12个最重要的AI编码趋势 (2026)

2025 年伊始，终端 AI 编码工具竞赛拉开帷幕，Claude Code 和 Gemini CLI 等工具的发布将 AI 直接引入命令行，有望让编码像对话一样简单。

到年中，我们已经转向 AI 驱动的 IDE。

如今，随着我们迈入 2026 年，AI 编码领域再次发生变革，这次的变革关乎构建软件的不同方式。

从规范驱动开发到编写比大多数人更优秀代码的 AI 代理。

我一直在关注这些趋势，并整理了一份正在重塑 2026 年开发者角色的变革清单。

以下是一些你应该关注并期待在未来软件开发领域看到的趋势。

1、从终端到无处不在

2025 年的 AI 编码最初是基于终端的方法——Claude Code 和 Gemini CLI 让开发者再次体验到了命令行高手的感觉。

但如今，制胜之道在于一个平台，提供终端、IDE、Web 和桌面版本。Cursor 引领了这一趋势，提供了一个经过精心打磨的 VS Code 分支，并深度集成了 AI。

谷歌的 Antigravity 既提供了熟悉的 IDE 视图，也提供了革命性的“管理器视图”，用于协调多个代理。

甚至像 JetBrains 这样的传统 IDE 也在竞相为用户提供无处不在的 AI 功能。

开发者不想在强大功能和便捷性之间做出选择。无论他们身处何处，他们都希望获得 AI 的帮助：

• 通过 SSH 连接到服务器（终端）
• 在本地编写代码（IDE）
• 审查拉取请求（网页）
• 结对编程（桌面）

到 2026 年，碎片化的工具将无法满足需求。最终的赢家将是那些在各种环境下都能提供原生体验，同时保持一致 AI 体验的平台。届时，我们将看到统一的许可协议、跨平台共享的上下文信息，以及能够在不同环境间无缝跟随用户的 AI 代理。

2、代理技能：通过展示而非编码来编程 AI

Anthropic 的代理技能（于 2025 年 10 月发布）引入了一种更为简便的自定义 AI 行为的方式：使用 Markdown 编写指令，而不是编写代码。

智能体技能是功能包——包含以下内容的文件夹：

• 自然语言指令
• 示例工作流程
• 用于高级功能的可选脚本
• 参考文件和模板

在技能出现之前，定制 AI 意味着：

• 微调模型（成本高昂、复杂）
• 编写复杂的提示（脆弱、不一致）
• 构建自定义 API（耗时）

有了技能，您只需编写：“创建产品需求文档 (PRD) 时，请按此顺序包含以下部分，使用这种语气，并参考我们的产品策略文档。” 完成。Claude 现在知道如何按照您的方式生成 PRD。

技能类型：

Anthropic技能：预置用于 Excel 操作、PowerPoint 创建、PDF 生成和 Word 文档格式化等任务。所有用户均可自动使用。

自定义技能：您组织的制胜法宝：

• 文档品牌指南
• 公司专属数据分析工作流程
• 符合您沟通风格的电子邮件模板
• 符合团队惯例的 JIRA/Linear 任务创建
• 以您喜欢的方式组织会议记录

技能采用渐进式披露——Claude 仅为每个任务加载相关技能，避免上下文过载。它并非将所有信息一股脑地塞进每个提示框，而是智能、动态地加载。

企业级应用：团队版和企业版套餐均可为整个组织部署技能。每位员工无需手动设置即可立即访问机构知识。您公司的工作方式将成为 Claude 的工作方式。

开放标准：Agent Skills 规范 (agentskills.io) 已作为开放标准发布。技能并非仅限于 Claude——它们可在任何采用该标准的 AI 平台上运行。OpenAI 的 Codex CLI 已支持 skills.md 文件。

到 2026 年，技能将成为组织编码机构知识的主要方式。预计未来将出现面向特定行业技能（例如法律、医疗保健、金融）的市场，与企业工具的深度集成，以及能够随着时间推移从反馈中学习的技能。

