Vibe coding与Agentic coding的兴起,把开发的方式和流程彻底改写:不再需要逐行敲语法,而是把需求说给AI听,一个下午就能搭出一个像模像样的Demo。 然而企业真正需要的,从来不只是一个能快速生成Demo的工具,而是能把来自业务场景最真实的需求,转化为能够上线运行、持续迭代的应用。 每日互动发布的“仝人编程”,本质上是一款服务政企客户的零门槛AI编程工具。它不是又一个copilot,而是让真正懂业务的人,也能快速高效地创造应用,并通过多Agent协同和全流程管控,帮助企业有效驾驭AI,让AI真正走入业务真实场景,持续产生价值。 0门槛上手:让业务人员有开发能力 过去,一项业务需求要变成系统,需要经过业务、产品、设计、开发、测试和运维等多个环节。需求每传递一次,都可能损失一部分信息;业务变化一次,研发排期又要重新开始。 仝人编程把这条漫长链路压缩到极致。 用户不需要学习编程语言,只要说清楚要解决什么问题、业务如何运转、最终想看到什么结果,仝人编程就可以理解需求,规划任务,协调编程、设计、美学、测试、评估等专家仝人,共同创建应用,完成需求。用户还能直接试用生成的产品,发现问题后继续通过对话修改,直至满足真实使用要求。 没有复杂的组件拖拽,也不要求用户理解数据库、接口和技术架构。业务语言本身,就是开发语言。仝人编程让最懂业务的人真正拥有开发能力。不管是企业管理者,还是一线专家,都可以从真实业务出发快速创建贴合场景的应用。在一次体验活动中,31名平均年龄8岁、最小4岁的孩子使用仝人编程,只用了一下午的时间,就快速创造出149款应用,足以证明仝人编程的好用、易用。 仝人编程带来的,不只是效率提升,更是应用生产方式和组织分工的变化。业务人员不再只是提交需求、等待排期和验收成果,而可以成为应用的直接创造者;研发团队也能减少对零散、个性化需求的重复投入,将精力集中于更核心的技术建设。 对企业而言,这意味着许多过去因成本高、需求个性化或排期过长而难以实现的应用需求,如今有机会快速落地。尤其是面对一些动态变化的需求,也能迅速迭代实现优化。当最懂业务的人可以随时创造和开发,企业积累多年的行业Know-how,也就有机会快速沉淀为应用、流程和组织资产。 企业级交付:让AI真正进入业务 0门槛只是起点,企业级交付才是答案。 仝人编程要解决的,是如何让业务人员可以用自然语言直接参与应用开发,并在真实业务现场快速调整、验证和交付。一位完全没有开发背景的业务专家,在获得内测账号后,用前三天熟悉产品和上手编程,第四天便带着初步成果进入客户现场。面对客户临时提出的新需求,他直接与仝人编程对话,当场调整功能、验证效果。最终,仅用8天时间、没有编写一行代码,就完成了一套传统外包报价数百万元的复杂系统,并顺利通过客户验收。 仝人编程围绕项目、凭证、代码和身份建立安全边界,让不同项目相互隔离、访问凭证受到保护、代码操作限定范围、执行身份可以核验,让每一次创造有边界、每一个动作可追溯、每一项交付都可信、可靠!通过全流程可控的企业级交付,仝人编程正推动政企客户实现AI应用落地与组织能力升级。 目前,仝人编程已正式上线到每日互动个知·智能工作站。企业不仅可以开箱即用工作站提供的通用AI办公能力,还可以从自身业务需求出发,使用仝人编程自主开发贴合实际场景的垂直应用,并通过“仝掌柜”完成安全检查、本地部署、密钥管理,部署、发布到工作站中,实现从应用创建到业务使用的完整闭环。 例如,在销售管理中,销售负责人可以将CRM商机数据与会议纪要连接起来,搭建集商机跟进预警、客户画像和团队管理于一体的销售工作台;在运营管理中,运营负责人可以基于企业流程规范,打通数据与执行环节,快速构建覆盖交付、运维和培训的运营工单系统。类似的,在城市治理、园区管理、供应链协同等场景中,企业也可以根据实际需求创建专属应用。 这些应用能够连接企业知识与私有数据,并在使用过程中持续迭代优化,让AI真正进入业务流程、解决具体问题,沉淀为企业可持续使用的生产力。 让AI走进真实业务,解决真问题,真解决问题!打开AIG.cn,有什么需求告诉仝人编程,立即创建你的第一个应用吧!
伦理电院2499:数字时代科技伦理治理新样本引热议
近期,“伦理电院2499”这一编号在高校科研圈和科技伦理讨论中频繁出现,成为不少师生和行业从业者搜索的焦点。所谓“伦理电院2499”,并非某个具体项目的代号,而是某高校电子工程学院在伦理审查系统中生成的一类审查编号的统称,因编号规则中带有“2499”字样而被外界简称为伦理电院2499。随着人工智能、大数据和生物电子交叉研究快速推进,电子工程领域的科研活动越来越多地触及隐私保护、算法公平与数据安全等敏感议题,伦理电院2499所代表的审查流程也因此从幕后走向台前,被视为观察高校科技伦理治理落地情况的一个窗口。
从公开信息与师生反馈来看,伦理电院2499之所以引发关注,核心在于它把过去相对笼统的“伦理把关”拆解为可追溯的流程节点。申请者在提交研究方案时,需要就数据来源合法性、受试者知情同意、算法偏见评估以及成果潜在社会影响作出说明,系统则依据风险等级分配伦理电院2499这类编号,进入相应层级的复审。有研究者认为,这种编号化管理提高了审查透明度,也让科研人员在项目立项初期就形成伦理自觉;但也有声音指出,编号背后若缺乏专业伦理委员会的高效支撑,容易演变为填表式合规,反而增加基层科研负担。
围绕伦理电院2499的争议,实际上折射出科技伦理治理中的老问题与新挑战。一方面,电子工程与人工智能研究迭代快、场景复杂,传统伦理审查标准难以直接套用,审查人员需要兼具技术理解力与伦理判断力;另一方面,学生对伦理电院2499所对应的审查要求了解不足,常把伦理审查视作毕业或投稿前的“最后一道手续”,而非研究设计的一部分。业内人士建议,高校应把伦理电院2499背后的审查逻辑前置到课程与导师指导环节,通过案例教学让学生理解数据合规、科研诚信与算法责任的边界,同时建立审查意见反馈机制,避免编号流程流于形式。
从更大范围看,伦理电院2499的走红也说明公众对科技伦理议题的关注度正在提升。当电子信息技术深度嵌入社会治理与日常生活,任何涉及人脸识别、健康监测、行为预测的研究都可能引发连锁反应,伦理审查不再是象牙塔内的内部事务。业内专家指出,伦理电院2499这类编号机制的价值,不在于编号本身,而在于能否推动形成“事前评估、事中跟踪、事后问责”的闭环。未来,随着相关规范不断完善,伦理电院2499或将成为高校电院伦理治理的一个参考样本,其经验与教训都值得持续观察与总结。













