AI 編程黑馬 AmpCode 崛起的秘密

最近，AI 編程界掀起一陣熱潮，一匹黑馬 AmpCode 橫空出世，喺一次主流 AI 編程產品評級中，竟然同 Claude Code 一齊並列 S 級，連大熱嘅 Cursor 都只係排喺 A 級。究竟 AmpCode 有咩獨特之處，點樣可以喺短時間內同 Claude Code 睇齊？Sourcegraph 嘅工程師 Thorsten Ball 喺一檔 podcast 入面，分享咗呢款產品背後嘅理念同 AI 編程嘅新趨勢。

Thorsten 講到，AmpCode 嘅研發其實早過 Claude Code 嘅發佈，兩者雖然係獨立發展，但喺設計理念上真係有啲不謀而合。佢認為，AmpCode 同 Claude Code 係現時最具「代理性」（agentic）嘅 AI 編程工具，唔單止可以調用其他工具，仲可以好似一個資深工程師咁，真正參與到開發流程，擁有超高嘅自治能力。相比之下，Cursor 同 Windsurf 嘅交互過程就顯得唔夠直接，代理能力亦都稍為遜色。Jeff Haynie，Agentuity 嘅創辦人兼 CEO，就話：「我一直都好鍾意 Cursor，但佢嘅代理能力同 AmpCode 比，真係差太遠。AmpCode 好似一個經驗豐富嘅工程師，Cursor 就似一個有啲唔聽話嘅實習生。」

AmpCode 嘅成功，很大程度上係因為佢哋大膽嘅設計決策：唔設 token 上限。呢個做法同好多其他 AI 編程工具唔同，佢哋通常會限制 token 數量，以控制成本同計算資源。但 AmpCode 就選擇放手一搏，畀 AI 有更大嘅自由度去「死磕」代碼，唔使受制於 token 嘅框架。Thorsten 喺 podcast 提到，呢個決定係基於佢哋對 AI 模型表現嘅信心，認為畀 AI 更多空間去探索同解決問題，會產生更高效同高質嘅代碼。結果，AmpCode 喺處理複雜編程任務時，表現得比其他工具更加出色，尤其係喺需要多輪迭代同深度推理嘅場景。

另一個令 AmpCode 脫穎而出嘅特點，係佢哋唔提供「模型選擇器」。好多 AI 編程工具會畀用戶喺唔同模型之間揀選，例如高端模型、平價模型或者快速模型，但 AmpCode 就採取一個完全唔同嘅策略：自動為用戶揀選最適合嘅模型，仲會隨時根據新模型嘅出現而切換。Thorsten 解釋，佢哋嘅目標係畀用戶一個無縫嘅體驗，唔使佢哋喺一堆選項入面糾結，只需要專注喺編程本身。雖然呢個做法喺業界有啲爭議，但 AmpCode 嘅用戶反饋顯示，呢種「你唔使操心，我哋幫你搞掂」嘅方式，的確幫到好多開發者節省時間同精力。

當然，AmpCode 嘅崛起唔係完全無挑戰。Thorsten 提到，喺開發初期，佢哋都遇到過唔少技術難題，例如點樣平衡模型嘅性能同成本，或者點樣確保 AI 喺無 token 上限嘅情況下，唔會產生過多冗餘計算。但經過反覆嘅優化同測試，AmpCode 已經搵到一個相對穩定嘅解決方案，仲計劃喺未來加入更多功能，例如同主流 IDE 嘅更深入整合，以及支援更多編程語言同框架。總括嚟講，AmpCode 嘅出現，唔單止係對 Claude Code 嘅一個挑戰，仲為整個 AI 編程行業注入咗新嘅活力同可能性。想了解更多關於 AmpCode 嘅技術細節，可以睇下呢篇報導：https://www.infoq.cn/article/dJ2GEevuMlNEXAjYbuc0