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别只盯着敲代码：GitHub Next 用 Markdown 重塑自动化与协作

关联

人物 Idan Gazit

公司 GitHub Next · Copilot · ACE · Dependabot

概念 GitHub Actions · markdown · 护栏 · 提示词注入

一项针对 100 名开发者、长达数千小时的纵向研究发现,双手放在键盘上敲击代码的时间,其实只占程序员全部工作的 5%。说这话的人是 Idan,他负责 GitHub Next,这是 GitHub 探索未来软件开发方式的实验室团队。既然 AI 已经把打字补全这件事解决得差不多了,那么剩下 95% 的理解、协作和决策工作该怎么提效?

在这场分享中,Idan 代表 GitHub Next 介绍了他们正在探索的两个方向。首先是智能体工作流(Agentic Workflows),探讨的是在后 AI 时代,那些需要一定基础判断的自动化任务应该怎么做;其次是名为 ACE 的协作原型,它展示了在 AI 与人共同实时参与的开发环境下,未来的协同写代码界面会是什么样子。最后,他抛出了一个引人深思的观点:随着我们越来越擅长给智能体定目标,未来的关系可能会发生倒置——不再是人调用 AI,而是智能体在需要人手时主动拍拍你的肩膀。

先从第一个主题自动化说起。AI 刚起步时,带来的是个人生产力的飙升:大模型帮你补全代码,智能体替你跑腿拿数据。

但 Idan 指出,最大的价值永远不在于把一个人复制成多个人,而是让一群人能共同做到更多。每一次工业革命都源于自动化,但从某种角度看,庞大的软件行业至今仍停留在前工业时代,因为过去我们拥有的自动化只有死板的启发式规则(比如确保每行代码末尾有分号)。现在,AI 终于能帮我们自动化掉那些需要基本判断和智能的工作,从而把人省下来去打磨真正的手艺和产品功能。

顺着这个思路,GitHub Next 做出了 Agentic Workflows。Idan 在台上拿自己的个人网站做了演示。

他的网站是用 Astro 框架建的,而 Astro 每个月会疯狂发布大量新版本,导致他常年疲于奔命地升级依赖。Dependabot(一种自动检测依赖是否过期的工具)只能提醒他有新版本,但不会帮他改那些因升级而报错的代码。于是,他想要一个超级 Dependabot。

他不想写复杂的逻辑,而是直接用 Copilot 生成了一个智能体工作流。这个工作流的本质,就是一份纯 Markdown 文档。

文档里用人类自然语言像给初级开发者发 Slack 消息一样写下任务步骤,比如每天检查新版本、看变更日志、应用升级、发起拉取请求(PR)。Copilot 会把这三行英文指令自动梳理成一份完整的执行手册,并将 Markdown 重新编译成底层的 Actions 工作流——在开发者的视角里,Markdown 就是源代码,而底层的 YAML 完全是编译产物,人根本不需要看 。

光有指令还不够,如果让智能体在后台自己跑活儿,就必须给它们套上确定性的安全护栏。Idan 强调,绝不能仅仅在提示词里对智能体说别干什么,因为外部坏人可以轻易使用提示词注入(一种通过恶意输入篡改 AI 指令的攻击手法),把智能体带向意想不到的方向,这无异于引狼入室 。

因此,真正的护栏必须是系统层面、确定性的规定:它能读什么文件、能用什么网络请求、能不能买比特币。更进一步,他明确规定智能体只能发起单个 PR,且被允许什么也不做。允许它什么都不干听起来很傻,但在充斥着自动化的未来世界里,人类最不想要的就是无意义的噪音和拒绝服务。

GitHub Next 还为开发者准备了一整套现成的工作流库。比如可以自动遍历 Python 错误追踪、判断 bug 究竟是出在第一方还是第三方代码的 Issue 分类员;GitHub 内部也用这套东西在自己的单体仓库里揪出 N 加 1 查询(一种因频繁查询数据库导致性能问题的代码缺陷) 。Idan 断言,在你睡觉时于后台默默跑着的自动化程序,终将成长为一个比交互式 AI 还要庞大的商业品类。

说完了自动化流程,接下来看协作。当下的软件开发之所以仍显低效,是因为虽然我们可以一起制定计划、一起审查代码,但最耗时的构建环节往往是大家在各自的显示器前孤独敲击。更要命的是,当 AI 加速了开发过程后,一点小小的理解错位就会像滚雪球一样,浪费掉大量消耗算力与真金白银的代码工作。

