這兩年AI的發展可謂是相當的迅速，從各家的大模型，到Open Claw、Hermes這樣的Agent，以及像是OpenAI的Codex、Claude Code、Minimax Code之類的Coding Agent，滿足不同用戶不同的使用需求。
大模型、Agent大家都知道是幹嘛的，比較特殊的，是那些Coding Agent，看到MiniMax Code、OpenAI Codex這些名字，很多人的第一反應可能是，這不就是給程序員用的嗎？跟我有什麼關係？
說實話，Code這個詞，確實挺誤導人的，我一開始也覺得，它就不過是一個編程用的工具罷了。
其實，這些工具早已不再局限於編程本身，在工作和學習中也能發揮作用。接下來，我們通過幾個例子看看 Coding Agent 到底能做些什麼。
Coding Agent 到底是什麼？
對於大多數用戶來說，接觸最多的依舊還是大模型，而普通聊天模型和Coding Agent的區別，我們可以舉個例子。
比如，你跟普通聊天模型說：「我想吃番茄炒蛋。」
大模型給你的，會是一份詳細的菜譜，需要備什麼食材，每一步需要怎麼操作寫的非常明白，但你還得親自去廚房搞定這一切。
Coding Agent更像是直接接過圍裙的那個人。它會看看冰箱裡有什麼，缺什麼材料，開始切菜、開火；做好以後還會自己嘗一口，發現太咸了，再想辦法調整。
換到電腦上，它不只告訴你這件事應該怎麼做，而是可以讀取文件、修改代碼、運行程序、查看報錯，再根據結果繼續修。
你給它的不再只是一個問題，而是一個任務。而這也是Agent最重要的變化，從給答案，變成交作業。
MiniMax Code：我讓它從一段文案開始做影片
那這些Coding Agent工具，究竟可以做些什麼？我們以幾個實例來展示一下。Minimax作為國產大模型，它所推出的Minimax Code，應該也是大家相對來說使用難度較低的一個Coding Agent了。
它背後使用的MiniMax M3，是一款面向Coding和Agent任務的原生多模態模型。按照MiniMax的官方介紹，M3支持最高1M上下文，可以讀取圖片和影片，也具備操作電腦的能力。
聽起來有些複雜，我們來嘗試讓它生成一段影片看下效果。因為MiniMax M3是原生支持多模態的，所以我們可以文生圖、文生影片、圖生影片。為了內容相對可控，我們直接把腳本拆解成幾個畫面，然後針對性地給每個畫面先生成靜態的關鍵幀，以確保畫面的可控。
這裡有一個小技巧，很多人說，好像不太會寫精準、好用的prompt，其實很簡單，一併交給大模型就好了。
根據我們提供的prompt，Minimax Code生成了對應的關鍵幀。在確認畫面符合想要的風格之後，就可以繼續描述影片化prompt，來生成影片了。
這裡要補充一句，儘管有AI的幫助，也不代表一鍵生成就能直接用。畫面風格可能不統一，節奏也可能偏離預期，整個過程還是需要你不斷調整和把控。
當然，相比過去，這極大地降低了影片製作的門檻，也提升了製作效率。
Codex：零基礎也能開發APP
接下來是OpenAI的Codex。OpenAI對它的定義很直接，一個用於軟體開發 的Coding Agent。它可以讀取和修改文件、理解已有項目、運行測試、排查問題，也可以從零開始搭一個應用。
聽著還是很像一個程序員的，那就結合我的喜好，來給它一個非常生活化的任務，做一個咖啡豆管理APP，並且是鴻蒙版的。
日常咖啡豆買多以後，管理起來其實挺麻煩。豆子什麼時候烘的？產地是哪裡？用了多少？適合手沖還是意式？養豆養到第幾天？如果全靠腦子記，很容易出現的情況就是，在柜子角落裡翻出來一包存放了很久的豆子。
所以我把需求告訴 Codex，基於鴻蒙系統做一個咖啡豆管理APP，可以記錄豆子的名稱、產地、烘焙日期、風味、庫存和沖煮記錄；臨近最佳賞味期時要有提醒，界面不要做得像倉庫管理系統。
然後它就開始幹活了。它會先搭出基本的頁面，再補充錄入、篩選、庫存和詳情功能。運行之後，如果按鈕有問題、頁面顯示不對，它還能繼續檢查和修改。甚至，在這個過程中，會把鴻蒙開發環境，像是DevEco Studio之類的一併協助安裝好。
我們先看下效果，實際上達到目前的程度，僅僅是花了2個晚上的時間而已，整個效率是非常高的。後續只需要再優化一下UI，確保沒有BUG，就已經是一個非常成熟的APP了。
而在這個過程中，用戶就好像是那個產品經理，去提供APP的優化思路：這個頁面資訊太擠了；豆子快喝完時給個提醒；首頁別放那麼多卡片，我只想先看到最近在喝什麼……
我不需要告訴它具體應該改哪一行代碼，只需要把哪裡不好用講清楚。這也是Coding Agent對普通人而言最有意思的地方。它沒有讓編程知識突然消失，但它把很多需求翻譯成了日常語言，以及讓每個人，都能夠變成開發人員。
Codex：不僅是編程
其實，究竟要怎麼去使用Coding Agent，想像力很重要。
比如，我們可以讓它幫我搭建一個股票看板。它需要有大盤相應的指標、趨勢、分析。也可以添加自己關注的股票，來做針對性的分析。
其實整個過程很簡單，你只要和Codex說清楚你的想法，它就會幫你完成任務，甚至還能主動去尋找合適的數據源作為分析支撐。整個過程不需要太多的時間，但取得效果，還是非常顯著的。
真正變化的，不是人人都會編程
用完這幾個案例，我覺得Coding Agent 容易被誤解的一點，就是大家總在問，以後是不是不用學編程了？
這個問題有點像相機自動對焦出現以後，問攝影師是不是沒用了。工具確實變簡單了，但做什麼、為什麼做、好不好用，依然需要人來判斷。
做咖啡豆管理APP時，你得知道自己真正需要管理什麼；做股票看板時，你得知道哪些資訊值得留下；做影片時，你也要判斷什麼鏡頭有用，什麼畫面只是看起來熱鬧。Agent降低的是執行門檻，不是思考門檻。
而且它也會犯錯，它可能做出一堆你沒要的功能，也可能誤判問題所在，總之在這個過程中，你需要不斷的去協助Agent去調整、優化。
但不管怎麼說，帶來的變化依舊是顯而易見的。過去，一個想法到成品之間，隔著代碼、設計、部署、剪輯和各種軟體操作。很多想法不是不夠好，而是還沒動手，就已經被流程勸退了。
現在這堵牆正在變矮。你不必成為程序員，也不需要精通各種軟體。你只需要學會一件事，把模糊的想法，清晰地表達成可執行的任務。
所以，選擇一個趁手的Coding Agent，去迎接新的時代吧。
