GitHub CEO 对话摘要：AI 编码的黄金时代

微软的DNA：微软本质上是一家开发者工具公司，从 Basic 解释器到 Visual Studio。收购 GitHub 是为了拥抱开源和云原生开发者，将他们带入微软生态。

三大收购原则：

1. 开发者优先：这是所有决策的核心。
2. 微软加速 GitHub：收购方的责任是加速被收购方。GitHub 的年收入从 2017年的约2亿美元增长到现在的20亿美元，实现了10倍增长。
3. GitHub 加速微软：最好的例子就是 GitHub Copilot。

AI 实际上是当年收购策略文件中的一个理由，我们设想过在 GitHub 的代码图谱上训练 AI 模型。

早期机会：2020年，通过微软与 OpenAI 的合作，我们提前接触到了 GPT-3。我们用它测试了内部约230个编程面试题，发现 fine-tuned 后的 Codex 模型（基于 GitHub 开源代码训练）能解决超过90%的问题。

早期探索与克制：我们曾考虑过"对话式编程"，但当时模型能力不足，回答常常不完整或错误，所以没有发布，怕被开发者嘲笑。

演进之路：Copilot 的诞生并非一蹴而就。它是从简单的自动补全（IntelliSense），到本地 AI 模型（IntelliCode），最终演进到大型语言模型的产物。我们在2021年6月发布了 Copilot，比 AI 大爆发早了一年半多。

核心价值：Copilot 最重要的价值是让开发者保持"心流"（Flow State），通过减少上下文切换（比如去 Google 搜索）来提升效率和幸福感。

Copilot 主要有三种应用场景，代表了它的过去、现在和未来：

1. 自动补全（Ghost Text）：这是最初也是至今最常用的功能，它能建议一整块代码，而不仅仅是下一个词。
2. 聊天（Chat）：在 IDE 中进行对话，可以用来解释代码、修复 Bug、学习新技术。
3. 智能体模式（Agent Mode）：这是2025年的核心。你不再是问问题，而是直接给它一个任务（Task）。

多模型策略：我们从只用 OpenAI 的模型，扩展到提供 Anthropic (Claude) 和 Google (Gemini) 等多种选择。因为开发者需要选择，而且没有一个模型能包打天下。

为何不主打 Fine-tuning？：Fine-tuning 不是最佳路径。我们认为更好的方案是"工具调用"（Tool Use）和模型上下文协议（MCP），让 AI 能像人一样获取实时信息。

合作与竞争 (Co-opetition)：这是微软的 DNA。我们和很多公司既是伙伴也是对手。例如，许多竞争对手本身就是 Azure 的客户。

是的，但这个 "prompt" 远比一个输入框更丰富。在 GitHub 平台上，智能体的起点是一个 Issue（任务）。

这个 Issue 本身就包含了大量的上下文：

• 产品经理的详细规格描述。
• 用户的 Bug 报告和截图。
• 团队成员的讨论和评论。

智能体利用所有这些丰富的上下文来理解任务，而不仅仅是一行简单的指令。这使得它的工作方式更像一个真正的人类团队成员，而不是一个简单的命令执行器。

它就像你团队里的一个新成员，可以异步、并行地处理多个任务。完成工作后，它会像人类一样提交一个 Pull Request 供你审查。

开发者的未来是光明的：软件工程师的角色不会消失，而是会演进。未来，开发者的核心技能将转变为系统设计、问题分解，以及如何清晰地向 AI 描述任务。

SaaS 的未来：任何能被一个简单 prompt 替代的简单应用都将失去价值。但我认为我们低估了利用现有模型能做到的事情的深度。有价值的 SaaS 公司会利用 AI 来解决更复杂的问题，构建出你个人无法轻易复制的复杂系统。

关于创新者窘境：在AI时代，创新者窘境适用于所有人。由于技术迭代太快，即使是创业公司，很快也会有需要捍卫的业务。持续颠覆自我，是所有玩家面临的共同挑战。