Block 的 AI 工具現在能撰寫 15% 的程式碼，多西的公司表示

摘要

Block’s Ai Tool Now Writes 15% Of Code, Dorsey’s Company Says

由 Jack Dorsey 領導的金融服務公司 Block 表示，已推出「Builderbot」，這是一套原生於 AI 的工程工具，旨在處理相當比例的生產軟體變更。該公司聲稱，該系統可執行 Block 約 15% 的所有生產代碼變更，將此推廣視為超越傳統 AI 編碼助手的一步。

在描述 Builderbot 時，Block 將此發展定位為一項實際的轉變：AI 系統正從建議程式碼轉向協調可合併並發布的工作，而工程師仍負責更高層級的判斷與產品決策。Block 也將此公告與今年早些時候伴隨大規模人力縮減的整體 AI 推動計畫連結起來。

重點摘要

Block 表示，Builderbot 可執行約 15% 的生產代碼變更，將 AI 從「輔助」轉變為日常工程中的「運營」角色。
该公司估計 Builderbot 每日執行超過 200,000 次操作，每週合併約 1,500 個拉取請求。
Builderbot 被設計為一個協調層，用於協調 Block 整個程式碼庫中的多個 AI 代理，而非單一儲存庫。
加快區塊屬性交付——將項目從待辦列表移至線上——從數月縮短至數天，同時讓人類專注於關鍵決策。
此次推出為 Block 二月決定裁減約 40% 員工的決定增添了新的背景，多西表示，此決定是由 AI 的快速採用所推動。

Builderbot 致力於連接 AI 編碼與實際工程

Block 的 AI 能力主管 Brad Axen 表示，Block 推出了 Builderbot，作為 AI 編碼工具與軟體團隊實際大規模運作之間的「缺失層」。根據 Block 在公告中提供的內部指標，該系統不僅限於起草程式片段或生成孤立的變更。

Axen 表示，過去需要數月才能完成的任務，現在透過 Builderbot 可在數天內完成，這反映了對產出量和執行速度的重視，而非僅僅是實驗。公司還聲稱，Builderbot 每日可執行超過 200,000 次操作，並每周合併約 1,500 個拉取請求，這些數據旨在展示實際的生產力影響。

對於關注 AI 部署的投資者和開發者而言，關鍵問題在於這些系統能否可靠地將意圖轉化為可投入生產的代碼，同時不使審查者負擔過重或損害品質。Block 決定描述可衡量的運營指標，表明其意圖證明 AI 生成的工作能夠融入現有的工程工作流程，包括審查和合併流程。

在 Block 整個程式碼庫中採用協調方法

Block 表示，該系統的一個核心特點是 Builderbot 能夠理解軟體運行的整體環境。公司將 Builderbot 描述為一個協調層，它在整個代碼庫中協調多個 AI 代理——涵蓋服務、API 和內部規範，而非將代理限制於單一倉庫中。

Block 將此與通常在單一程式碼庫範圍內運作的程式碼助手做法形成對比。在其實例中，正在處理 Cash App 的工程師可以使用 Builderbot 對其從未處理過的 Square 服務進行修改，因為該系統據稱已了解該服務的建構方式及其如何融入 Block 的整體架構。

這很重要，因為生產擴展不僅僅是生成更多代碼；它還涉及做出與系統規則、依賴關係和部署實踐一致的變更。如果 Builderbot 真正具有跨服務關係的意識，它就能減少當變更跨越多個系統時常見的「交接摩擦」，從而加快團隊進度。

Block 指出，實際結果是更快的迭代：一個想法可以在數天內從待辦清單轉為可供「數百萬用戶」使用，而非數個月，同時工程師專注於判斷與產品品味，而非重複性的基礎架構。

AI 加速與人力重組背景

Block 的公告並非孤立發生。该公司還將 Builderbot 與其早期的重組聯繫起來，指出傑克·多西將 2 月裁員（佔員工總數的 40%）歸因於 Block 的 AI 快速加速。

這種聯繫突顯了該領域許多公司所面臨的張力：更快的工程週期可以減少某些形式的手動工作，即使企業認為人類的角色正轉向監督、產品方向和品質決策。Block 將工程師描述為仍對判斷與品味負責，這表明其將 Builderbot 定位為增強工具，而非完全替代。

然而，對於員工和外部觀察者而言，實際的問題仍然是職責如何重新分配。合併的拉取請求和日常運營等指標可以反映規模，但單憑這些無法單獨揭示人力負擔的變化——例如審查是否更快、工程師是否花更多時間於高階設計，或實際上職位是否減少。

大型科技公司向 AI 撰寫程式碼的更廣泛轉變

Block 並非唯一探索使用 AI 代理進行軟體開發的公司。其他大型機構已公開討論自動化如何影響編碼和工程產出。

先前的報導指出，Spotify 工程師使用了一個名為 Honk 的後台編碼代理，該代理透過 Anthropic 的 Agent SDK 運行 Claude 模型的一個版本。此外，Spotify 聯合首席執行官古斯塔夫·索德斯特羅姆在二月的財報電話會議上表示，最優秀的開發者「自十二月以來沒有寫過一行代碼」，這凸顯了討論重點已從協助轉向執行。

在 Google，首席執行官 Sundar Pichai 於四月表示，四分之三的新代碼由 AI 生成，顯示出 AI 輸出正在塑造日常開發的規模。 Microsoft 的 Satya Nadella 也在 2025 年描述，公司使用 AI 撰寫其軟體運行的 20% 至 30% 代碼，再次將 AI 定位為生產過程中的重要部分，而非輔助工具。

綜合這些例子來看，Block 的 Builderbot 宣布反映了一個更大的趨勢：首席執行官和工程領導者正日益以程式碼量和交付時間表來衡量 AI 生產力。對於加密行業而言，這間接至關重要——許多加密專案依賴快速推進的工程團隊，相同的自動化模式可能影響核心基礎設施迭代、審計和更新的速度。

對於關注此領域的讀者而言，接下來需關注的信號包括：Builderbot 之類的系統在擴展時能否保持可靠性、隨著 AI 吞吐量增加，品質控制將如何演變，以及其他公司是否會跟隨 Block 的步伐，發布類似的運營指標，而非僅僅提出高層次的聲稱。

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