不得不说，腾讯这次面对 DeepSeek 的机遇，反应速度实在太快了。周末我看到，元宝已经超越豆包，冲到了 App Store 中国区免费榜第二名。现在，微信、腾讯文档、QQ 音乐、QQ 浏览器等一众国民级的 C 端产品，都已经接入 DeepSeek。这还不够。刚刚研发同事告诉我，此刻，在腾讯云的各个开发者工具中，已经能够自由调用 DeepSeek。这对于开发者，特别是我们这样的创业公司来说，是个大利好啊。我做了张表格，先给你汇总下当前腾讯云开发者工具接入 DeepSeek 的情况。可能不完整，下面仅仅是我们团队日常使用的高频产品。很多人没有意识到这件事的意义。开发者工具的 AI 化，代表着原本复杂、有一定使用门槛的工具，现在可以变得更加简单、智能和高效。你想想，这两年，我们都在期待更好的 AI 原生应用，但如果开发者工具能够率先融入 AI，那毫无疑问，应用的构建速度也会快很多。就像大家都在淘金，都盯着山上可能出现的金子。而跳出来看，铲子要是能够更好的话，那无疑对于整个产业都是重大利好。比如上周，我们想尝试在一个内部使用的小程序中接入 DeepSeek。本来想着这事比较复杂，但我前端同事一个人，人家用了一上午时间就搞定了，快得让我猝不及防。他先是在 Cloud Studio 中部署了 R1 模型，然后又通过云开发的 AI 对话组件完成 UI 构建，就这样，几乎没有什么开发和学习成本，我们团队就能够在小程序中使用不卡顿的 DeepSeek。这就是 AI 的杠杆效应。怪不得经济学家 Richard Baldwin 会说：“AI 不会抢走你工作。真正抢走你工作的是那些会使用 AI 工具的人。”AI 工具确实能够放大一个人的能力。一个在大厂做技术总监的朋友告诉我，他最近面试候选人，都会问对方目前使用了哪些 AI 开发工具。因为他觉得一个工程师拒绝接触这些新的 AI 技术，不加以利用，那相当于是把自己置于风险之中。身处在 AI 快速变化的时代，我们需要对新的 AI 工具抱持开放的态度。下面，我分别拿 AI 代码助手和云开发举个例子，看看他们是怎么结合 DeepSeek 的。AI 代码助手想必你比较熟悉，类似的产品很多。腾讯云 AI 代码助手的形态是以插件的形式嵌入在了各个主流 IDE 中。使用的时候，你不需要额外下载独立的 App，也不需要更改原有 IDE 的习惯，只要装好插件，原有的编程工具瞬间就具备了 AI 能力。此刻，下载最新的腾讯云 AI 代码助手，在对话输入框的左下角，就可以选择 DeepSeek，它内置了 671B 满血版本的 R1，并且完全免费不限量。你可以引用整个的 Codebase，或者某个知识库，然后提问。腾讯云 AI 代码助手已经做好了集成，它会基于当前的上下文，给出准确的回答。我同事说，它喜欢在这里使用 R1 的原因是，结合自己的代码，R1 会把回答问题的思路都展示出来。这对于他而言，第一，不再需要跳出去使用搜索引擎，来回切换。第二，阅读 R1 的思考过程，就相当于是在和一个资深的朋友切磋，有利于自己的成长。前段时间，我曾经听过一个论调是只有初中级工程师才适合用 AI 工具。其实这是一种偏见，我的观点是：越资深的工程师越应该用。因为很多资深工程师需要分一部分精力做管理和沟通，用 AI 反而能让它更快地进入状态。你想用 DeepSeek R1 的话，可以看看腾讯云代码助手。接着再说说腾讯云开发，这是我们前端工程师高频使用的产品。墨问团队主要在做小程序嘛，而云开发就是腾讯云和微信团队联合出品的一站式后端云服务。云开发提供了一套可视化的交互流程，这样工程师不需要写代码，就能够完成后端业务流程的搭建，后台可以像低代码产品那样，快速创建数据库、创建工作流、创建 API，几乎不需要任何的学习成本。这对于前端工程师而言，很方便。现在，接入了 DeepSeek 后，基于它强大的推理能力，我发现，我都不需要操作图形界面，挨个填写输入框了。我只需要在云开发 Copilot 中，用自然语言的方式输入自己的需求，接下来，DeepSeek 就会自动拆解问题，分析问题，并列出来方案。如下。通过 DeepSeek 的推理能力，我们近乎可以使用自然语言的方式完成基础操作。效率提升了将近一倍。另外，云开发还提供了接入 DeepSeek 的 SDK，如果你想像墨问这样，在小程序中调用 DeepSeek，那直接用云开发环境中的 SDK，几行代码，没有任何的上手难度，就能够在产品中接入当下最好的开源推理模型。过去一段时间，大家的焦点都是像 Cursor 这样的 AI IDE。但其实 IDE 只是构建应用中的一个环节，开发应用的人都知道，应用开发好，还得部署、维护。腾讯云的这系列开发者工具，等于用户一个全家桶，几乎涵盖了我们从开发，到部署应用的所有流程。我们在谈 AI 原生应用之前，或许应该先让开发者工具充分的 AI 化。
池建强约 4 分钟