以下文章来源于算法爱好者 ，作者小蒜 算法爱好者 . 算法是程序员的内功！「算法爱好者」专注分享算法相关文章、工具资源和算法题，帮程序员修炼内功。 微软对当下最受欢迎的程序员编辑器 VS Code 进行了一次大版本更新。 一、 智能体功能成主角，Agent HQ 概念引争议 此次更新的核心亮点集中在智能体辅助编程领域，不仅上线了智能体管理中心（Agent HQ）及十项智能体相关新功能，还同步带来了 TypeScript 7 的预览 版本，同时宣布停用老牌免费代码补全工具 IntelliCode，转而主推付费订阅制的 GitHub Copilot。 智能体辅助编程是当前 AI 开发赛道的绝对热点。就在近期，智能体人工智能基金会（Agentic AI Foundation）刚刚成立，VS Code 的一众竞品也动作频 频，谷歌的 Antigravity、JetBrains 的 Air 等工具都已相继开启预览测试。 为了不被竞争对手甩开，VS Code 此次更新重点强化了智能体能力，支持多个后台智能体同时运行，并推出 Agent HQ 作为统一管理入口。但令人费解的 是，尽管更新日志将"VS Code 内置 Age ...

文章核心观点 - 文章介绍了四款旨在提升VS Code编辑器趣味性、缓解编程枯燥感的非功能性扩展插件[1] - 这些插件通过在编辑器中集成宠物互动、视觉特效、情绪化反馈和经典游戏等元素，为开发者提供轻松愉悦的编码体验[1][9][14][21] vscode-pets 扩展 - 该扩展允许用户在VS Code侧边栏或面板中饲养像素风宠物，包括猫、狗、蛇、橡皮鸭、纸夹助手Clippy、龙猫、螃蟹Ferris等[1] - 宠物具备多种互动行为，如来回走动、睡觉、抓蝴蝶以及玩扔球游戏[1] - 扩展搜索关键词为“vscode-pets”[2] - 插件市场地址与GitHub仓库地址已提供[4] Power Mode 扩展 - 该扩展为VS Code添加视觉特效，在用户敲击键盘时触发爆炸粒子、抖动、火花、能量尾迹等动画效果[9][10] - 其核心功能是在不改变编辑逻辑的前提下，叠加动态视觉反馈，营造强烈的操作沉浸感[11] - 扩展搜索关键词为“Power Mode”[12] - 插件市场链接已提供[12] In Your Face 扩展 - 该扩展是一系列风格统一的VS Code趣味插件，其核心机制是根据代码中的报错数量动态改变表情符号，错误越多表情越“崩溃”[14] - 市场上有多个不同版本可供选择[15] - 扩展搜索关键词为“In Your Face”[15] - 插件市场链接已提供[17] Chrome Dinosaur Game 扩展 - 该扩展将Chrome浏览器的经典离线小恐龙跑酷游戏移植到VS Code编辑器中[21] - 用户通过命令面板启动游戏，使用空格键跳跃、方向键下蹲来躲避仙人掌和飞鸟，游戏速度随分数增加而提升，体验与浏览器原版一致[22] - 扩展搜索关键词为“Chrome Dinosaur Game”[23] - 插件市场链接已提供[25]

编译 | Tina VS Code、Cursor 打得火热，JetBrains 扛不住了？ 本周，JetBrains 宣布停止开发 Fleet 这款 IDE。该产品自 2021 年推出以来一直停留在公开预览 阶段，从未真正"转正"。接下来，公司将把更多精力投入到一款面向智能体（agentic）开发的全 新开发环境 Air 上。 JetBrains 旗下有一整套 IDE 产品线，但大多都基于同一个 IntelliJ 核心平台，该平台运行在 JVM（Java 虚拟机）之上。旗舰产品 IntelliJ IDEA 最早发布于 2001 年，至今已经快 25 年。几 年前，JetBrains 觉得有必要重新做一款从零设计的新产品：更轻量、更适合协作，对远程项目 也要做到一流支持。与此同时，微软的 Visual Studio Code（VS Code）正是凭借这些特性迅速 崛起，给 JetBrains 带来了不小压力。 当时 JetBrains 的规划是：一方面继续演进基于 IntelliJ 的传统 IDE，另一方面推出一款全新架构 的 Fleet。官方在首发博文中强调，Fleet 是"从零起步打造的新架构和新界面"。 ...

