JetBrains停用Fleet并推出AI开发工具Air - 开发工具巨头JetBrains宣布自2025年12月22日起停用旗下Fleet IDE，该产品自2021年推出后始终处于公开预览阶段，未能脱离该阶段[1] - 公司将重心转向一款名为Air的全新智能开发环境，该产品目前处于公开预览阶段[1][5] Fleet的开发背景与市场定位 - Fleet是JetBrains为应对微软Visual Studio Code（VS Code）竞争压力而开发的产品，旨在打造一款从底层重构、轻量、支持协作且原生适配远程项目的新IDE[3] - 公司最初的规划是在继续迭代成熟的IntelliJ系IDE的同时，推出Fleet作为补充，该产品被描述为“从0开始搭建新架构、新界面”[3] - 停用Fleet的主要原因是同时维护两套IDE体系造成用户困惑并分散公司精力，公司承认既无法用Fleet取代IntelliJ IDEA，也没能为它找到清晰、有差异化的定位[4] Fleet的市场接受度与停用影响 - 尽管有部分开发者被Fleet吸引，但多数开发者不愿放弃插件生态完善的IntelliJ工具，且Fleet长期处于预览状态让开发者缺乏信心[4] - 有开发者对停用Fleet表示失望，认为Fleet本有机会成为VS Code（以及Zed）的竞争对手，并因此决定不再使用JetBrains产品[7] - 公司强调Fleet的尝试并非毫无价值，其诸多组件已被整合到其他JetBrains IDE中[4] 新产品Air的核心特点与发展规划 - Air是基于Fleet平台打造的全新智能开发工具，主打一种全新工作流，即开发者引导智能助手生成内容，再对结果进行审核[5] - 目前Air已开启公开预览，但需订阅Anthropic服务才能使用[7] - 未来Air的发展规划包括：支持Windows和Linux系统（当前仅完全兼容macOS）、提供浏览器运行模式、新增Codex、Gemini、Junie等多款智能助手可选，以及提供“云端持续运行”模式[7] 行业竞争与公司战略转向 - Fleet最初的开发是为了对标VS Code，而Air的推出则是为了跟上AI开发工具的新潮流[8] - 目前市场上已有AWS Kiro、谷歌Antigravity、Cursor等多款同类AI开发工具产品，微软VS Code也早已转向AI方向[8] - 有开发者质疑公司战略，认为与其开发新工具，不如将智能功能整合到成熟的IDE（如IntelliJ）中[9] - 行业观察认为，JetBrains此次用Air追赶软件行业AI趋势的举措，与当初用Fleet追赶VS Code的思路一脉相承[8]

涉及的行业或公司 * **行业**：AI应用创业、软件开发、云计算与后端服务（BaaS/PaaS/IaaS）[1][2][3][4][5] * **公司/产品**： * **设计工具**：Figma、Sketch、Adobe XD、Photoshop[3] * **开发工具/IDE**：Visual Studio Code、Android Studio、Xcode、Flutter、React Native[1][3][4] * **后端服务（BaaS）**：Firebase（谷歌）、Supabase、AWS（亚马逊）服务（如Lambda）[1][2][7][9][16][17][20] * **全栈/自定义框架**：未具体命名，但讨论了相关架构[10][11] * **云服务商**：亚马逊AWS（占市场30%-40%）、微软Azure（约20%）、谷歌云GCP（约10%）、Vercel、Railway、Render（合计占小企业/初创公司用户50%）[25] * **数据库**：Firestore、MongoDB（文档型）、Redis、Amazon DynamoDB（键值型）、PostgreSQL（含PGVector插件）、MySQL[22][23][24] * **AI编程工具**：Cursor、GitHub Copilot、Tabnine、ChatGPT、Claude[2][32] * **安全与域名服务**：Cloudflare、Auth0、GoDaddy、Namecheap、Squarespace[30][31] 核心观点与论据 * **AI正在重塑软件开发格局** * 大语言模型显著降低了软件开发门槛，使个人创意更容易转化为应用[2] * AI编程工具（如Cursor、GitHub