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      騰訊云推出云開發AI Toolkit,國內首個面向智能編程的后端服務

      本文作者: Nemo   2025-05-28 18:31
      導語:目前,云開發 AI Toolkit已經發布在 Github 開源倉庫中,面向開發者提供下載,模板倉庫提供了主流 AI 編程工具的配置文件。

      5月28日,騰訊云開發 CloudBase 宣布推出 AI Toolkit(CloudBase AI Toolkit),這是國內首個面向智能編程的后端服務,適配 Cursor 等主流 AI 編程工具。

      云開發 AI Toolkit旨在解決 AI 輔助編程的“最后一公里”問題,包括后端資源的創建、部署、管理與運維等問題。

      開發者在Cursor 與騰訊云代碼助手 CodeBuddy等 AI 編程工具里寫代碼時,在云開發 AI Toolkit的幫助下,AI 可自動幫用戶生成可直接部署的前后端應用+小程序,并一鍵發布上線到騰訊云開發 CloudBase 平臺,并輔助后期運維工作。

      騰訊云推出云開發AI Toolkit,國內首個面向智能編程的后端服務

      AI 編程實際落地痛點:復雜耗時的后端工作

       近幾年,隨著AI大模型技術廣泛應用,Cursor、Windsurf、VSCode  Copilot 與騰訊云代碼助手CodeBuddy等的AI編程工具正日益普及。“氛圍編程”(Vibe Coding)的新概念也在海外開發者社區逐步流行。

      “Vibe Coding”模式強調借助 AI 編程工具快速完成從產品文檔、數據庫設計到服務實現的完整流程,已在一些 AI 原生應用開發中得到實踐。這種模式極大地降低了編程門檻,讓更多非技術背景的用戶也能將創意變為現實,同時顯著提升了專業開發者的效率。

      騰訊云推出云開發AI Toolkit,國內首個面向智能編程的后端服務

      然而,僅通過 AI 編程工具編寫應用代碼是不夠的,還存在“最后一公里”的痛點需要解決,包括:如何將快速生成的應用代碼部署到線上運行?應用上線運行還依賴后端資源(如數據庫、API 服務等),如何創建、部署并管理相關資源?還有后續復雜的運維、錯誤排查的表格工作,如何讓 AI 更好地解決?

       這些最后一公里的問題我們統稱為”后端服務“。后端服務由于涉及到的開發、部署、資源管理、運維等環節較為復雜,往往在軟件開發和運行的生命周期中耗時超過一半甚至更高,成為 AI 輔助開發在實際軟件研發中落地的痛點。

      騰訊云推出云開發AI Toolkit,國內首個面向智能編程的后端服務

       在海外,AI 編程工具往往會內置與適配相關的后端即服務(BaaS,Backend as a Service)解決方案。比如,Supabase 將后端工作打包為一站式服務,提供自動 API、用戶認證、對象存儲、實時訂閱、向量數據庫等多個功能模塊,讓開發者可以像搭積木一樣即插即用地快速搭建后端。隨著 vibe coding 爆火,Supabase被多個AI編程工具產品設置為默認后端,吸引了 200 多萬開發者。

       正是在這樣的背景下,騰訊云開發 CloudBase 推出了 AI Toolkit,全面適配主流 AI 編程工具,不僅彌補了國內 AI 編程工具在后端服務和部署平臺上的空白,更將 AI 的強大能力融入開發全生命周期。

      AI Toolkit面向AI編程提供后端服務

       云開發 AI Toolkit為主流的 AI 編程工具提供了領域知識+操作能力+工具箱。

      領域知識:針對 AI 輔助開發的場景,云開發 AI Toolkit內提供了專為云開發適配的 AI 規則和提示詞,包含代碼優化、架構設計、最佳實踐的領域專有知識,讓 AI 可以更好地理解并操作云開發平臺。

      操作能力:云開發 AI Toolkit提供了完整的 MCP 工具,連接了 AI 編程工具與云開發的后端服務,允許用戶授權 AI 編程工具在其賬號下調用和操作在云開發上的資源,如數據庫、云函數、容器服務等。在 AI 編程工具中,開發者配置好云開發 MCP 工具后,即可用自然語言讓 AI 自動完成一系列云端開發動作,如創建數據庫集合、編寫并部署云函數代碼等。

      工具箱:云開發 CloudBase 平臺提供了 CLI、前端 SDK 等全面的本地開發工具,涵蓋了從后端資源管理、運維部署、日志監控全生命周期的功能,給予 AI 充分的發揮空間和操作權限,開發者只需要當一個“裁判”逐項確認 AI 的操作即可完成開發過程。

      AI Toolkit開啟全新AI編程開發體驗

      在開發階段,云開發 AI Toolkit讓開發者可通過 AI 輔助操作數據庫、編寫云函數,加速后端構建,讓開發者更專注于業務邏輯。開發者可以通過自然語言描述需求,讓 AI 輔助生成數據庫 Schema、創建數據表,并利用云開發的 SDK 進行高級查詢、校驗,甚至一鍵生成可編輯的管理應用;可以讓 AI 根據需求編寫云函數邏輯,并且直接發布上線。

       在上線階段,借助 AI Toolkit內的 MCP 工具,AI 編程工具生成的應用可以實現自動部署,快速上線。無論是發布到微信小程序、H5還是其他平臺,云開發都能自動處理底層基礎設施的配置和擴縮容。

       在后期運維階段,AI Toolkit可以幫助智能編程工具進行智能監控與報錯輔助修復。云開發提供全面的監控告警和日志系統,能夠實時追蹤云資源的運行情況和云函數的調用狀態。出現報錯時,開發者可以將錯誤日志反饋給 AI 編程工具,利用 AI 的智能分析能力輔助定位問題,根據錯誤信息提供修復建議,甚至生成修復代碼。而云開發則保障了這些AI輔助操作的穩定執行和快速部署。

       如何開始使用云開發 AI Toolkit?

       目前,云開發 AI Toolkit已經發布在 Github 開源倉庫中,面向開發者提供下載,模板倉庫提供了主流 AI 編程工具的配置文件。

       開發者在倉庫中找到快速開始模板并進行下載(目前提供 React 框架、微信小程序的快速開始模板);然后根據響應編程工具,遵循指引配置完畢即可啟用云開發 AI Toolkit,讓 AI 幫助管理、操作云開發。

       

      開發者如需使用 AI Toolkit,可訪問開源倉庫地址獲取指引:

      GitHub地址 https://github.com/TencentCloudBase/CloudBase-AI-ToolKit

      CNB地址 https://cnb.cool/tencent/cloud/cloudbase/CloudBase-AI-ToolKit


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