覆，但随着人工智能和GPT技术的快速发展，我们似乎即将迎来智能时代的到来。

马斯克曾说过：“打不过，就成为！”

接下来，让我们深入探讨CDE的主题：

CDE的定义与意义

云开发环境（CDE）在软件开发领域中标志着一个重要的里程碑，它提供了以云为中心的高效工作流程。

本质上，CDE代表了开发者工作空间从本地计算机到云端的根本性转变。将其简单称为“在线代码编辑器”显然是过于简化了。

CDE平台涵盖了开发者在编写代码、部署应用程序等各个阶段的体验。通过将多种开发工具整合进一个基于云的生态系统，它实现了无缝的协作、即时的可扩展性和适配性，同时也降低了运营成本。

CDE的多样性

不同的CDE各有特点，其性质和功能可能因其为SaaS、自托管或混合解决方案而异。

基于SaaS的CDE解决方案

像GitHub Codespaces这样的SaaS平台，提供完全托管的服务，由服务提供商负责基础设施的维护，以确保其始终可用、更新且安全。借助SaaS CDE，开发者无需担心设置或维护工作，专注于编码即可。

这种便利性为企业和开发者带来了诸多独特的优势。首先，SaaS解决方案通常具备高度的可扩展性，并且更新或新功能会自动推送。

此外，通常采用基于订阅的付费模式，意味着只需为所使用的内容付费，而无需承担基础设施管理的费用。然而，尽管SaaS提供了便利性，但它可能无法满足某些组织的特定或独特需求。

自托管解决方案的CDE

与此相对的是像Coder.com这样提供自托管解决方案的平台。在这些平台上，企业负责托管和管理核心基础设施，而平台则提供必要的工具和软件。这种设置便于更大的定制化，使企业能够根据自身的具体需求调整整体环境。显而易见，其优势在于灵活性，组织可以集成特定的工具，维护严格的安全协议，或遵循特定的合规标准。

混合解决方案的CDE

混合解决方案的一个典型例子是Gitpod。该平台旨在提供SaaS和自托管解决方案的结合，虽然它们提供基础设施，但仍然留有定制与集成的空间，以满足个性化的需求。

这种创新方法确保了开发者能够轻松管理基础设施，同时又能引入其项目所需的独特工具或配置。简而言之，混合解决方案结合了SaaS的可扩展性和自托管的灵活性，形成良好的平衡。

CDE在团队协作中的作用

向云迁移的好处不仅限于技术层面，它还深刻影响管理方式。提高效能一直是一个备受关注的话题。

通过简化本地系统环境，确保与云的连接，云环境促进了安全协议的增强与简化。此外，跨地域的团队可以实现无缝协作。

在传统设置中，所有工具和代码分散在各个设备上，容易成为潜在的安全漏洞。而典型的CDE设置则将笔记本电脑的角色简化为一个访问门户，最大程度上减少了安全风险。此外，云的特性促进了协作，使得开发者能够更顺畅地共享和解决问题，从而提升团队合作的效率。可以说，云托管的开发环境显著降低了实时协作的障碍。

远程访问与“安全”的协作开发，始终是技术从业者所期盼的。云环境提供的灵活性，无论是在操作系统还是在环境配置上，都赋予了开发者创新的自由，同时确保了安全性。

这让我想起了一位老朋友王戈在创新领域的探索：例如电影动画制作、实时协作和渲染等场景。

历史的轨迹并非偶然，随着时间的推移，它将逐渐照亮未来。献给王戈。

CDE与云技术的飞跃发展

CDE的广泛发展不仅仅是将开发流程移至云端，更是与其他新兴技术（尤其是人工智能）深度融合的体现。这种整合的发生并非偶然，而是云计算与人工智能相互交织的结果。

随着这两个领域的不断成熟，它们的融合为创新、效率和多功能性开辟了新的可能性。特别是基于机器学习的人工智能算法，正在无缝地融入CDE中，提升软件开发整个生命周期的多个方面。其中，最具变革性的应用之一是代码优化。

机器学习算法能够处理大量数据，并实时分析代码结构。在这个过程中，它们能够深入洞察代码，主动提供优化建议，确保代码的高质量，并显著减少开发过程中的迭代时间。

软件开发的一个关键阶段是部署，基于人工智能的智能部署机制正在彻底改革代码发布到生产环境的流程。人工智能驱动的系统能够自动确定最佳的代码部署配置，避免开发者手动设置时可能出现的人为错误。