Copilot）已成为刚需，极大降低了编程门槛[32] * 但要实现复杂功能仍需专业程序员，且产品推广与商业化仍是重要挑战[2][33] * **现代软件开发依赖关键生态系统支持** * **设计生态系统**：如Figma提供一站式解决方案及强大的多人协作功能[1][3][4] * **集成开发环境（IDE）**：如VS Code提供代码编写、调试、测试及部署的一体化环境[1][4] * **跨平台框架**：如Flutter和React Native可一次编码运行于多平台，提高效率[4] * **云服务与后端基础设施**：BaaS等提供即插即用服务，减少前期投入[5] * **后端架构选择是权衡成本、控制与灵活性的关键** * **传统开发模式**：至少需要产品、设计、前端、后端、运维等多角色，成本高[6] * **BaaS（如Firebase、Supabase）**： * **优点**：方便快捷，提供免费额度，服务商保障安全，支持实时同步，自动扩展[7][9] * **缺点**：迁移困难，流量增加后费用可能迅速上升，定制化受限（如Firebase仅支持文档数据库）[1][9][16][17] * **成本示例**：Firebase免费额度包括1GB存储，每月10GB流量，每天5万次读取和2万次写入；超额后每10万次读取0.06美元，每10万次写入0.18美元[18] * **自定义后端框架**： * **优点**：完全控制系统，费用可预期，生态系统完善，迁移相对容易，适合复杂逻辑处理[10] * **缺点**：开发速度慢，需自行维护安全，扩容需手动操作[1][10] * **全栈式框架**：性能利用率高、维护方便，但不利于合作开发，更适合个人或小团队的小型项目[11][12] * **微服务架构**：尤其适用于AI应用，将服务（如图像识别、语音识别）拆分为独立部分，便于更新和针对特定功能扩容，支持多语言、多框架合作[1][14] * **数据库技术需根据应用需求选择** * **关系型数据库（如SQL）**：以表格形式存储结构化数据，便于查询和管理[22] * **文档型数据库（如Firestore、MongoDB）**：以JSON等文档形式存储，更灵活但缺乏数据关联[22] * **键值型数据库（如Redis、DynamoDB）**：通过键值对存储数据，适用于积分榜等场景[23] * **向量型数据库（如PGVector）**：随AI发展出现，主要用于语义搜索[23] * **PostgreSQL优势**：相比MySQL功能更强大，支持地理空间运算、插件丰富，能更好地处理非结构化数据整合[24] * **云服务市场呈现分层竞争格局** * **市场份额**：AWS占30%-40%，Azure约20%，GCP约10%（因AI功能强大占比有所提高）[25] * **用户选择差异**：小企业和初创公司更多使用Vercel、Railway和Render（合计占50%用户比例）[25] * **成本比较（以AWS和Vercel为例）**： * 微小规模（月访问量1千，流量5GB内）：Vercel免费，AWS可能花费两三百美元[26] * 实验性产品（用户<5千，流量50GB）：Vercel免费，AWS约15-25美元[26] * 中等规模（5万用户，300GB流量）：Vercel约20美元/月，AWS需80-150美元/月[26] * 大型应用（50万用户，2TB流量）：Vercel费用60-100美元/月，AWS需200-400美元/月[27] * **安全、验证与部署的实践考量** * **企业vs小型用户**：企业用户更关注启动速度、开发权限和安全验证（AWS/Azure复杂但功能强），小型用户倾向谷歌等简单快速的平台[28] * **用户验证方法**：从传统的数据库存储账号密码，到使用谷歌/苹果账户直接登录，以及外包的AaaS服务（如Firebase免费基础服务，Supabase支持10万用户收费25美元）[29] * **网络安全**：小型网站可用Cloudflare免费或低成本方案或AWS自带服务（月费10-20美元）；高要求企业级服务起步价可能达每年5万美元以上[30] * **域名管理**：GoDaddy低价注册但续费贵，Namecheap是常见选择，Squarespace提供一站式建站服务但价格较高[31] 其他重要但可能被忽略的内容 * **无服务器架构（Serverless）**：适用于事件驱动型应用，按需付费，可自动扩展，但不利于迁移且执行速度可能较慢[13] * **选择后端技术的五大指标**：性能、可扩展性、灵活性、成本、安全性[15][16] * **Supabase与Firebase的对比特点**： * Supabase是开源BaaS，请求次数无限制，只根据活跃用户数量收费[2][19] * 免费额度包括每月5万个活跃用户访问，不限请求次数，更适合频繁刷新页面或即时通讯类应用[21] * 提供预付费模式（如25美元档含每月10万活跃用户、100GB存储、50GB流量），成本更可预测[19] * **AI软件创业的制约因素**：技术门槛降低使创意更易实现，但复杂功能依赖专业程序员，且后续推广与商业化是重大挑战[33]

Gemini 3.0 Pro模型性能表现 - 在Design Arena大模型评估中，Gemini 3.0 Pro在网站、游戏开发、3D设计、UI组件四个项目均获得第一名[1] - 该模型不仅能辅助编写代码或提供设计灵感，还能几乎独立完成整套前端和交互开发流程[1] - 在实际开发测试中，Gemini 3 Pro表现最稳定，代码自然、设计灵活且细节准确，整体领先同类工具[3] - 在偏代码、偏设计、偏真实产出的应用场景中，Gemini模型几乎全部胜出[4] 模型能力基准测试结果 - 在人类评判的基准测试中（满分10分），Gemini-3在五项任务总得分36分（满分50分），达到72%的得分率[5] - 具体任务表现：创建浏览器"操作系统"得7分，开发2D物理沙盒得8分，而竞争对手Claude Sonnet总得分27分，GPT-5.1 Codex总得分仅9分[5] - 测试任务涵盖构建视觉化Transformer模型解释器、浏览器操作系统、物理沙盒、工作流编辑器等复杂场景[5] 开发工具生态布局 - Google推出新的开发工具Antigravity，这是Visual Studio Code的一个分支版本[12] - Antigravity与最新的Gemini 3深度绑定，同时支持Claude、GPT-OSS等第三方模型[16] - 该工具可在macOS、Windows和Linux系统上运行，专注于未来的Agent开发时代，不仅能编写代码，还能操作电脑、运行流程、完成完整任务[16] 实际应用案例展示 - Gemini 3生成的苹果系统完全可用，包含应用、窗口功能、浏览器等，UI设计优于其他产品[17] - 通过提示词可生成功能完整的网页操作系统，包含文本编辑器、文件管理器、画图工具、视频编辑器等Mac OS预装软件[17] - 使用Three.js生成高质量的3D效果，如Google "G"标志的HQ渲染[24] - 其他应用案例包括模拟核电站运行效果（300行代码完成魔方）、乐高编辑器等复杂场景[26] 行业竞争格局 - 各大厂商纷纷推出自己的VS Code分支版本，形成工具生态竞争态势[14] - AI行业呈现快速迭代特征，厂商频繁更新模型版本，用户面临学习跟不上的压力[27][28] - 市场竞争激烈，出现"ChatGPT牛通，Google完了"、"Perplexity牛通，Google完了"等轮番领先的行业现象[28]

VS Code快捷键功能概述 - 文章核心观点是VS Code通过快捷键大幅提升编码效率，避免繁琐的鼠标操作[1][3][4] 常用操作快捷键 - Ctrl+Shift+P/F1打开万能命令面板[6][13] - Ctrl+P快速文件搜索功能[6][13] - Ctrl+Shift+N新建编辑器窗口[6][13] - Ctrl+, 直接打开用户设置[6][13] 代码编辑功能 - Ctrl+X/Ctrl+C实现整行剪切/复制无需选中[6][13] - Alt+↑/↓快速移动代码行位置[6][13] - Ctrl+Shift+K一键删除整行代码[6][13] - Ctrl+/快速切换单行注释状态[6][13] - Shift+Alt+A支持块注释切换[6][13] 导航与搜索 - Ctrl+T显示文件所有符号[7][13] - Ctrl+G实现精确行号跳转[7][13] - Ctrl+Shift+O跳转至文件内符号[7][13] - Ctrl+F/Ctrl+H提供查找替换功能[7][14] - F3/Shift+F3正向/反向查找匹配项[7][14] 