3、规范驱动开发：编写计划，AI 编写代码

开发者不再先编写代码后编写文档，而是先编写规范，然后让 AI 生成实现方案。

谷歌的 Antigravity 就完美地展示了这一点。

管理视图允许您从宏观层面定义任务，而智能体则负责处理实现细节。您只需专注于需要构建的内容，AI 会负责实现方式。

工作流程：

• 编写描述功能的规范（可以使用纯文本或结构化格式）
• AI 生成实现计划
• 审查并完善计划
• AI 编写代码、创建测试并验证功能
• 您审查最终产品

开发者喜欢它的原因：

• 清晰明确：促使你在编码前仔细思考需求
• 更完善的文档：规范成为动态文档
• 更便捷的协作：非技术利益相关者也能理解规范
• 更快的迭代：修改规范比重构代码更容易

示例：“构建一个用户身份验证系统，包含电子邮件验证、密码重置和双因素身份验证 (2FA)。必须与我们现有的 Supabase 后端集成，并遵循我们的安全策略。” AI 会生成完整的实现、测试和文档。

支持此功能的工具：

• Antigravity（Google）
• AWS Kiro（支持规范驱动和 Vibe 编码的双重模式）
• GitHub Copilot（越来越注重规范）
• Cursor（提供详细的说明）

编写优秀的规范与编写优秀的代码同等重要。能够清晰、全面地阐述需求的开发人员，其工作效率将远高于那些直接投入编码的开发人员。

到 2026 年，规范驱动开发将成为领先工程团队的标准实践。我们将看到规范验证工具、常用功能规范模板以及人工智能辅助规范编写的出现，这些工具会提出澄清问题以确保规范的完整性。

4、AI在常规编码任务中超越人类

对于许多常见的编程任务，人工智能现在客观上比大多数人类开发人员更胜一筹——速度更快、更稳定、出错率更低。

基准测试不会说谎：

• SWE-bench 验证：Gemini 3 Pro 在修复 GitHub 真实问题方面得分 76.2%（比 16 个月前的 33% 大幅提升）
• WebDev Arena：Gemini 3 Elo 得分 1487，位居榜首
• BaxBench：Claude Opus 4.5 Thinking 在生成的代码安全性方面得分最高

AI 优势体现在：

• 样板代码生成：API 端点、CRUD 操作、表单处理
• 代码转换：不同语言或框架之间的转换
• 测试生成：全面的单元测试和集成测试
• 缺陷修复：识别并修复常见问题
• 文档编写：README 文件、API 文档、内联注释
• 重构：代码清理和优化

对于开发人员而言，这意味着减少在日常任务上花费的时间，从而有更多时间专注于：

• 架构决策
• 系统设计
• 产品策略
• 用户体验考量
• 复杂问题解决

根据 Anthropic 的内部调查，工程师们都在使用 Claude大多数情况下，人工智能辅助开发的任务都是他们“自己并不喜欢做的”——44% 的人工智能辅助工作都属于这一类。

依赖快速完成常规编码的初级开发人员面临压力。而擅长判断、系统思考和指导人工智能的高级开发人员则比以往任何时候都更有价值。

行业应用情况：

• Stack Overflow 2025 年调查：65% 的开发人员现在每周都会使用人工智能编码工具
• JetBrains 调查：在近 25,000 名开发人员中，85% 的人经常使用人工智能进行编码
• Google 调查：90% 的软件开发专业人员已经采用了人工智能

到 2026 年，人工智能将处理 70-80% 的常规功能代码生成工作，而人类则专注于剩余的 20-30% 的创造性、战略性和复杂性工作。

5、AI生成代码的自动化测试框架

人工智能可以快速生成代码，但我们能信任它吗？早期采用者已经为此付出了惨痛的代价。

解决方案是专门为 AI 生成的代码设计的专用测试框架，其假设与传统测试方法不同。

• 假设转变：AI 生成的代码可能看起来不熟悉，但仍然是正确的。
• 覆盖率更重要：AI 可能会生成人类容易忽略的极端情况。
• 性能下降：AI 可能会使用低效的模式。
• 安全扫描：AI 可能会从训练数据中引入漏洞。

新兴框架：

• Snyk for AI Code：专注于安全性的扫描工具，能够理解 AI 生成的模式并标记常见的 AI 引入的漏洞。
• Veracode AI Code Analysis：将 AI 生成的代码视为“潜在漏洞”，并应用比人类代码更严格的测试标准。
• SafeDep (vet-mcp)：对开源软件包进行安全风险审查，这一点尤为重要，因为 AI 经常会建议开发者尚未审查的软件包。
• 基于属性的测试：像 Hypothesis（Python）和 fast-check（JavaScript）这样的工具可以自动生成数千个测试用例——非常适合根据规范验证 AI 输出。