CAD发展的未来展望

CDE云开发环境在软件开发的历程中占据着重要地位，开启了一个高效、集中且云端驱动的工作流程新纪元。除了提供编程平台外，这些环境还融合了多种技术，真正将开发者带入云计算的世界。

CAD被视为一个互动式的云端人工智能开发平台，能够让开发者自信地进行编码。它通过专家级的支持，利用互动生成式人工智能助手，借助简单的对话界面提供专业指导，并能够解析和翻译代码。通过与CAD的自然对话，或许它能够更好地理解你的项目代码。正如一句流行的说法所言：“心智生产力”。

设计驱动的代码生成：通过UI和UE设计工具（如Figma、Adobe XD、Sketch），从设计到代码的转变只需几分钟，便可将应用程序发布并投入使用。
自然对话的需求逻辑：想象一个简单的智能客服，它可以响应和处理你的请求，逐步分解、解决问题并验证结果。
多语言代码翻译：能够在几分钟内将应用程序转化为所需的开发语言，并自动翻译和编译至最新版本，同时解决依赖关系。
专业的代码建议：CAD可以提供有关单元测试、安全检测、性能分析和代码优化的建议。

想象一下，未来的CAD开发不仅限于Java、Python、Rust、Go等非网页开发语言，还可以在你的iPhone、iPad等设备上运行CAD环境，这是不是让人感到兴奋呢？

这让我想起Java的口号：“一次编译，随处运行”。如果CAD能有一个口号，那就是：“一次编写，随处运行”。

CDE对CAD的展望：

1、基于“设计”的开发成果，实现所见即所得。

当设计（UI和UE）完成后，产品的外观（代码）已经形成，但业务逻辑尚未建立。

考虑一下，从视觉出发（没有哪个时代不重视“外观”的），各种技术栈与多端适配场景不再依赖单一技术语言。例如，uniapp这种多端渲染框架的地位将不再显赫。

在CDE平台上，用户可以根据设计好的界面引导代码生成，并选择前后端开发语言、中间件和部署环境等。

设想一下，几秒钟内，一个全新的应用产品就可以被访问。（为何还需选择开发语言，而不全自动化呢？）

PS：软件工程是一项极其庞大且复杂的事业，智能的前提是可控与可预见。

2、基于“需求对话”的开发成果，”需求对话”AI助手将完成业务逻辑。

展望思考：如果我们能够通过Q&A的方式提炼出业务逻辑，例如像charGPT那样对话。不断演进的过程能否解决开发中“需求理解”不足的问题？需求偏差等问题，这里的“需求对话”也是人类“经验”的体现。无论大模型训练得多么迅速，经验这一概念始终客观存在。

感受一下：是否人工智能仍需保留人类的那种味道。

3、基于AI清单模型的开发质量，清单代码分析（开发质量）

展望思考：传统上我们借助一些工具如sonarQube、blazemeter等，通过丰富的工具和插件来支持不同开发语言的代码分析和安全扫描。不同的开发语言需使用不同的工具和插件。借助AI的力量，当我们提交代码时，AI清单将自动进行代码检测、安全扫描、性能分析以及修复bug等任务。届时，我们可以自信地说：只要你能成功提交，就能顺利部署（发布）。不再有选择题，这一切都交给“Ai”这个魔法盒，它能为我们提供更好的答案，不是吗？（虽然我们距离这个理想答案仍有一段距离）。

对于Ai Checklist模型的未来展望，或许它会展现出更优秀的一面。有人可能会疑惑，为什么图示使用英语？这是因为它的更新频率与计算机更为贴近。

有人会问，为什么选择使用“criterion”这个词汇？原因其实很简单，都是因为Ai进行了检测。我们希望它的结果更接近于完美的标准，不是吗？

criterion和standard之间有什么区别？

尽管Criterion和Standard都与评价和衡量有关，但它们在具体的含义和适用场景上存在一定差异。

Standard通常指的是被广泛认可的品质、能力、价值或道德等方面的标准、规范或原则。例如：“这所大学的教学标准非常高。”
Criterion则是一个更为正式的术语，它不仅可以指代客观的品质标准，还可以描述主观上的评判标准。在某些情境中，“criterion”可以理解为一种更为精细或完美的标准。“只有社会实践才能作为真理的标准。”

我们来讨论一下【Ai Checklist】所期望实现的目标是什么？