多光标操作 - Alt+鼠标点击添加多个光标[7][15] - Ctrl+Alt+↑/↓上下方插入光标[7][15] - Ctrl+L快速选中当前行[7][15] - Ctrl+F2选中所有相同单词[7][15] - Shift+Alt+拖动实现列选择[7][15] 智能代码辅助 - Ctrl+Space触发代码补全建议[8][16] - F12跳转到定义功能[8][16] - Alt+F12预览定义内容[8][16] - F2支持符号重命名[8][16] - Shift+Alt+F文档格式化[8][16] 编辑器管理 - Ctrl+\分割编辑器窗口[9][17] - Ctrl+1/2/3切换编辑组[9][17] - Ctrl+Tab文件标签切换[9][18] - Ctrl+K P复制文件路径[9][18] - Ctrl+K R在资源管理器显示文件[9][18] 界面显示控制 - F11切换全屏模式[10][18] - Ctrl+B侧边栏显隐控制[10][18] - Ctrl+Shift+E打开文件资源管理器[10][18] - Ctrl+Shift+F全局搜索功能[10][18] - Ctrl+K Z进入禅模式[10][18] 调试功能 - F9切换断点状态[10][18] - F5启动/继续调试[10][18] - F11/Shift+F11步入/步出函数[10][18] - F10单步跳过执行[10][18] 终端操作 - Ctrl+` 打开集成终端[11][18] - Ctrl+Shift+` 新建终端实例[12][18] - Ctrl+C/Ctrl+V终端内容复制粘贴[12][18] - Ctrl+↑/↓终端内容滚动[12][18] 多平台支持 - 提供Windows/macOS/Linux三平台快捷键方案[13][19][27] - macOS使用Cmd键替代Ctrl键[20][21][22] - Linux平台快捷键与Windows基本一致[33][34][35] - 各平台功能保持高度一致性[13][20][33]

核心管理层变动 - GitHub CEO托马斯・多姆克宣布卸任 结束四年任期 未来将开启新事业[1] - 微软不再设立GitHub新CEO职位 平台直接并入CoreAI部门 由前Meta高管杰伊·帕里克领导[4] - 原GitHub高管团队将向微软AI平台负责人阿莎·夏尔马和开发者部门负责人朱莉娅·刘森汇报[4] 平台运营数据表现 - GitHub开发者平台规模达1.5亿开发者 Copilot用户数突破2000万[1][2] - GitHub Actions每月处理工作时长达到30亿分钟 同比增长64%[4] - Azure AI Foundry集成1900多个AI模型 包括Grok 3和Sora等先进模型[7] 战略整合与组织调整 - GitHub深度融入微软CoreAI体系 形成从代码编写到模型部署的完整AI开发闭环[5][7] - 整合旨在加速AI工具开发 但可能冲击平台原有的独立开发者文化[1][4] - 微软通过GitHub掌握开发者生态 积累宝贵训练数据 巩固AI工具领导地位[7] 行业竞争格局 - 微软与亚马逊AWS和Google Cloud在AI领域竞争加剧 后者通过开源平台挑战微软主导地位[8] - AI行业出现高管离职创业趋势 如xAI联合创始人近期离职创办风险投资机构[10] - 生态从巨头主导转向多元化创新 核心技术人才加速流向初创赛道[10] 投资关注焦点 - 需密切关注Copilot市场渗透率 GitHub Actions用户活跃度及Azure AI Foundry业务增速[8] - 企业级AI应用呈现爆发式增长 微软通过开发者群体构建深度整合的工具链[7] - 过渡期成功关键在于平衡企业效率与开发者自主性 维持社区创新活力[8][9]