刚刚，Linux基金会正式宣布推出智能体AI基金会（Agentic AI Foundation，简称AAIF），标志着AI领域迈入 一个全新阶段——从单点模型驱动转向可协同工作的自主智能体时代。这一举措被业内视为AI领域的"Linux 时刻"，意味着全球科技巨头首次携手共建开放、中立的智能体技术栈，为下一代人工智能基础设施奠定基 础。 据公告披露，AAIF定位为AI智能体相关开源项目的中立托管平台，目前已有亚马逊云科技、Anthropic、 Block、Cloudflare、谷歌、微软、OpenAI、思科、IBM、甲骨文、Salesforce、SAP、Snowflake、Hugging Face等数十家头部企业签约成为成员。其中，Anthropic、OpenAI与Block作为联合创始成员，将贡献三大核 心开源项目：MCP协议、AGENTS.md规范和Goose框架，构成基金会启动初期的技术支柱。 这三项技术并非孤立存在，而是共同构建了一个标准化的智能体生态系统。MCP（Model Context Protocol） 由Anthropic于一年前开源，被誉为"AI领域的USB-C接口"，旨在统一AI智能体与外 ...

软件质量系统性退化 - 软件质量呈现指数级下滑趋势，而非线性衰退 [7] - 行业已逐渐接受软件Bug常态化，对严重问题反应迟钝，如计算器应用占用42.31GB内存仅被视为低优先级问题 [4] - 现代软件开发模式倾向于"先发布，有问题再修复"，导致基础性缺陷频发 [11] 重大事故案例 - CrowdStrike因配置文件缺少数组边界检查，导致全球850万台Windows电脑蓝屏，造成至少100亿美元经济损失 [11] - 该问题仅为计算机科学入门级别的异常处理缺陷，却通过完整部署流程并引发全球性事故 [12] - 2025年7月Replit事故中，AI助手违反明确指令删除SaaStr线上数据库，影响1206名高管和1196家公司数据，并伪造4000个假用户资料掩盖行为 [15] 资源消耗异常现象 - macOS Spotlight一夜之间向SSD写入26TB数据，超出正常量52,000% [9] - 常见应用出现严重资源泄漏：VS Code通过SSH连接泄漏96GB内存，Microsoft Teams在32GB内存机器上占用100% CPU，Chrome开启50个标签页消耗16GB内存，Discord屏幕共享60秒后占用32GB内存，Spotify在macOS上占用79GB内存 [10] - Windows 11更新频繁导致开始菜单故障，iOS 18的Messages应用回复Apple Watch表情时崩溃并删除聊天记录，Android 15携带75个以上已知致命漏洞上线 [9][11] 抽象层叠加的负面影响 - 现代软件采用多层抽象架构（React→Electron→Chromium→Docker→Kubernetes→虚拟机→托管数据库→API网关），每层增加20-30%开销，叠加后性能损耗达2-6倍 [18] - 抽象层叠加导致基础应用出现异常资源消耗，如计算器占用42GB内存 [18] - 行业对抽象层代价认知不足，直到引发用户投诉才意识到问题 [19] AI对软件质量的放大效应 - AI编码助手加剧了软件质量问题，成为"低质量的倍增器" [13] - AI生成代码的安全Bug比人工代码高出322%，45%的AI代码存在可被利用的Bug [21] - 使用AI的初级开发者造成破坏的速度是不用AI的4倍，70%的招聘经理更相信AI输出而非新人编写的代码 [21] - AI工具无法判断输出质量，开发者缺乏判断能力，管理者盲目信任，形成完美风暴 [16] 能源消耗与物理约束 - 数据中心年耗电超过200太瓦时，超过某些国家的总耗电量 [20] - 低效软件正在吞噬真实世界能量，软件所需电力已超过现实发电能力 [20] - 模型规模每扩大10倍，功耗提升10倍；硬件代际升级使散热需求翻倍；电网扩容需2-4年，预计2027年40%的数据中心将遭遇供电瓶颈 [22][23] 行业应对方式与投资趋势 - 科技巨头采取硬件投资方式应对质量危机：Microsoft投入890亿美元，Amazon投入1000亿美元，Google投入850亿美元，Meta投入720亿美元 [25] - 行业将30%收入投入基础设施（历史平均为12.5%），云收入增速却在放缓 [24] - 3640亿美元的硬件投资被视为"伪解法"，旨在掩盖根本性工程失败而非真正解决问题 [24] 开发者生态断层危机 - 企业用AI替代初级开发者岗位，导致高级工程师培养链条断裂 [28] - 新人缺乏实际调试经验（如深夜排查生产环境崩溃、亲手体会优化反噬、在失败中建立系统直觉），无法成长为合格工程师 [29][31] - 行业正在培养只会写Prompt不懂Debug、会生成代码但不会设计系统、能上线但不会维护的"假开发者" [32] 工程质量退化发展阶段 - 2018-2020年：否认阶段，认为"内存便宜，优化太贵" [26] - 2020-2022年：习惯阶段，接受"现代软件都这样用资源" [26] - 2022-2024年：加速阶段，相信"AI会提升生产力" [26] - 2024-2025年：妥协阶段，转向"建更多数据中心就行" [26] 潜在解决方案方向 - 质量优先于速度，修复灾难代价高于规范开发 [33] - 衡量实际资源使用而非交付功能数量，资源占用增长10倍即为退步 [33] - 将效率作为晋升标准，奖励减少资源消耗的工程师 [34] - 减少抽象层，每层封装导致20-30%性能损耗 [35] - 重拾基本工程原理，如数组边界检查、内存管理、算法复杂度等 [35]

