什么是持续 AI？开发者指南
当 GitHub Next 引入“持续 AI”，将其定义为“基于平台的软件协作中的大模型赋能自动化”时，他们指出了软件开发中的一个重要转变。这是一个良好的开端，但我们需要切实可行的方法来实施 AI 自动化，从而切实提升我们编写、审查和发布代码的方式。
Continue 的定义：持续 AI
持续 AI 是一种将人工智能集成到软件开发生命周期每个阶段的实践——不仅是编写代码，还包括规划、审查、测试和维护——通过云代理（Cloud Agents）创建一个自我改进的开发循环。
其目的是在编码过程的每个阶段放大开发者的意图。
像早期的 CI/CD 一样，持续 AI 最初有着广泛的定义。但真正取得实效的团队都在持续做三件事：
持续 AI = 模型灵活性 + 云代理工作流集成 + 可衡量的影响
最具变革性的应用并非抽象的协作增强。从实践来看，持续 AI 的实现应该是对日常开发任务的具体、可衡量的改进，这些改进随着时间的推移不断累积，从而打造出生产力大幅提升的团队。
持续 AI 与生成式 AI
虽然生成式 AI 指的是创造内容的底层模型，但持续 AI 是一种利用云代理将这些模型应用于 DevOps 循环的方法论。你可以将生成式 AI 看作引擎，而持续 AI 则是真正推动你的产品前进的车辆。
Continue 的持续 AI 成熟度模型
我们发现，大多数团队在采用持续 AI 时会经历三个可预测的阶段：
- 手动 AI 辅助：你提示 AI，它完成任务。这对快速提升生产力很有帮助，但仍然高度依赖手动且不一致。例子：仅在你记得要求时，才使用 AI 来起草函数或建议测试用例。
- 工作流自动化：在云代理的帮助下，AI 在人类监督下处理常规任务。这是团队开始看到累积收益的地方。例子：AI 在 PR 审查期间添加缺失的文档，或在分支合并时更新 Linear 工单。
- 零干预工作流：AI（云代理）在没有人类输入的情况下自主完成端到端流程，但仅限于非常具体、低风险的工作流。例子：AI 在运行自动化测试后自动合并安全的依赖更新。
团队目前的真实水平
大多数团队在通用开发工作上处于第 1 级，并在针对性自动化方面尝试第 2 级。第 3 级仍然罕见，通常仅限于狭窄、定义明确且 AI 干预率已接近零的工作流。目前的真正机会在于将更多工作流从第 1 级推向第 2 级，为后续选择性地采用第 3 级打下基础。而 Continue 旨在通过持续 AI 帮助你达到第 3 级。
平台无关方案的优势：为什么 Continue 在实用持续 AI 领域处于领先地位
GitHub 的愿景自然集中在他们的生态系统（GitHub Actions、GitHub Models 及相关工具）上，这对已经集成在这些平台上的团队非常有效。但这对于那些日益增长、需要在不同环境、工具链和工作流中保持灵活性的开发者来说，局限性很大。
这就是平台无关方案取胜的地方，也是 Continue 构建支持它的原因：
模型选择的灵活性
不同的 AI 模型在不同任务中各有所长。代码补全的最佳选择可能与文档生成、测试或代码审查的理想模型不同。Continue 支持 OpenAI、Anthropic、本地模型等，允许你在更好的选择出现时进行组合、匹配和切换。
针对团队工作流的定制化
没有两个开发团队的工作方式完全相同。最有效的持续 AI 实现是根据你的代码库、标准和实践进行调整的。Continue 允许你定义自定义规则和工作流，使你的云代理建议符合你的实际需求，而非通用的默认设置。
多平台兼容性
现代团队通常跨越多个存储库、环境和平台。Continue 在所有这些平台上保持一致地工作，确保你的 AI 工作流始终伴随你。
连接式工具集成
最具影响力的 AI 不应局限于编辑器内。通过模型上下文协议 (MCP) 支持，Continue 可以连接到 Linear（项目管理）、Sentry（调试）、GitHub（代码审查）和 Playwright（测试）等工具，在整个开发过程中保持上下文完整。
零供应商锁定
Continue 是开源的，旨在避免对供应商的依赖，让你拥有完全的控制权和长期的灵活性。
以开发者为中心的设计
每一个功能都从开发者的角度出发进行设计：实用、快速且不干扰。目标是在不强迫开发者改变工作方式的前提下，提高他们的生产力。
平台无关的持续 AI 让你可以自由选择适合工作的模型，为你的团队定制自动化，并在不被单一供应商绑定的情况下，将 AI 集成到你现有的工具中。
如何开始真正的持续 AI
如果你想实施真正能改善开发过程的持续 AI 工作流，请从这里开始：
1. 从第 1 级到第 2 级：从小处着手，针对具体问题
不要试图一次自动化所有事情。选择一个会导致日常摩擦的具体工作流，例如针对常见问题的代码审查评论。
2. 第 2 级：衡量实际影响
跟踪重要的指标：审查节省的时间、文档准确性、Bug 检测率。避免关注诸如“生成了多少 AI 建议”这类虚荣指标。
3. 从第 2 级到第 3 级：为你的代码库进行定制
通用的 AI 建议通常是错误或无关的。花时间配置 AI 以理解你的具体模式、标准和要求。
4. 保持人类的控制权
最好的持续 AI 是放大人类智慧，而不是取代它。开发者应始终理解并验证 AI 的建议，而不是盲目接受。
5. 选择可扩展的工具
从那些能让你灵活成长和适应的工具开始。避免那些将你锁定在特定供应商或限制你自定义工作流能力的平台。
最重要的指标：干预率
还记得以前 CI/CD 团队痴迷于构建时间吗？对于持续 AI，等同的指标是干预率：你需要介入并纠正 AI 输出的频率。较低的干预率意味着更高的信任度和累积的生产力收益。
开发自动化的未来
持续 AI 的核心在于消除那些重复性、易出错的任务，让开发者能够专注于创造性的问题解决和创新。
在持续 AI 领域取得成功的团队，不会是那些拥有最自动化协作的团队，而是那些设计了深思熟虑的 AI 工作流，在解决自身具体挑战的同时放大现有优势的团队。敬请关注 Continue 后续关于如何实施持续 AI 工作流的更多文章和文档。