公司动态 - GitHub首席执行官托马斯·多姆克宣布即将离任 继任者尚未明确 多姆克自2021年起担任CEO 将于年底完成过渡 [1] - 多姆克职业轨迹与微软收购密切相关 2015年通过微软收购HockeyApp加入 2018年微软以75亿美元收购GitHub后 于2021年转任产品主管并接任CEO [1] - GitHub已纳入微软今年1月成立的CoreAI平台与工具部门 由前Meta高管杰伊·帕里克领导 三位高管将直接向微软CoreAI高管朱莉娅·刘森汇报 [1] 市场竞争 - GitHub注册开发者超1.5亿 较2021年10月的7300万实现翻倍增长 [2] - GitHub在AI编程工具领域面临Cursor Replit Windsurf等新兴工具竞争 其中Cursor开发者占比达18% Claude Code和Windsurf分别占10%和5% [2] - 微软Copilot用户量达2000万 企业客户数环比增长75% [2] 战略展望 - GitHub将继续作为微软CoreAI组织核心推进使命 多姆克展望"十亿开发者时代"愿景 [3] - 微软通过整合资源强化Copilot生态应对市场竞争 需建立新效能评估体系避免技术能力退化 [3] - GitHub在微软体系内延续开源精神的能力将成为观察AI时代开发生态健康度的关键标尺 [3]

公司动态 - GitHub CEO Thomas Dohmke宣布离职 计划年底前完成交接 未来将重新创业 [1][3] - Microsoft未立即公布继任者 GitHub将作为CoreAI组织的一部分继续运营 [1][3][4] - Microsoft在2018年以75亿美元收购GitHub Dohmke于2021年接任CEO职位 [2] 市场竞争 - GitHub面临AI编程工具的激烈竞争 包括Cursor Replit和Windsurf等新兴对手 [5] - Google近期以24亿美元AI人才交易聘请Windsurf CEO 加剧行业竞争 [5] - Stack Overflow调查显示 76%开发者使用VS Code 但Cursor Claude Code等新兴工具已占据28%份额 [6] 产品表现 - GitHub Copilot用户达2000万 企业客户数量环比增长75% [7] - GitHub注册开发者数量从2021年10月的7300万增长至1.5亿 [5] - 2021年GitHub与Microsoft OpenAI合作推出Copilot 旨在提升工程师效率 [4] 战略布局 - Microsoft计划每年投入数百亿美元发展AI基础设施 CoreAI平台整合GitHub资源 [3] - GitHub领导层强调平台将继续作为开发者生态核心 未来或支持10亿开发者与AI代理协同 [7] - 行业出现"氛围编程"趋势 依赖AI模型快速生成应用代码 [5][7]

开发者人口结构与职业画像 - 25-34岁开发者占比33.6%仍为最大群体但比例较去年下降 同时35岁以上开发者呈现增长趋势[4] - 18-24岁群体占AI辅助学习开发者近70% 成为最积极尝试AI工具的年龄层[6] - 从事编程不足10年的开发者占比45% 其中6-10年经验者占比最高达21.1%[10] - 拥有学士学位的编程学习者比例从24%升至30% 显示高学历人群参与度提升[8] - 架构师角色首次进入调查即成为第四大热门岗位 全栈开发者(27%)和后端开发者(14.2%)仍居前两位[17] 编程语言与技术趋势 - JavaScript连续15年保持使用率榜首 Python在2024-2025年间使用率提升7个百分点增长显著[1][20] - Rust以72%的持续使用意愿成为最受喜爱语言 新语言Gleam以70.8%的喜爱度位列第二[22] - PostgreSQL以55.6%使用率成为最常用数据库 Redis使用率大幅上升8%[24][25] - Docker使用率激增17个百分点达71.1% 成为所有技术中增幅最大工具[27] - Node.js(48.7%)和React(44.7%)领跑Web框架 FastAPI使用率增长5个百分点表现突出[30][31] 开发生态与工具偏好 - Visual Studio Code以75.9%使用率稳居IDE榜首 传统IDE仍主导市场 AI功能多为付费插件形式[32][33] - GitHub以81.1%使用率成为绝对主导的协作平台 Notion和Miro在AI使用者中更受欢迎[38][39] - 54%开发者工作中使用6种及以上工具 但个人项目时65%仅使用5种以内工具[82][85] - 开发者最重视工作自主性与信任(排名第1)、有竞争力薪酬(排名第2)和解决实际问题(排名第3) 人际关系因素排名较低[89] 人工智能应用现状 - 84%开发者正在或计划使用AI工具 其中51%专业开发者几乎每日使用[42] - OpenAI GPT模型以82%使用率遥遥领先 