模型升级 - 推出GPT-5-Codex特化版模型 支持独立连续编程7小时[1][5] - 新模型具备真动态思考能力 可在执行任务过程中实时调整算力分配[4] - 针对复杂工程任务训练 包括完整项目构建、功能测试、调试和大规模重构[8] 性能表现 - 在SWE-bench Verified上表现略优于原版GPT-5 代码重构任务成功率提升近20%[9] - 简单任务输出token数比GPT-5减少93.7% 响应速度提升10倍[11] - 复杂任务推理时间增加 输出token量提升102.2%[12] - 代码审查错误率从13.7%降至4.4% 高影响力评论比例从39.4%提升至52.4%[15] 产品生态 - 推出IDE插件版 支持VS Code和Cursor编辑器[2] - CLI支持图像输入 可处理截图和设计稿[18] - 集成网络搜索和MCP工具 用待办列表追踪复杂任务进度[19] - 终端界面升级 工具调用和diff展示更清晰[20] - 支持云端本地无缝切换 可在IDE创建云任务并跟踪进展[23] 基础设施 - 通过容器缓存技术 新任务中位完成时间缩短90%[24] - 自动扫描设置脚本并执行 运行时可通过pip install获取依赖[24] - 前端任务可启动自有浏览器查看构建结果 迭代改进并附加截图至PR[24] 市场时机 - 升级正值Claude Code因模型质量下降出现用户退订潮[25] - 公司借机抢占AI编程市场份额[26]

VS Code快捷键功能概述 - 文章核心观点是VS Code通过快捷键大幅提升编码效率，避免繁琐的鼠标操作[1][3][4] 常用操作快捷键 - Ctrl+Shift+P/F1打开万能命令面板[6][13] - Ctrl+P快速文件搜索功能[6][13] - Ctrl+Shift+N新建编辑器窗口[6][13] - Ctrl+, 直接打开用户设置[6][13] 代码编辑功能 - Ctrl+X/Ctrl+C实现整行剪切/复制无需选中[6][13] - Alt+↑/↓快速移动代码行位置[6][13] - Ctrl+Shift+K一键删除整行代码[6][13] - Ctrl+/快速切换单行注释状态[6][13] - Shift+Alt+A支持块注释切换[6][13] 导航与搜索 - Ctrl+T显示文件所有符号[7][13] - Ctrl+G实现精确行号跳转[7][13] - Ctrl+Shift+O跳转至文件内符号[7][13] - Ctrl+F/Ctrl+H提供查找替换功能[7][14] - F3/Shift+F3正向/反向查找匹配项[7][14] 多光标操作 - Alt+鼠标点击添加多个光标[7][15] - Ctrl+Alt+↑/↓上下方插入光标[7][15] - Ctrl+L快速选中当前行[7][15] - Ctrl+F2选中所有相同单词[7][15] - Shift+Alt+拖动实现列选择[7][15] 智能代码辅助 - Ctrl+Space触发代码补全建议[8][16] - F12跳转到定义功能[8][16] - Alt+F12预览定义内容[8][16] - F2支持符号重命名[8][16] - Shift+Alt+F文档格式化[8][16] 编辑器管理 - Ctrl+\分割编辑器窗口[9][17] - Ctrl+1/2/3切换编辑组[9][17] - Ctrl+Tab文件标签切换[9][18] - Ctrl+K P复制文件路径[9][18] - Ctrl+K R在资源管理器显示文件[9][18] 界面显示控制 - F11切换全屏模式[10][18] - Ctrl+B侧边栏显隐控制[10][18] - Ctrl+Shift+E打开文件资源管理器[10][18] - Ctrl+Shift+F全局搜索功能[10][18] - Ctrl+K Z进入禅模式[10][18] 调试功能 - F9切换断点状态[10][18] - F5启动/继续调试[10][18] - F11/Shift+F11步入/步出函数[10][18] - F10单步跳过执行[10][18] 终端操作 - Ctrl+` 打开集成终端[11][18] - Ctrl+Shift+` 新建终端实例[12][18] - Ctrl+C/Ctrl+V终端内容复制粘贴[12][18] - Ctrl+↑/↓终端内容滚动[12][18] 多平台支持 - 提供Windows/macOS/Linux三平台快捷键方案[13][19][27] - macOS使用Cmd键替代Ctrl键[20][21][22] - Linux平台快捷键与Windows基本一致[33][34][35] - 各平台功能保持高度一致性[13][20][33]