最佳实践涌现：

• 代码生成与测试生成同步：当 AI 编写函数时，它也会编写全面的测试。
• 双重验证：人工审核意图，​​自动化测试验证正确性。
• 回归测试套件：跟踪 AI 模型更新并确保行为一致性。
• 安全优先的流水线：每个 AI 生成的 PR 都经过自动化安全扫描。

实际工作流程：

• 开发人员：创建支付处理函数。
• AI：生成代码 + 单元测试 + 集成测试 + 安全测试。
• 自动化流水线：运行所有测试 + 安全扫描 + 性能基准测试。
• 人工：审核业务逻辑，并在测试通过时批准。

信任鸿沟：开发人员表示，即使测试通过，他们对 AI 生成的代码也比对人工编写的代码更加怀疑。通过透明的测试建立信任是 2026 年的挑战。

行业洞察：“开发人员需要将 AI 生成的代码视为潜在的风险。”Veracode 的 Wysopal 表示：“人工智能测试工具存在漏洞，需要遵循安全测试和审查流程。”

预计到 2026 年，人工智能测试工具将成为企业环境中的必备工具。保险和合规性要求将推动其普及。测试框架的质量将使领先的人工智能编码工具脱颖而出。

6、并行代理执行：管理多个代理

2025 年，每个项目配备一个人工智能助手。2026 年，我们将学习如何协调多个人工智能代理团队同时工作。

Simon Willison 提出的“并行编码代理生活方式”——即你成为一名管理者，监督多个人工智能开发人员，每个开发人员在隔离的分支中处理不同的任务——将成为常态。

工作原理：

• 任务分解：将一个功能分解为独立的子任务
• 分支隔离：每个代理在其自身的 Git 工作树中工作
• 并行执行：代理同时运行，无需等待
• 人工审核：审核已完成的工作并将其合并回主分支

Git 工作树非常适合这种模式——它们为每个分支创建单独的工作目录，而无需克隆整个存储库。但是……围绕此工作流程的工具仍在不断完善中。

其优势：

• 速度：五个 AI 代理只需 20 分钟即可完成您 2 小时才能完成的工作
• 专注：代理负责实现，您可以专注于架构和代码审查
• 效率：无需在不相关的任务之间切换

实际情况：此工作流程目前最适合能够：

• 快速评估变更是否可以安全合并
• 发现代理何时偏离轨道
• 对代码库有足够的了解，能够快速审查多个变更

示例场景：

• 您：“实现用户身份验证、添加电子邮件通知、重构 API 层并更新文档”
• 代理 1（分支：feat/auth）：构建身份验证系统
• 代理 2（分支：feat/emails）：设置电子邮件服务
• 代理 3（分支：refactor/api）：清理 API 代码
• 代理 4（分支：docs/update）：更新所有文档
• 您：审查每个分支，提供反馈，准备就绪后合并

2026 年，并行执行将成为智能体 IDE 的标配。届时，将出现一些工具，帮助确定优先审查哪些智能体输出、汇总跨分支的更改，并在合并前检测冲突。

7、MCP 集成：将 AI 连接到一切

模型上下文协议 (MCP) 是将 LLM 连接到外部工具和数据源的通用标准。

MCP 将您的 AI 编码助手从一个孤立的大脑转变为一个互联的团队成员，使其能够访问：

• 您的代码库（通过 GitHub MCP）
• 您的文档（通过 Notion、Google Drive MCP）
• 您的基础设施（通过 Docker、Kubernetes MCP）
• 您的数据（通过 PostgreSQL、Supabase MCP）
• 当前库文档（通过 Context7 MCP）

如果没有 MCP，让 Claude “检查我们的生产数据库是否存在该错误”需要您运行查询并将结果粘贴回来。有了 MCP，Claude 会自动完成。

为什么是 2026 年：

• MCP 注册中心已达到约 2000 个服务器（4 个月内增长 407%）
• 主流平台（OpenAI、Google、Microsoft）已采用 MCP
• 安全标准日趋成熟
• 企业级 MCP 服务器管理工​​具正在涌现

开发者将不再思考“我的 AI 能做什么？”，而是开始思考“我的 AI 不能访问什么？”