为了解决这个问题,GitHub Next 做了 ACE——一个看起来有点像 Slack 的实时多人协作原型界面。它的本质区别在于:所有的操作都在云端。

每一个聊天会话,实际上都是云端的一个微型编辑器,并挂载着代码仓库的一个分支。这意味着团队成员可以直接在云端开一个对话窗口,一边讨论需求,一边安装依赖或启动开发服务器。

而 ACE 真正的杀手锏在于,它可以直接把聊天记录转化为行动。工程师之间的讨论往往冗长且充满反复:我们试试方案 A 吧,等等,我想到了个边缘情况,还是改用方案 B。

在传统的开发模式下,开发者必须自己从这堆长篇大论中梳理出最终状态,再下发给 AI 去执行。而在 ACE 中,因为它能实时看到你和队友的完整对话上下文,你只需轻描淡写地回复一句:去做吧,AI 就会自动从讨论中提取出那个最终的共识方案并直接落地 。

除了能直接读懂聊天记录,ACE 还把协作的焦点锚定在了文档上。当需求变得复杂时,你可以让 AI 先出一份纯 Markdown 格式的计划文档。

队友可以直接在这份计划上协同修改——比如 Russ 建议加个全部时间,你删掉了今天选项——随后再次召唤 AI 执行。Idan 认为,未来我们甚至不再直接敲代码,而是通过共同编辑这些捕捉了系统真相的 Markdown 文档,然后让 AI 去负责把这些文档变成现实。

工具变了,人怎么办?这正是下一个话题。

当我们把目标设定和具体执行的工作大量交给 AI 时,我们实际上正在经历一场与智能体关系的奇怪倒置。我们越是擅长清晰地阐明目标,模型就越不需要我们的手把手指导;而当它们能够敏锐地发现需求定义不清晰的地方时,它们会反过来要求我们给出澄清 。最终,界面会进化到让智能体能够监听一切,并在需要物理双手时主动召唤人类来帮忙。

本集带走

最后收个尾,这一集值得带走的核心是三句话。第一,编写代码只占开发者 5% 的时间,既然 AI 已经帮我们解决了打字补全的问题,接下来的重心必须转向攻克剩下 95% 的部分——如何帮我们在庞大系统中快速导航、梳理需求并达成共识。

第二,要用自然语言驱动后台自动化,通过类似 Markdown 文档的智能体工作流,你只需下达意图,配合确定性的安全权限护栏,就能让 AI 在你睡觉时安全地承担起升级依赖、分类 Issue 等繁杂脏活。第三,未来的代码协作模式将围绕对话和共享文档展开,不再是人向 AI 下达指令,而是 AI 从人类的实时讨论中自动提取结论并直接执行,人类最终甚至会成为被 AI 随时召唤的那双手。

即使你是一个拥有十亿代币的人,即使你有 10 个终端没日没夜地运行 Fable,机会成本仍然存在,它就是一切。
Even if you’re a token billionaire, even if you have 10 terminals running Fable night and day, then opportunity cost is still there, it’s everything.
—— Idan Gazit · [01:34]

最大的价值不是来自把我复制成更多的我。
The greatest value doesn’t come from multiplying me into more me.
—— Idan Gazit · [02:39]

把我们庞大的软件行业想象成前工业时代是很可笑的,但在某种程度上确实是,因为到目前为止我们拥有的唯一自动化就是启发式的,比如确保每行末尾有一个分号。
It’s funny to think about our giant software industry as being pre-industrial, but on some level it is, because until now the only automations that we had were heuristics, like make sure there’s a semicolon at the end of every line.
—— Idan Gazit · [02:57]

所以走得更快意味着一个小小的错位可能滚雪球成大量浪费的工作,而且那工作消耗代币,代币现在要花真金白银。
So going faster means that a small misalignment can snowball into a ton of wasted work, and that work costs tokens, and tokens cost real money now.
—— Idan Gazit · [04:15]

这在 AI 之前是不可能的事情,用启发式方法也不可能,但现在成为可能。
That’s something that was not possible before AI, not possible with heuristics, but is possible now.
—— Idan Gazit · [12:55]

我们实际上相信这将成为一个比交互式 AI 更大的类别,因为那些在你睡觉时在后台运行的自动化程序,那才是关键所在。
We actually believe that this is gonna be a bigger category than interactive AI because automations that run in the background while you sleep, that’s the ballgame.
—— Idan Gazit · [13:08]

我们正在经历与我们和智能体关系的这种奇怪的倒置。
We’re going through this weird inversion of our relationship with the agents.
—— Idan Gazit · [19:24]

而且每当它们需要一双人手时,它们可以要求我们成为那双手。
And then whenever they need a pair of hands, they can ask us to be the pair of hands.
—— Idan Gazit · [19:42]