#Copilot

宝玉
1周前
微软牵手OpenAI对手Anthropic,AI智能助手再升级 微软公司宣布,将开始采用Anthropic公司的人工智能模型,进一步强化其职场AI助手Copilot。这次合作意义重大,因为此前微软的AI工具几乎全部由OpenAI提供支持。 从本周三开始,使用微软Copilot的企业用户,在进行数字研究辅助和构建定制AI工具时,可以自由选择使用来自OpenAI或Anthropic的模型。 微软过去几年在职场AI工具的商业化领域遥遥领先,这很大程度上要归功于与OpenAI的合作。OpenAI是热门AI产品ChatGPT的开发公司,微软曾以巨额投资和数据中心资源换取了将OpenAI技术整合进自家产品的权利。目前,微软旗下Copilot系列工具,包括代码编写助手、个人助理以及微软365办公聊天机器人,都由OpenAI的模型提供支撑。 Anthropic是由前OpenAI员工创立的公司,如今已经发展成为OpenAI最主要的竞争对手之一,在AI领域举足轻重。与此同时,微软正重新调整与OpenAI之间的合作条款,并积极开发更强大的自研AI模型。 自ChatGPT三年前问世以来,AI模型呈现出井喷式增长,各大公司也积极试验AI工具的应用场景。微软等云计算巨头一直致力于为客户提供多种AI模型服务,认为用户需要在不同的AI服务间灵活切换。 Anthropic旗下的 Claude Opus 4.1 模型,擅长复杂的逻辑推理任务,将被整合进微软365 Copilot中的“研究助手(Researcher)”功能。此外,Copilot Studio(微软的AI智能体创建工具)用户除了能够使用Claude Opus外,还能使用另一款较轻量级的模型——Claude Sonnet 4。当然,用户仍然可以继续使用OpenAI的模型。 微软业务与行业Copilot部门总裁查尔斯·拉曼纳(Charles Lamanna)在一篇博文中表示,这次合作彰显了微软“致力于将整个行业最顶尖的AI创新技术带到微软365 Copilot中”的决心。
LinkedIn 上有人分享了如何构建 99% 代码都是 AI 来写的系统。系统性思维很棒,翻译了一下: 到现在我已经用 Claude Code 和 Copilot 来写代码差不多一个月了,基本就是我自己几乎不写——99.9% 的代码都是 AI agent 写的。下面是我能靠 AI 干成的事情,以及大概的花费: Claude Code:大约 12.5 亿 Tokens,花了 ~640 美元 Copilot:1375 次高级请求,企业版(39 美元/月) Claude Chat:几百次对话,同样是企业版(应该和 Copilot 一样) 代码库的变化: * 新增 197K 行代码 * 删除 208K 行代码 * 主分支上有 355 次提交 * 合并了 180 个 PR * 解决了 98 个 GitHub issue 我是怎么做到的? 1) 所有代码都必须过一套非常严格的 CI/CD 流程:静态检查、格式化、代码安全工具,还有完整的测试集 2) 代码库已经模块化了,每个组件都通过清晰的接口来调用 3) 接口和实现完全分开 4) 每个组件都有自己的文档 5) 每个组件的测试、文档、头文件、实现都放在一起 6) 每个组件保持在 5k 行代码以下(包括文档) 7) 每个 GitHub issue 都写得很详细,带代码引用和问题描述 8) 搭建了一个 7 层的提示体系,记录各种规范:工具层(Copilot vs Claude)、语言层(C++ vs Python)、项目层(按仓库)、角色层(开发 vs 测试 vs 架构 vs 审查)、组件层(按目录)、任务层(对应 GitHub issue)、执行层(具体操作) 这样,我只需要分配任务,15-30 分钟就能拿到第一版,然后我再迭代、审查、验证,最后一小时内就能提交——几乎不用我亲手敲代码。 现在真正的瓶颈是我自己,因为我审查代码的速度跟不上。 而且 Claude Code 现在已经包含在企业计划里了。是时候继续玩一玩,让我的“Agent 军团”来帮我缓解这个瓶颈。