2025/3/27～4/25 精选DevOps与开发新闻：
#AI开发 #免程式码工具
知名线上设计工具Canva也推AI开发工具，设计超好看的网页不用写程式码
最近知名设计工具服务Canva发表了一款AI辅助程式开发工具Canva Code，可以依据使用文字提示指令或语音与AI对话，自动生成美观画面的程式码，也提供了预览面板功能，让开发者可以进一步下达提示指令，一边预览一边修改画面，让程式开发就像是设计互动式简报内容般的简单。目前Canva Code生成内容，无法直接编辑程式码，只能下指令要求AI调整，但在设计完成发布后，就可以进一步手动修改、加入自己的程式码。生成的网页设计和程式码可用于个人或商业使用。Canva免费和付费用户都可使用。
Canva Code就像是一款NoCode开发工具，开发者不用撰写任何一行程式码，就能设计初美观好看的网页。这款程式码生成工具也会整合到原本的设计工具中，用AI生成程式码的每一个元件，都可以整合到原本的Canva设计，可用于简报、文件或是社群平台发表格式或网页，也能支援响应式网页，支援桌面、行动和平台环境的浏览环境。在Canva Code中也提供了多层保护机制，来确保AI生成的内容合宜和安全。
#Docker #地端模型开发
瞄准GAI地端开发测试需求，Docker桌面版新增AI模型执行工具
Docker桌面版在4月初释出了4.40新版，最大特色是新增加了可以在本地端执行AI模型的Docker Model Runner外挂Beta版，目前先支援MacOS环境，未来将支援Windows环境。开发者可以在命令列执行一个AI模型，也能用来管理本地端的AI模型，还提供了互动式模式，可对所执行的AI模型下提示指令来互动。
Docker希望提供更快更简单的方式，让开发者在本地端执行和测试AI模型。这个新外挂用llama.cpp提供了一个内建的推论引擎，可以用类似OpenAI API的方式来呼叫。开发者也可以呼叫苹果晶片上的GPU加速器来执行推论引擎。Docker Model Runner会将模型打包成开放标准OCI Artifacts模型封装格式，让开发者透过原本管理容器的注册表和工作流程，来派送或管控模型的版本。未来将可以整合到开发者自己的CI/CD流程，推送自制模型。
Docker也和Google和HuggingFace平台合作，让开发者透过标准Docker命令列来存取这两大平台提供的本地部署模型。另外也和Dagger、Continue、Spring AI 和 VMware Tanzu等应用工具商合作，来确保用Model Runner打造的应用可以整合到既有开发流程和工具中。
#MCP #目录服务 #工具包
要让MCP像容器一样安全易用，Docker预告5月推出MCP目录和工具包
最近Docker公司新任营运长Mark Cavage近日宣布，5月将推出MCP目录和MCP工具包。他指出，MCP协定实际已成为AI代理串接各种工具的标准，可提供一套标准，来简化复杂分散的代理运作方式，但是，他观察，MCP还有四个不足，还没达到正式生产环境可用的程度。
第一个不足是，开发者需要一个值得信赖的集中式中心来发现工具，提供主要派送管道来源，第二项是应该预设容器化，降低相依性管理和复制封装的阻力，第三是需要一套凭证管理机制，才能整合到现代化的开发流程，最后一点是要有一套资安基础才能信任，像是建立沙盒，可稽核，可控管权限等。
针对这四个不足，Docker预告将在五月推出Docker MCP目录服务，可以提供一个可信的MCP工具发现来源，也能整合到Docker Hub。Docker和多家企业合作，像是支付业者Stripe、搜寻引擎Elastic、IoC平台工具商Heroku和Pulumi、可观测平台Grafana Labs、API管理工具Kong、视觉化工具商Neo4j、可观察性服务商New Relic、AI开发助手Continue.dev联合，来打造一个安全且开放的MCP生态平台，提供一套经过来源验证的MCP工具包，将提供超过1百款工具，都会具有发布者验证和版本发布管理功能。这些MCP工具将透过Docker目前所用的容器拉取下载架构来发布，也就是说，开发者可以用原本拉取Docker映像档的方式，来取得经过官方验证的MCP工具。
#MCP #代理型AI开发
OpenAI宣布支持MCP，掀起代理型AI应用整合新浪潮
随著3月底，随著OpenAI执行长Sam Altman宣布将支援Anthropic的代理AI沟通框架MCP后，让MCP框架成了跨主流模型支援的AI开发框架。这也带动了新一波代理型AI应用的开发浪潮。OpenAI的Agents SDK，可以使用各种MCP伺服器程式，提供工具给LLM模型呼叫之用。Agents SDK也支援快取功能，可以自动将MCP伺服器提供的一系列工具建立快取，来缩短下一次使用的延迟时间。另外，Agents SDK还内建追踪机制，可以自动记录MCP伺服器的每一个操作，包括了每一次呼叫MCP伺服器的呼叫行为，或是与MCP相关的函式呼叫资讯，都会来下纪录，以供后续的稽核之用。