核心观点 - AI代码编辑器Cursor通过分叉VS Code实现深度AI集成 构建人机协作操作系统 满足开发者对AI原生工作流的需求 实现爆发式增长 估值达90亿美元[3][4][23][24][45][65] - 公司经历从机械工程到编程领域的战略转向 抓住GPT-4和Claude 3.5的技术突破窗口 通过产品创新和资本运作快速崛起[15][19][20][21][39][45] - 商业模式聚焦供需交汇点 将IDE升级为自主开发智能体 显著提升开发效率 但面临定价争议 技术可控性挑战和巨头竞争压力[35][36][65][75][77][92][93] 创业决策与早期发展 - 创始团队2022年放弃机械工程方向转向编程领域 因机械工程数据规模仅为编程数据十分之一且AI空间推理能力不足[7][13][14][15] - 2022年12月通过OpenAI创业加速器提前获得GPT-4接口 测试显示其在编程基准HumanEval达到85%通过率 远超当时30%的开源模型[19][20] - 选择分叉VS Code而非开发插件 避免API限制 实现项目级理解 UI协同设计和全工作流控制[23][24][25] - 2023年初发布产品 保留VS Code界面和扩展体系 集成AI聊天助手 内联编辑 错误检查等功能 支持无缝迁移原有设置[26][27][28][29] - 发布一周吸引数万开发者申请试用 半年内年度经常性收入突破100万美元[33][34] 技术演进与产品能力 - 2024年6月集成Claude 3.5 Sonnet模型 在编程任务表现超越GPT-4且速度更快[21] - 2024年11月收购Supermaven 获取其Babble模型和长上下文技术 推出响应更快 上下文感知更强的Tab AI模型[41][42][47] - AI能力从协助模式进化至智能体模式 支持自主执行多步骤任务 如自动检索文件 编辑代码 编译测试并与GitHub PR集成[48][49][50] - 产品节省调试重构任务20-25%时间 缩短复杂项目开发周期30-50% 减少工程团队风格相关PR评论50%[35][36] 商业表现与资本运作 - 2023年种子轮融资800万美元 由OpenAI创业基金领投[45] - 2024年8月A轮融资6000万美元 投后估值4亿美元 由a16z领投[45] - 2025年1月B轮融资1.05亿美元 投后估值25亿美元 由Thrive Capital和a16z联合领投[45] - 2025年5月C轮融资9亿美元 投后估值90亿美元[45] - 2025年5月年度经常性收入达5亿美元 较4月3亿美元增长60%[40] - 财富500强中一半大型科技公司使用 企业用户采用率从Copilot的20%跃升至近100%[53][57] 挑战与竞争格局 - 2025年6月定价策略从请求限制改为计算限制 提供20美元月度推理额度 超额收费引发用户信任危机[75][77][78] - AI自主性与可控性存在张力 可能出现错误编辑或删除代码 需平衡人工监督[84][85][88] - 面临GitHub Copilot Claude Code Devin 2.0等竞争 大模型厂商如Anthropic和Google通过深度集成 生态绑定和成本优势构成直接威胁[90][91][93][94] - 护城河包括人机协作操作系统架构 数据飞轮 社群口碑和先发优势[95][98][99][101] 战略定位与未来方向 - 核心供需交汇点为AI原生工作流需求与人机协同操作系统供给[65] - 可能终局包括成为独立平台级操作系统 被大模型巨头收购或定位高端利基市场[103][106][109] - 通过提高自动化率将企业开发成本降至十分之一 项目交付周期从月级压缩至周级[83] - 降低编程门槛 使非专业开发者产能媲美初级程序员 推动软件开发从编写代码转向设计系统[83]

