5月28日，騰訊云開發(fā) CloudBase 宣布推出 AI Toolkit（CloudBase AI Toolkit），這是國內首個面向智能編程的后端服務，適配 Cursor 等主流 AI 編程工具。

云開發(fā) AI Toolkit旨在解決 AI 輔助編程的“最后一公里”問題，包括后端資源的創(chuàng)建、部署、管理與運維等問題。

開發(fā)者在Cursor 與騰訊云代碼助手 CodeBuddy等 AI 編程工具里寫代碼時，在云開發(fā) AI Toolkit的幫助下，AI 可自動幫用戶生成可直接部署的前后端應用+小程序，并一鍵發(fā)布上線到騰訊云開發(fā) CloudBase 平臺，并輔助后期運維工作。

AI 編程實際落地痛點：復雜耗時的后端工作

近幾年，隨著AI大模型技術廣泛應用，Cursor、Windsurf、VSCode Copilot 與騰訊云代碼助手CodeBuddy等的AI編程工具正日益普及?！胺諊幊獭保╒ibe Coding）的新概念也在海外開發(fā)者社區(qū)逐步流行。

“Vibe Coding”模式強調借助 AI 編程工具快速完成從產(chǎn)品文檔、數(shù)據(jù)庫設計到服務實現(xiàn)的完整流程，已在一些 AI 原生應用開發(fā)中得到實踐。這種模式極大地降低了編程門檻，讓更多非技術背景的用戶也能將創(chuàng)意變?yōu)楝F(xiàn)實，同時顯著提升了專業(yè)開發(fā)者的效率。

然而，僅通過 AI 編程工具編寫應用代碼是不夠的，還存在“最后一公里”的痛點需要解決，包括：如何將快速生成的應用代碼部署到線上運行？應用上線運行還依賴后端資源（如數(shù)據(jù)庫、API 服務等），如何創(chuàng)建、部署并管理相關資源？還有后續(xù)復雜的運維、錯誤排查的表格工作，如何讓 AI 更好地解決？

這些最后一公里的問題我們統(tǒng)稱為”后端服務“。后端服務由于涉及到的開發(fā)、部署、資源管理、運維等環(huán)節(jié)較為復雜，往往在軟件開發(fā)和運行的生命周期中耗時超過一半甚至更高，成為 AI 輔助開發(fā)在實際軟件研發(fā)中落地的痛點。

在海外，AI 編程工具往往會內置與適配相關的后端即服務（BaaS，Backend as a Service）解決方案。比如，Supabase 將后端工作打包為一站式服務，提供自動 API、用戶認證、對象存儲、實時訂閱、向量數(shù)據(jù)庫等多個功能模塊，讓開發(fā)者可以像搭積木一樣即插即用地快速搭建后端。隨著 vibe coding 爆火，Supabase被多個AI編程工具產(chǎn)品設置為默認后端，吸引了 200 多萬開發(fā)者。

正是在這樣的背景下，騰訊云開發(fā) CloudBase 推出了 AI Toolkit，全面適配主流 AI 編程工具，不僅彌補了國內 AI 編程工具在后端服務和部署平臺上的空白，更將 AI 的強大能力融入開發(fā)全生命周期。

AI Toolkit面向AI編程提供后端服務

云開發(fā) AI Toolkit為主流的 AI 編程工具提供了領域知識+操作能力+工具箱。

領域知識：針對 AI 輔助開發(fā)的場景，云開發(fā) AI Toolkit內提供了專為云開發(fā)適配的 AI 規(guī)則和提示詞，包含代碼優(yōu)化、架構設計、最佳實踐的領域專有知識，讓 AI 可以更好地理解并操作云開發(fā)平臺。

操作能力：云開發(fā) AI Toolkit提供了完整的 MCP 工具，連接了 AI 編程工具與云開發(fā)的后端服務，允許用戶授權 AI 編程工具在其賬號下調用和操作在云開發(fā)上的資源，如數(shù)據(jù)庫、云函數(shù)、容器服務等。在 AI 編程工具中，開發(fā)者配置好云開發(fā) MCP 工具后，即可用自然語言讓 AI 自動完成一系列云端開發(fā)動作，如創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫集合、編寫并部署云函數(shù)代碼等。

工具箱：云開發(fā) CloudBase 平臺提供了 CLI、前端 SDK 等全面的本地開發(fā)工具，涵蓋了從后端資源管理、運維部署、日志監(jiān)控全生命周期的功能，給予 AI 充分的發(fā)揮空間和操作權限，開發(fā)者只需要當一個“裁判”逐項確認 AI 的操作即可完成開發(fā)過程。

AI Toolkit開啟全新AI編程開發(fā)體驗

在開發(fā)階段，云開發(fā) AI Toolkit讓開發(fā)者可通過 AI 輔助操作數(shù)據(jù)庫、編寫云函數(shù)，加速后端構建，讓開發(fā)者更專注于業(yè)務邏輯。開發(fā)者可以通過自然語言描述需求，讓 AI 輔助生成數(shù)據(jù)庫 Schema、創(chuàng)建數(shù)據(jù)表，并利用云開發(fā)的 SDK 進行高級查詢、校驗，甚至一鍵生成可編輯的管理應用；可以讓 AI 根據(jù)需求編寫云函數(shù)邏輯，并且直接發(fā)布上線。

在上線階段，借助 AI Toolkit內的 MCP 工具，AI 編程工具生成的應用可以實現(xiàn)自動部署，快速上線。無論是發(fā)布到微信小程序、H5還是其他平臺，云開發(fā)都能自動處理底層基礎設施的配置和擴縮容。

在后期運維階段，AI Toolkit可以幫助智能編程工具進行智能監(jiān)控與報錯輔助修復。云開發(fā)提供全面的監(jiān)控告警和日志系統(tǒng)，能夠實時追蹤云資源的運行情況和云函數(shù)的調用狀態(tài)。出現(xiàn)報錯時，開發(fā)者可以將錯誤日志反饋給 AI 編程工具，利用 AI 的智能分析能力輔助定位問題，根據(jù)錯誤信息提供修復建議，甚至生成修復代碼。而云開發(fā)則保障了這些AI輔助操作的穩(wěn)定執(zhí)行和快速部署。

如何開始使用云開發(fā) AI Toolkit？

目前，云開發(fā) AI Toolkit已經(jīng)發(fā)布在 Github 開源倉庫中，面向開發(fā)者提供下載，模板倉庫提供了主流 AI 編程工具的配置文件。

開發(fā)者在倉庫中找到快速開始模板并進行下載（目前提供 React 框架、微信小程序的快速開始模板）；然后根據(jù)響應編程工具，遵循指引配置完畢即可啟用云開發(fā) AI Toolkit，讓 AI 幫助管理、操作云開發(fā)。

開發(fā)者如需使用 AI Toolkit，可訪問開源倉庫地址獲取指引：

GitHub地址 https://github.com/TencentCloudBase/CloudBase-AI-ToolKit

CNB地址 https://cnb.cool/tencent/cloud/cloudbase/CloudBase-AI-ToolKit