2025/3/27～4/25 精選DevOps與開發新聞：
#AI開發 #免程式碼工具
知名線上設計工具Canva也推AI開發工具，設計超好看的網頁不用寫程式碼
最近知名設計工具服務Canva發表了一款AI輔助程式開發工具Canva Code，可以依據使用文字提示指令或語音與AI對話，自動生成美觀畫面的程式碼，也提供了預覽面板功能，讓開發者可以進一步下達提示指令，一邊預覽一邊修改畫面，讓程式開發就像是設計互動式簡報內容般的簡單。目前Canva Code生成內容，無法直接編輯程式碼，只能下指令要求AI調整，但在設計完成發布後，就可以進一步手動修改、加入自己的程式碼。生成的網頁設計和程式碼可用於個人或商業使用。Canva免費和付費用戶都可使用。
Canva Code就像是一款NoCode開發工具，開發者不用撰寫任何一行程式碼，就能設計初美觀好看的網頁。這款程式碼生成工具也會整合到原本的設計工具中，用AI生成程式碼的每一個元件，都可以整合到原本的Canva設計，可用於簡報、文件或是社群平臺發表格式或網頁，也能支援響應式網頁，支援桌面、行動和平臺環境的瀏覽環境。在Canva Code中也提供了多層保護機制，來確保AI生成的內容合宜和安全。
#Docker #地端模型開發
瞄準GAI地端開發測試需求，Docker桌面版新增AI模型執行工具
Docker桌面版在4月初釋出了4.40新版，最大特色是新增加了可以在本地端執行AI模型的Docker Model Runner外掛Beta版，目前先支援MacOS環境，未來將支援Windows環境。開發者可以在命令列執行一個AI模型，也能用來管理本地端的AI模型，還提供了互動式模式，可對所執行的AI模型下提示指令來互動。
Docker希望提供更快更簡單的方式，讓開發者在本地端執行和測試AI模型。這個新外掛用llama.cpp提供了一個內建的推論引擎，可以用類似OpenAI API的方式來呼叫。開發者也可以呼叫蘋果晶片上的GPU加速器來執行推論引擎。Docker Model Runner會將模型打包成開放標準OCI Artifacts模型封裝格式，讓開發者透過原本管理容器的註冊表和工作流程，來派送或管控模型的版本。未來將可以整合到開發者自己的CI/CD流程，推送自製模型。
Docker也和Google和HuggingFace平臺合作，讓開發者透過標準Docker命令列來存取這兩大平臺提供的本地部署模型。另外也和Dagger、Continue、Spring AI 和 VMware Tanzu等應用工具商合作，來確保用Model Runner打造的應用可以整合到既有開發流程和工具中。
#MCP #目錄服務 #工具包
要讓MCP像容器一樣安全易用，Docker預告5月推出MCP目錄和工具包
最近Docker公司新任營運長Mark Cavage近日宣布，5月將推出MCP目錄和MCP工具包。他指出，MCP協定實際已成為AI代理串接各種工具的標準，可提供一套標準，來簡化複雜分散的代理運作方式，但是，他觀察，MCP還有四個不足，還沒達到正式生產環境可用的程度。
第一個不足是，開發者需要一個值得信賴的集中式中心來發現工具，提供主要派送管道來源，第二項是應該預設容器化，降低相依性管理和複製封裝的阻力，第三是需要一套憑證管理機制，才能整合到現代化的開發流程，最後一點是要有一套資安基礎才能信任，像是建立沙盒，可稽核，可控管權限等。
針對這四個不足，Docker預告將在五月推出Docker MCP目錄服務，可以提供一個可信的MCP工具發現來源，也能整合到Docker Hub。Docker和多家企業合作，像是支付業者Stripe、搜尋引擎Elastic、IoC平臺工具商Heroku和Pulumi、可觀測平臺Grafana Labs、API管理工具Kong、視覺化工具商Neo4j、可觀察性服務商New Relic、AI開發助手Continue.dev聯合，來打造一個安全且開放的MCP生態平臺，提供一套經過來源驗證的MCP工具包，將提供超過1百款工具，都會具有發布者驗證和版本發布管理功能。這些MCP工具將透過Docker目前所用的容器拉取下載架構來發布，也就是說，開發者可以用原本拉取Docker映像檔的方式，來取得經過官方驗證的MCP工具。
