行业现状与公司定位 - 当前AI编程赛道普遍聚焦于提升程序员效率的"副驾驶"模式，如GitHub Copilot等产品[2] - 蔻町智能选择差异化路径，定位为端到端软件生成平台，直接解决"不写代码"问题[2][11] - 公司将AI编程划分为L1-L5五个阶段，主流产品处于L2阶段，而AutoCoder直接瞄准L3级能力[13][14] 技术架构创新 - 认为Transformer架构仍处"婴幼儿期"，现有模型存在知识压缩效率低和黑盒问题[5] - 自研基座模型采用PLE架构，相比MoE/MMoE实现任务共性与个性的精细化提取[6] - AIGCoder模型通过解耦专家模块和定制化门控，训练效率比基线提升1.3倍[7][8] 市场竞争策略 - 反对"避开大厂赛道"论调，主张通过解决更复杂问题建立护城河[10][11] - 认为L2级Copilot产品是"低垂果实"，大厂在IDE整合方面具有天然优势[15] - 端到端生成技术可规避与大厂在L2赛道的直接竞争[12][14] 市场机会判断 - 预测个性化应用市场将爆发，新增需求规模将数倍于存量替代[17][18] - 类比滴滴/美团案例，认为技术突破将释放被压抑的中小企业数字化需求[18] - 海外同类产品访问量已达GitHub的1/10，验证增量市场潜力[19] 产品定位与特性 - AutoCoder是全球首款前后端一体化软件生成平台，可同步输出前端+数据库+后端[19] - 目标用户包括非技术背景的小企业主和初创团队，降低开发门槛[19] - 采用"生成替代调试"理念，通过零边际成本实现快速迭代[20]