#苹果 #Swift版本管理
苹果正式推出Swift版本管理工具Swiftly 1.0，不用XCode也能建立开发环境
Swiftly 1.0是第一个由苹果官方支援的Swift版本管理工具，可支援macOS与多种Linux发行版，可以让开发者能以简单的命令在本机安装多版本Swift，并以.swift-version设定档统一团队开发使用的版本，减少版本不一致产生的错误与部署问题。可透过指令自动更新，并支援切换不同版本的工具链，包括稳定版本、历史版本与Nightly Snapshot版本，开发者无需依赖Xcode即可取得最新Swift版本，特别适用于独立开发与测试应用场景。Swift团队指出，Swiftly未来将成为非Xcode环境安装Swift的标准方式，目前支援的Linux发行版包括Ubuntu、Debian、Fedora、RHEL与Amazon Linux。
#安全左移 #行动开发
Android Studio加强安全左移措施，撰写程式码同时自动合规检查
Google针对Android与Google Play生态系统推出多项强化措施，涵盖开发工具、API更新与政策支援，借由更新平台安全机制，逐步推进安全设计前移，并简化政策法遵的落实流程。Android Studio也开始导入与政策法遵相关的即时通知机制，当开发者在编写程式码阶段违反特定规定时，系统将即时提醒，让修正作业能前移至更早期的开发阶段。而Play Console中扩充预先检查功能，新增对隐私权政策连结与登入凭证要求的检查项目，接下来一年将持续扩大适用范围，要让开发者在提交应用程式之前就先发现潜在问题。另外，开发者用Play Integrity API每日进行超过5亿次风险检查，减少了8成的未授权使用，未来将增强隐私保护设计。
#AI除错 #AI代理开发
开发除错有新帮手，微软公布抓虫AI工具
微软近日公布一款可以帮开发人员除错（debug）的AI工具Debug-gym，这是一个轻量代理人开发环境，可以让企业开发除错LLM代理人，这样的代理AI可以用互动式除错工具，如预设的python debugger（pdb），以积极寻找进一步除错资讯。透过工具获得的回馈，Debug-gym扩展代理人的行为和观察面，使之设定断点、导览程式码、列印变项值，或建立测试函式，甚至改写程式码。程式代理人研究、生成新的除错建议，最后交由人类判断及核准。在交付之前，这些除错方法可在相关codebase、程式执行和文件脉络下进行grounding，而不只是依据训练资料凭空设想的方案。
#AI代理开发 #MCP #A2A
微软AI代理开发框架Semantic Kernel两头押宝，双双支援MCP和A2A协定
微软开源人工智慧代理开发框架Semantic Kernel，现已支援来自Anthropic与Google的两项开放协定，分别是MCP（Model Context Protocol）与A2A（Agent‑to‑Agent），进一步强化跨代理上下文共用、工具协作与跨云环境的互通能力。透过这两项协定的整合，开发者不仅能在本地与远端串接多个语言模型、工具与代理，也能实现跨平台、跨生态的模组化任务委派与功能组合，进一步简化多代理系统的建构流程。
Semantic Kernel对MCP支援相对完整，涵盖客户端与伺服器角色的能力，但对Google刚发表的A2A协定，则只完成了初步整合，微软提供的整合范例中，建置了一个旅游代理，能根据任务类型动态路由至汇率查询代理，或行程规画代理，并透过A2A的Agent Card机制进行自动探索与任务派送。微软也预告将持续扩充整合脚本，包含Azure AI Foundry与Semantic Kernel的整合范例，供开发者参考建构弹性多云环境人工智慧代理应用。
#MCP #GitHub #VSCode
GitHub也加入MCP生态圈，开发套件支援MCP还释出自家MCP伺服器
最近GitHub Copilot正式推出AI代理模式（Agent Mode），可以自动迭代修改程式码与修正错误，也开始能支援MCP，使AI能在存取外部系统及工具时，具备更多开发专案的情境知识。不只如此，GitHub还开源释出了MCP伺服器程式码，开发者能将MCP伺服器部署于自家环境，来存取GitHub上资源，打造AI代理工作流程。他们还宣布正式推出Copilot code review AI代理，以及让开发者可以不断按Tab来自动完成程式码的Next edit suggestions功能。
#C++开发 #AI开发辅助 #地端LLM
老牌C++框架Qt升级AI开发助理，开始能支援本地LLM模型