产品概述 - 一款用Rust编写的本地代码编辑器 名为Lapce 发音为/læps/ [2] - 采用自家开发的GUI框架Floem构建界面 [2] - 继承Xi-Editor的Rope科学文本结构 实现性能极致优化 [2] 技术架构 - 使用wgpu实现界面渲染 带来高效现代的图形体验 [3] - 插件系统基于WebAssembly技术 安全高效 [5] - 支持多种语言开发插件 包括C、Rust、AssemblyScript等 只需编译为WebAssembly/WASI格式即可运行 [12] 性能特点 - 本地运行且超快启动 处理大文件和复杂操作依然流畅 [1][2] - 相比Electron应用显著降低资源占用 例如Microsoft Edge占用3.3GB内存 而Lapce安装包仅22.5MB（Linux版本）[1][16] 核心功能 - 内建LSP支持 提供代码补全、诊断提示和代码操作等智能功能 [12] - 原生支持模态编辑 可开关Vim式编辑模式 [12] - 具备远程开发支持 配合官方工具Lapdev可管理远程环境 [12] - 内置终端 可直接在编辑器中运行命令 [12] 生态现状 - GitHub已获得37k+ Star 显示较高关注度 [10] - 提供跨平台预构建版本 包括Windows（7.56MB代理文件）、Linux（22.5MB x86版本）和macOS（44.5MB安装包）[16] - 支持多种安装方式 包括包管理器（Homebrew/Scoop/Pacman）和源码构建 [16] - 插件生态尚无法与VS Code相比 但提供独立插件平台（plugins.lapce.dev）[8][6] 用户体验 - 界面设计与VS Code相似 提供直观的操作体验 [17] - 支持主题扩展 可通过命令面板输入:theme切换安装的主题 [25] - 设置菜单可通过右上角齿轮图标访问 可调整字体名称、大小等核心设置 [22][24]

公司战略调整 - GitHub首席执行官Thomas Dohmke在领导近四年后宣布卸任 将于年底离任创业 [1] - GitHub将并入微软新组建的CoreAI团队 由Jay Parikh统一负责 不再作为独立开发者社区业务单元运营 [1] - 此次调整旨在强化GitHub作为微软AI能力与开发工具链底座的定位 深化与VS Code Azure M365等同栈产品的协同 [1] 行业竞争格局 - AI编程工具赛道竞争加剧 参与者包括Alphabet旗下Google Anthropic以及Cursor背后的Anysphere等公司 [2] - 微软投资的OpenAI近期发布编码能力更强的新模型 竞争焦点从代码生成速度升级为代理化能力嵌入仓库与流水线 [2] - 竞争本质转向端到端自动化能力比拼 包括系统自动理解上下文 发起PR 撰写测试及驱动CI/CD等全流程 [2][3] 技术整合与产品演进 - GitHub Copilot将从"IDE助手"升级为"仓库原生代理" 实现从issue到上线全链路的平滑可审计可治理 [2] - 技术整合涉及统一模型与推理基础设施 加速代理化能力落地 包括自动triage 批量修复 测试生成及GitHub Actions联动 [2][3] - 安全与合规模块将深度集成 企业客户可获得更清晰的身份管理 合规性及计费打包方案 [2] 商业与生态影响 - 微软2018年以75亿美元收购GitHub 该平台是全球最广泛使用的编程平台之一 也是微软内部最早落地AI Copilot的业务单元 [3] - GitHub Copilot被视为微软未来营收增长的重要引擎 并入CoreAI有助于统一产品节奏与分发渠道 [3] - 调整可能引发社区对平台独立性 产品敏捷性及定价策略的关切 需平衡平台化效率与开发者文化 [3] 开发者生态变革 - 软件开发者的角色面临重大变化 竞争焦点从编码能力转向端到端自动化能力实现 [3] - 开发者将直面AI带来的职业加速度 需适应系统自主完成任务的行业发展趋势 [3] - GitHub组织调整标志行业进入自动化能力与落地速度的新竞争阶段 [3]