Anthropic Claude Sonnet获67.5%好评率成最受喜爱模型[1][34][36] - 国产模型DeepSeek推理模型(25.6%)和通用模型(14.3%)进入大模型使用率前十[34] - 66%开发者认为AI最大问题是生成"几乎正确但不完全正确"的结果 45%认为调试AI生成代码更耗时[2][58] - 仅3%开发者高度信任AI输出结果 46%明确表示不信任 经验丰富开发者信任度更低[3][46][47] AI代理发展态势 - 38%开发者暂无AI Agent使用计划 52%仅使用简单AI工具 尚未成为主流[1][64] - 69%用户认为AI Agent提升个人生产力 但仅17%认为改善了团队协作[69] - 准确性担忧(87%)和数据安全(81%)是AI Agent主要采用障碍[70][71] - Ollama(51.1%)和LangChain(32.9%)是最常用开源AI Agent框架[73] - ChatGPT(82%)和GitHub Copilot(68%)是最受欢迎开箱即用型AI助手[75] 薪酬与职业满意度 - 高级管理者(13.9万美元)和工程经理(13万美元)薪酬中位数最高 创始人/架构师/产品经理在9.2-10.4万美元之间[77][79] - 美国工程经理年薪中位数达20万美元 显著高于德国(11.8万美元)和印度(5.2万美元)[77] - 工作满意度从20%升至24% 48%开发者过去一年推动公司引入新技术[87][80] - 64%开发者不认为AI对工作构成威胁 较去年68%略有下降但整体威胁感减弱[90]

亚马逊发布AI编程助手Kiro - 亚马逊云部门发布AI编程助手Kiro预览版，可帮助开发者编写代码[1] - 亚马逊CEO Andy Jassy表示Kiro"可能改变开发者构建软件的方式"[1] - Kiro可在编写代码前帮助定义需求、系统设计和任务，并生成数据流图和任务清单[3] 科技巨头AI编程竞争加剧 - 谷歌以24亿美元技术许可协议收购AI编程软件初创公司Windsurf员工[1] - 谷歌计划使Gemini AI模型对开发者更有用[1] - 微软也在Visual Studio Code编辑器中增加自动化软件开发代理模式[2] - OpenAI曾考虑收购Windsurf和Cursor(Cursor母公司估值达100亿美元)[2] Kiro产品细节 - 目前仅支持英语交流，未来将增加其他语言支持[4] - 采用亚马逊投资的Anthropic的AI模型，后续将提供其他替代方案[4] - 预览结束后将提供免费和付费版本，付费用户内容不会用于模型训练[4] 当前AI编程的挑战 - 亚马逊指出当前AI编程方式可能过于复杂[3] - 传统AI编程难以追踪所有决策过程并形成团队文档[3]

谷歌与Windsurf的交易 - 谷歌宣布与人工智能编码初创公司Windsurf达成协议，将聘请其联合创始人兼CEO Varun Mohan及其他高级研发员工 [1][2] - 谷歌未对Windsurf进行投资，但获得其部分技术的非独家许可，Windsurf仍可向其他公司授权技术 [2] - 交易涉及Windsurf另一联合创始人Douglas Chen加入谷歌，而大部分团队将继续开发Windsurf产品 [5] AI人才争夺战加剧 - 谷歌此次行动加剧了AI领域的人才竞争，Meta近期也向OpenAI员工提供高薪职位 [4] - Meta以143亿美元投资Scale AI，并聘请其创始人Alexandr Wang领导AI战略 [4] - 微软和亚马逊也通过收购Adept和Inflection等方式吸收AI人才 [7] Windsurf的技术与市场表现 - Windsurf因"氛围编码"（vibe coding）技术受欢迎，该技术利用新时代AI工具编写代码 [6] - 开发者和非开发者均接受这一概念，推动Windsurf及其竞争对手（如Cursor）收入增长 [6] - 市场兴趣导致投资者对这类初创公司的估值提升 [6] 行业动态与竞争格局 - OpenAI曾考虑以30亿美元收购Windsurf，但未达成协议 [3] - 微软在Visual Studio Code编辑器中推出"代理模式"支持氛围编码，其30%的代码由AI生成 [7] - 谷歌此前曾从Character AI等初创公司选择性招聘人才，类似模式在科技巨头中普遍存在 [7]