北京时间6月8日，美东最大创投社区InnoHub@Boston举办了一场聚焦AI编程的深度直播对话。Codyer AI创始人李辰与联合嘉宾Indigo等，围绕“AI编程的未来与挑战”展开探讨，吸引了全球开发者、投资人及技术爱好者的关注。这场跨越时区的对话，既是对AI编程技术趋势的剖析，也折射出Codyer在自然语言编程领域的实践路径。

跨越万里的对谈碰撞：AI编程的破局与挑战

嘉宾Indigo在开场中指出，AI编程的核心在于通过自然语言处理（NLP）技术，将人类需求转化为可执行代码。这一模式正在降低编程门槛，但同时也面临“技术精度”与“行业适配”的双重挑战。

Codyer AI是由波动跃迁（成都）科技有限公司开发的，创始人李辰在对话中分享了其团队的实践经验——自然语言编程的破局价值。传统开发流程中，企业主的需求需通过程序员“翻译”才能落地，而Codyer AI通过NLP+自动化代码生成技术，直接将用户需求转化为系统。

AI编程不是取代程序员，而是让程序员从重复性编码中解放出来，专注于复杂逻辑设计和系统优化。Codyer AI通过双轨收费（按次付费+订阅制）和开发者生态分润模式，构建了一个技术共享经济平台。

Codyer AI的理念与价值：让技术回归工具本质

在直播尾声，李辰总结了Codyer AI的核心理念：“我们的目标不是创造‘超级程序员’，而是让每个企业主都能用‘说人话’的方式，打造自己的数字化武器。”

这一理念在Codyer的实际操作中得以体现，比如某连锁餐饮品牌通过Codyer AI输入“生成会员管理系统，支持积分兑换和消费分析”，3分钟内即生成系统，成本仅为传统开发的1/200。

Codyer AI不仅覆盖电商、制造业、医疗等高频场景，确保生成代码符合业务逻辑。而且还打通了开发者生态，全球开发者的创意成为组件，形成“乐高式开发”网络。

尽管AI编程前景广阔，李辰也坦言其面临的三大挑战：

1. 技术精度：如何平衡自然语言的模糊性与代码的准确性？

2. 行业适配：不同领域的业务逻辑差异极大，通用AI难以覆盖细分需求；

3. 生态构建：如何激励开发者参与技术共享？

对此，Codyer AI的策略是：

聚焦高频场景：优先服务中小企业在库存管理、客户分析等领域的刚需；

多轮对话优化：通过交互式提问精准确认需求，提升生成代码的准确性；

生态分润机制：开发者贡献组件可获调用分成，平台通过技术交易抽成构建闭环。

从成都到美国东岸，这场直播不仅是对AI编程趋势的探讨，更是Codyer在自然语言编程领域的一次深度亮相。正如李辰所言：“AI编程不是一场技术竞赛，而是一场普惠革命。我们希望通过Codyer AI，让更多企业主摆脱‘开发难’的束缚，专注商业创新。”

正如一位资深科技媒体人，观看直播后说，当“写代码”变成“说人话”，技术平权的时代或许真的来了。Codyer AI的实践证明，AI编程不仅能降低开发成本，更能重新定义企业与技术的关系——从“依赖程序员”到“自主创造”。

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