知名C++开发框架维护公司Qt释出Qt人工智慧助理0.9版本，正式支援本地部署大型语言模型，支援本地执行的两款开源大型语言模型，分别是CodeLlama‑7B‑QML与DeepSeekCoder v2 Lite，开发者可透过Ollama架构在个人电脑上执行推论，无须仰赖云端API，即可在本地进行程式码完成（Code Completion）。另外也推出多项针对QML与C–>开发者的功能强化，包括即时文字串流显示、Google Test测试码自动产生与程式码行内注解，进一步提升互动体验与程式码可维护性。新版助理需搭配Qt Creator 16.0.1使用，现已开放下载与更新。
#架站工具 #AI辅助开发
WordPress.com发表AI工具，聊天机器人几分钟就能帮你架好网站
瞄准中小企业和自由创作者需求，网站代管平台WordPress.com推出AI架站工具AI Website Builder，使用者在几分钟内就能建置一个新网站，完全不需要样版，不需要撰写程式码，只要对聊天机器人聊，尽可能地详述所需的网站，例如需要的是作品集网站、部落格或是商业网站，也能加进网站名称，或是描述想要的风格，例如有趣、友善、简约、优雅或任何的形容，并描述准备于网站发布的内容类型。
AI会反问更多细节才开始建置，过程中会提供版面、颜色与字体的选择，完成网站雏型，后续还能要求AI客制此网站的样貌。目前购买WordPress.com代管服务的使用者，可输入无限量的提示来客制化网站。
#程式码开发代理 #OpenAI #本地开发
OpenAI释出命令列的程式码代理工具Codex CLI，可存取本地端档案来推理
随著OpenAI o3与o4-mini推理模型的发表，OpenAI也开源了程式码代理工具Codex CLI，这是个可安装在开发人员电脑上的命令列介面（Command-line Interface，CLI），未来也可支援GPT‑4.1等其它模型。开发人员能够在自己的电脑上以自然语言与AI模型互动，以修改、执行或生成程式码，所有的档案读写及命令执行都在本地完成，仅将提示、脉络与选用的差异摘要发送至模型进行生成，采用Apache-2.0开源授权。不过，因为它连结的是付费的OpenAI模型，因此设定时需要具备一个付费的OpenAI API帐户。
#Ruby开发 #Java
JRuby十年大改版，第10版跳版支援到最新的Ruby 3.4
JRuby是一个以Java实作的Ruby执行环境，让Ruby应用能进入企业级部署场景。第10版最重要的升级是将Ruby相容性从3.1版直接跨越到3.4版，不仅完整导入了Ruby 3.2、3.3与3.4的语言特性，也通过Ruby官方测试套件的完整检验，超过5,000项Ruby官方核心类别测试，共190万项断言（Assertion），未出现任何错误与失败，是JRuby历来新版本发表中最完整的一次相容性更新。
另一个重要升级是，JRuby 10结束长达十年的Java 8相容期，将最低需求调升至Java 21，来整合JVM近年新增的多项关键技术，包含Project Loom轻量执行绪、Project Panama的原生函式呼叫支援、AppCDS的类别快取技术等。新版JRuby的启动延迟时间大幅缩短，也大幅改善长时间执行时的JIT最佳化行为。
#云端开发工具 #AI辅助开发
Firebase Studio开放预览，结合AI助理与云端IDE加速全端应用开发流程
Google推出全新云端开发环境Firebase Studio，并开放预览试用。在技术架构上，继承了Project IDX的云端虚拟机器架构，开发者可在浏览器中使用类似VS Code的编辑介面，具备完整的程式码辅助、除错工具与终端机操作能力。与Android Studio著重原生App开发不同，Firebase Studio预设应用架构是Next.js，也支援React生态系，并内建Genkit模组，自动配置Gemini API金钥，让开发者能快速在Web应用中加入生成式人工智慧能力。另外，新开发工具特别针对人工智慧应用开发，加入自然语言驱动的App Prototyping代理工具，开发者可透过文字描述、图片或草图，快速产生可执行的Web应用原型，并直接在介面中与Gemini助理互动，修改介面设计、调整程式逻辑或新增功能。
#AI开发辅助 #法遵检查
GitLab 17.11扩充AI功能并强化法遵框架与控制项支援
GitLab释出17.11版本，正式推出自订法规遵循框架与全新法规要求设定机制，让开发与资安团队可依据组织所需遵守的标准与法规，精细定义稽核项目与对应控制项，强化内部法遵治理与审查透明度。法遵控制数量，从原本5项提升至超过50项，可自动检查专案设定、合并请求规则与安全机制，支援SOC2、NIST、ISO 27001与GitLab CIS Benchmark等常见标准，并可于标准遵循报告中呈现与要求间的对应关系。此外，也可对应组织内部或GitLab平台外部的控制项，统一于GitLab法遵中心呈现，用作法遵证据与稽核依据。
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责任编辑：王宏仁
图片来源：微软，Google，Canva，Docker