到 2026 年，MCP 集成将成为标准，而差异化的关键在于哪些服务器运行良好，以及当 AI 可以访问整个技术栈时，工具如何管理复杂性和安全性。

8、智能体记忆：能够记住代码库的 AI

每个使用 AI 的开发者都遇到过这种情况——智能体会在会话之间忘记上下文，迫使你每次都重新解释架构、编码风格和项目决策。

解决方案是持久记忆系统，它可以让 AI 在对话中保持对上下文的理解。

项目上下文：

• 架构决策及其原理
• 代码模式和风格偏好
• 常见 bug 及其解决方案
• 依赖项及其特性

个人偏好：

• 编码风格（“始终使用命名导出”）
• 框架选择（“首选 React”）钩子（而非类））
• 测试方法（“测试用户流程，而非实现细节”）
• 文档标准

团队知识：

• 谁负责哪些模块
• 部署流程
• 审查流程
• 安全策略

预计到 2026 年，内存管理将更加细粒度（按项目、按语言、按任务）且更加智能（知道哪些信息需要记住，哪些信息需要忘记）。

9、VS Code 分支：清算

到 2025 年，似乎每家 AI 公司都对 VS Code 进行了分支——Cursor、Windsurf、Zed 等等，不胜枚举。这是一种“快速致胜”的策略：拿下世界上最受欢迎的编辑器，添加 AI，然后发布。

分支很容易。但要永远维护一个分支却非常艰难。

正如 David Mytton 所说：“太多产品团队把 VS Code 分支视为快速致胜的捷径，却从未真正扪心自问：他们是否有购买自己房子的切实计划——或者他们是否会永远租房。”

挑战：

• 上游变更：VS Code 会定期发布更新。每次更新都意味着合并冲突、API 变更以及潜在的功能中断。
• 扩展生态系统：用户期望 VS Code 能够持续稳定地运行。扩展程序需要正常运行。但扩展程序使用私有 API，而这些 API 会不断变化。你的分支版本会导致扩展程序无法正常工作；用户会因此责怪你。
• 平台兼容性：VS Code 可在 Windows、Mac 和 Linux 上运行。你的分支版本需要维护这一点——但资源有限。
• 创新限制：你只能使用 VS Code 的架构。想要进行彻底的更改？那就无法在不破坏兼容性的情况下进行更改。
• 维护负担：原本看似“快速见效”的功能最终会变成多名工程师的全职工作——他们仅仅是为了跟上上游的步伐，而无法进行创新。

赢家 vs. 输家：

赢家（目前）：

• Cursor：用户量巨大，资金雄厚，团队专注
• Zed：严格来说并非分支，完全从零开始构建，旨在提升性能
• Windsurf：近期发展势头强劲，获得大量投资

令人担忧的迹象：

• 数月未更新的分支
• 扩展兼容性问题
• 与原生 VS Code 相比功能滞后
• 小型团队难以应对维护

新兴的替代方案：

• 基于协议的集成：无需分支，而是基于 LSP（语言服务器协议）和 MCP 构建。可与任何编辑器兼容。
• 基于云的环境：Firebase Studio、Replit 等完全绕过桌面平台——完全基于 Web，无需分支。
• 原生集成：JetBrains、VS Code 官方扩展——在现有生态系统中运行，而非创建平行系统。

2026 年，我们将看到整合。许多 VS Code 分支将会：

• 被大型公司收购
• 转型为扩展/插件
• 因维护负担过重而关闭
• 难以在“VS Code + AI”之外实现差异化。

只有资金充足、差异化明确且拥有专属工程团队的分支才能蓬勃发展。其余的都将成为前车之鉴。

不要对某个特定的分支情有独钟。选择工具时，应考虑以下几点：

• 积极的开发（至少每月更新）
• 强大的资金支持
• 超越“VS Code + AI”的清晰长期愿景
• 工具停止开发时提供导出/迁移路径

10、安全优先的 AI 代码生成

AI 生成的代码可能存在严重的安全隐患。早期研究发现，相当一部分 AI 生成的代码存在漏洞，从 SQL 注入漏洞到暴露的 API 密钥。

AI 代码风险所在：

• 训练数据污染：在 GitHub 上训练的模型包含过去几年中不安全的代码示例。
• 缺乏理解的模式匹配：AI 可能会复制有效的模式，但其中包含安全反模式。
• 过时的依赖项：人工智能会推荐已知存在漏洞的软件包，仅仅因为它们在训练数据中很受欢迎。
• 输入验证不足：人工智能通常只关注正常情况，而忽略了安全边缘案例。
• 行业应对措施：安全厂商正在竞相开发专门针对人工智能的安全工具。

