別再簡單地說 Coding Agent 只是 LLM 的「套殼」了。 這就好比說臺積電只是 ASML 的「套殼」一樣，如果只有光刻機而沒有工藝，你永遠造不出良率合格的芯片。 若將這一邏輯投射到 AI 開發中，兩者的分工一目瞭然。 🔹 LLM：相當於 ASML 的光刻機（核心設備） LLM 是理解自然語言與代碼的核心引擎。就像 EUV 光刻機，它是必不可少的底層能力。目前全球頂級的模型供應商（OpenAI、Anthropic 等）屈指可數，它們提供了通用的基礎智能與推理能力。 🔹 Coding Agent：相當於 TSMC 的晶圓廠（製造工藝） 光有頂級設備，並不意味著你能立刻造出 3nm 芯片。同理，真實的軟件開發也絕非「線性的代碼生成」，而是一項系統化的工程。 Coding Agent 的核心壁壘，在於構建了一套駕馭 LLM 的「先進製程」： - 上下文管理：如同原料（信息）的提純與精細調度 - 任務規劃與推理：相當於精密複雜的工序邏輯編排 - 自動化糾錯：即生產過程中的良率實時檢測與修復 當然，這僅僅是顯性的冰山一角。在水面之下，真實的工程系統還包含著成百上千個不為人知的微調技巧與特殊處理流程。 這就是為什麼同樣的模型（光刻機），在 Cursor、Claude Code 手裏，和在一個簡單的腳本裡表現天差地別。 這也是為什麼像日本 Rapidus 這樣的追趕者，即使買到了同樣的 EUV 光刻機，也無法一夜之間復刻臺積電的 3nm 製程。因為這其中包含了大量無法量化、難以標準化的隱性知識和工程調優經驗。 💡 Coding Agent 絕非簡單的 API 包裝。它是一個包含複雜編排邏輯、追求「最佳良率」的生產系統。 在這個系統中，如何根據項目特點定製流程、如何最大化模型的潛能，才是未來差異化競爭的主戰場。