完全AI原生的雲端開發環境Clacky AI
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AWS Tech Fest 用戶大會聚焦生成式 AI 技術趨勢
最近舉行的AWS Tech Fest用戶大會以生成式AI為主題，這並不令人意外。香港站介紹了多家AI系企業，包括字節跳動 (Ticker: BYDD, Exchange: NASDAQ)的 AI IDE TRAE、深圳的雲開發環境Clacky AI，以及AI工作流平台DIFY (https://dify.ai)。
目前IDE正經歷革命性變革，市場上群雄並起，AWS也大力推廣自家的IDE Kiro。不過，Clacky AI 與眾不同，它是完全的AI原生產品，大幅降低了AI編程的難度。
AI IDE使開發成本急劇下降。以本網站為例，它採用next.js框架和大量React組件，具備自動生成文章和管理功能，並運用算法進行文章推薦，主要由AI構建。市場上眾多IDE中，許多是開源VS Code的分支，如Cursor、TRAE和Kiro，本質上是VS Code的衍生版。
傳統IDE的用戶多為專業程式員，使用時需要專業知識。但現在已出現開箱即用的開發環境，只需打開瀏覽器即可進行開發。Claude 最近獲得130億美元融資，其大模型在編程領域表現卓越，且是MCP標準開發者。Claude Code 開發環境越來越受歡迎，不過它消耗Tokens極快，需要專業人員操作，而且香港是受限地區，安裝時還需使用VPN和非本地支付方式（如在HSBC開設英國預付卡）。
利用AI IDE開發遊戲和小程式，或用Python處理數據，操作相當簡單。但開發具商業價值的網站（如包含支付、物流等系統）時，幾乎必定需要後端支持，例如數據庫或通過API交換數據（如連接支付網關和物流），這就需要安裝API調試工具及其他相關工具。
一般IDE需要配合多種工具，因為大模型若缺乏工具或專用知識，很難完成工作。LLM獲取額外知識的方式是Function Call，通過外部工具完成工作。MCP （Model Context Protocol）標準的開發為AI使用外部工具制定了統一規範。
AI編程已進入Agent時代，LLM可通過Agent調用不同的MCP。其中一個熱門應用是自動檢測新版本的Content7。由於LLM都有時效性限制，部分代碼可能已過時，完全依賴LLM可能會使用過時的源碼。例如Next.js和React頻繁升級，Content7可要求Agent先查詢最新文檔，避免使用過時的API或Hook。
讓Agent自動測試網頁需要Puppeteer和Playwright等工具，傳統IDE都需手動安裝。深圳的Clacky AI 則提供完全自動化的AI編程產品，用戶無需安裝任何東西，進入開發環境後，系統會在雲端自動生成虛擬機器（VM），所有設定和下載都在雲端完成。
除了提供開發環境，Clacky AI 還配備了能自主工作的Agent，其Studio相當於一台雲端自主工作的電腦，把開發環境完全搬到了網上。
用戶可基於自己的想法開發應用，類似現在流行的"idea轉APP"功能。Clacky AI 的特點是支持「全棧」（Full stack）開發，能生產具有經濟價值的軟件，例如接入Stripe (Ticker: STRI, Exchange: NASDAQ)支付、登錄註冊、Facebook (Ticker: META, Exchange: NASDAQ)登錄等功能，甚至連接數據庫，系統能夠全面打通這些功能。
進入開發過程後，左側界面類似傳統開發環境，但基於雲端，無需安裝任何東西。AI在這個環境中開發，就像工程師使用電腦工作一樣。開發完成後可直接推送發布，用戶能看到AI實時編寫代碼的過程，系統完全支持前後台開發，能實現所有JavaScript功能。
對於沒有編程經驗的普通用戶，完全掌握後端開發確實困難。但在前端JavaScript應用廣泛的今天，許多商業軟件採用Next.js架構，Clacky AI 能在約30分鐘內完成初版，之後可不斷優化。
Clacky AI 創始人兼CEO李亞飛表示，Clacky AI不僅能編寫代碼，完成後還會自動打開瀏覽器進行測試。用戶無需手動安裝Puppeteer和Playwright等工具，系統會自行發送POST請求並測試程序。這裡的Agent不是按照預設任務工作，而是根據自身判斷決定測試方案。
AI編程通常需要多次測試和修正，而使用其他IDE時，用戶可能需要設置不同Agent來調用各種工具。Clacky AI 三年前就開始建立雲端開發基礎設施，在AI IDE普及前就已著手準備。
去年，他們開始發展ACD（AI Cloud Development）技術，與傳統Cloud IDE有本質區別。雖然表面上類似VSCode，但設計理念完全不同—一切都圍繞AI打造，目的是讓AI高效工作，體現「AI Native」的理念。
技術架構與雲端運行
Clacky AI的優勢在於能打造真正具經濟價值的軟件，提供端對端的深度解決方案。傳統本地IDE受技術選型限制，難以做到開箱即用，往往需要先安裝環境、處理依賴關係等。尤其是後端架構極其複雜，許多時候只能選擇無後端項目架構，僅包含數據庫和前端，實用性不足，無法創造真正的經濟效益。
Clacky AI會根據不同編碼場景，自動調用全球各種模型，用戶無需自行選擇。即使用戶斷網，系統仍會在雲端持續運作直至任務完成。完成後，代碼可輸出至GitHub等代碼倉庫，再部署到本地。
不過，如果用戶選擇雲端的無伺服方案，Clacky AI仍有一些限制。
Clacky AI不需在本地電腦安裝IDE，而是完全運行在雲端VM上，能夠秒級複製出新的運算資源。未來它有望成為中控大腦，一個強大的LLM模型調度多個小型LLM協同工作。這個概念類似Claude Code，但多個LLM協同工作時，管理Context Window面臨諸多挑戰。Claude Code也是通過Agent和Sub Agent相互配合，同時確保各自的上下文信息不會丟失。
此外，Clacky AI在管理Context Window方面也投入了大量Context Engineering工作。當AI處理複雜開發任務（如全棧開發）時，需要同時理解需求文檔、代碼庫結構、API規範等多種信息。用戶有時需要手動建立規則，有效組織內容到有限的Context Window中，才能實現真正的自主開發能力。從Clacky AI的示範可見，其處理上下文信息非常高效，不同Agent之間的信息交換也十分流暢。
Clacky AI 李亞飛在訪談中高度評價了Claude在編程領域的能力。他特別指出Claude的大模型在編程方面表現「非常優秀」，並且是MCP標準的開發者。Claude Code的成功為AI IDE後來者提供了啟示。許多人最初不看好Claude的發展方向，認為微軟的CoPilot已經做得很好（年收入超過一億），而Claude缺乏核心技術護城河。然而，Claude經過一年努力，最終推出了非常成功的產品。Clacky AI將AI技術應用得更加極致，有可能再次改寫AI編程的未來。