基准测试：

• BaxBench：衡量生成代码的安全性。Claude Opus 4.5 Thinking 目前处于领先地位，但得分仍表明仍有改进空间。
• 以安全为中心的代码生成：专门训练的模型，优先考虑安全性而非功能性。

工具：

• Snyk for AI：将安全扫描直接集成到 AI 编码工作流程中
• Veracode AI Analysis：默认将 AI 代码视为“潜在漏洞”，并应用更严格的安全标准
• GitHub Advanced Security：扫描 AI 生成的 PR，查找机密信息、漏洞和安全问题
• SafeDep vet-mcp：在 AI 推荐软件包之前对其进行审核，从而发现供应链风险

需要符合 SOC 2、ISO 27001 或其他合规标准的公司正在寻求以安全为先的 AI 工具。保险和责任方面的担忧正在推动这些工具的普及。

新型号（Gemini 3、Claude Opus 4.5、GPT-5 级）的安全性比前代产品有了显著提升，但仍需要验证。

到 2026 年，AI 编码工具的安全认证将成为标准。我们将在安全审计中看到“AI 生成的代码”部分。无法证明其生成安全代码的工具将被企业环境禁用。最终的赢家将是那些将安全自动化而非事后补救的平台。

11、上下文工程的兴起

系统地设计和优化提供给语言学习模型 (LLM) 的信息。

这不仅仅是提示——而是要精确地架构人工智能 (AI) 需要哪些信息、何时需要以及如何组织这些信息。

AI 的质量受限于上下文的质量。为 AI 提供更好的上下文，就能获得更好的代码。

组成部分：

• 提示：您提供的指令（查询级别的上下文）
• 技能/规则：适用于所有对话的持久指令
• 记忆：AI 应该记住的历史决策和模式
• 数据检索：动态提取相关信息（文档、代码、问题）
• MCP 连接：实时访问外部工具和数据源

到 2026 年，上下文工程将被视为一项核心开发技能，就像测试或代码审查一样。届时将出现用于可视化、测试和优化上下文的工具。

12、一次性开发：从构思到生产，只需几分钟

描述整个应用程序，即可获得可直接用于生产环境的代码——几乎无需人工编辑。

对于某些类型的应用程序，一次性开发是切实可行的。

目前有效的应用场景：

• CRUD 应用程序：“构建一个任务管理应用程序”具备用户身份验证、任务创建/编辑和日历视图功能的应用程序。人工智能生成全栈。
• 内部工具：“创建一个管理仪表盘，按产品显示我们的 Stripe 收入。”人工智能完成端到端构建。
• 原型：“为我们的新 SaaS 产品创建一个带有邮箱收集功能的着陆页。”几分钟内即可完成。
• 标准模式：任何遵循既定模式（博客、电商平台、预订系统）的内容都可以高质量地生成。

到 2026 年，一次性开发将从简单的 CRUD 应用程序扩展到日益复杂的系统。

13、最终思考

所有 12 个趋势都指向一个根本性的变化：开发人员正在从执行者转变为协调者。

旧模式：

• 思考解决方案
• 手动编写代码
• 调试问题
• 编写测试
• 部署

新模式：

• 构建解决方案架构
• 描述需求（规格、技能、提示）
• 人工智能实现
• 审查和改进
• 协调测试和部署（通过代理）

关键技能：

• 架构：系统设计更高层次的理解
• 规范编写：清晰阐述需求
• 上下文工程：为 AI 提供最佳上下文
• 代理编排：管理多个 AI“开发者”
• 质量判断：快速评估 AI 生成的输出
• 安全意识：发现 AI 可能引入的漏洞

如果您是开发者：

• 学习规范驱动开发：在编码之前练习清晰地阐述需求
• 精通至少一种代理 IDE：Cursor、Claude Code 或 Antigravity
• 了解 MCP：将 AI 连接到您的工具和数据源
• 构建自定义技能：编码您的工作流程和标准
• 练习代理编排：尝试使用 Git 工作树的并行代理工作流程
• 专注于架构：花更多时间设计，减少实现时间

这些是 AI 编码领域的一些新兴趋势，它们将继续主导软件开发的未来。

原文链接：12 AI Coding Emerging Trends That Will Dominate 2026 (Don't Miss Out)

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