#MCP #代理型AI開發
OpenAI宣布支持MCP，掀起代理型AI應用整合新浪潮
隨著3月底，隨著OpenAI執行長Sam Altman宣布將支援Anthropic的代理AI溝通框架MCP後，讓MCP框架成了跨主流模型支援的AI開發框架。這也帶動了新一波代理型AI應用的開發浪潮。OpenAI的Agents SDK，可以使用各種MCP伺服器程式，提供工具給LLM模型呼叫之用。Agents SDK也支援快取功能，可以自動將MCP伺服器提供的一系列工具建立快取，來縮短下一次使用的延遲時間。另外，Agents SDK還內建追蹤機制，可以自動記錄MCP伺服器的每一個操作，包括了每一次呼叫MCP伺服器的呼叫行為，或是與MCP相關的函式呼叫資訊，都會來下紀錄，以供後續的稽核之用。
#蘋果 #Swift版本管理
蘋果正式推出Swift版本管理工具Swiftly 1.0，不用XCode也能建立開發環境
Swiftly 1.0是第一個由蘋果官方支援的Swift版本管理工具，可支援macOS與多種Linux發行版，可以讓開發者能以簡單的命令在本機安裝多版本Swift，並以.swift-version設定檔統一團隊開發使用的版本，減少版本不一致產生的錯誤與部署問題。可透過指令自動更新，並支援切換不同版本的工具鏈，包括穩定版本、歷史版本與Nightly Snapshot版本，開發者無需依賴Xcode即可取得最新Swift版本，特別適用於獨立開發與測試應用場景。Swift團隊指出，Swiftly未來將成為非Xcode環境安裝Swift的標準方式，目前支援的Linux發行版包括Ubuntu、Debian、Fedora、RHEL與Amazon Linux。
#安全左移 #行動開發
Android Studio加強安全左移措施，撰寫程式碼同時自動合規檢查
Google針對Android與Google Play生態系統推出多項強化措施，涵蓋開發工具、API更新與政策支援，藉由更新平臺安全機制，逐步推進安全設計前移，並簡化政策法遵的落實流程。Android Studio也開始導入與政策法遵相關的即時通知機制，當開發者在編寫程式碼階段違反特定規定時，系統將即時提醒，讓修正作業能前移至更早期的開發階段。而Play Console中擴充預先檢查功能，新增對隱私權政策連結與登入憑證要求的檢查項目，接下來一年將持續擴大適用範圍，要讓開發者在提交應用程式之前就先發現潛在問題。另外，開發者用Play Integrity API每日進行超過5億次風險檢查，減少了8成的未授權使用，未來將增強隱私保護設計。
#AI除錯 #AI代理開發
開發除錯有新幫手，微軟公布抓蟲AI工具
微軟近日公布一款可以幫開發人員除錯（debug）的AI工具Debug-gym，這是一個輕量代理人開發環境，可以讓企業開發除錯LLM代理人，這樣的代理AI可以用互動式除錯工具，如預設的python debugger（pdb），以積極尋找進一步除錯資訊。透過工具獲得的回饋，Debug-gym擴展代理人的行為和觀察面，使之設定斷點、導覽程式碼、列印變項值，或建立測試函式，甚至改寫程式碼。程式代理人研究、生成新的除錯建議，最後交由人類判斷及核准。在交付之前，這些除錯方法可在相關codebase、程式執行和文件脈絡下進行grounding，而不只是依據訓練資料憑空設想的方案。
#AI代理開發 #MCP #A2A
微軟AI代理開發框架Semantic Kernel兩頭押寶，雙雙支援MCP和A2A協定
微軟開源人工智慧代理開發框架Semantic Kernel，現已支援來自Anthropic與Google的兩項開放協定，分別是MCP（Model Context Protocol）與A2A（Agent‑to‑Agent），進一步強化跨代理上下文共用、工具協作與跨雲環境的互通能力。透過這兩項協定的整合，開發者不僅能在本地與遠端串接多個語言模型、工具與代理，也能實現跨平臺、跨生態的模組化任務委派與功能組合，進一步簡化多代理系統的建構流程。
Semantic Kernel對MCP支援相對完整，涵蓋客戶端與伺服器角色的能力，但對Google剛發表的A2A協定，則只完成了初步整合，微軟提供的整合範例中，建置了一個旅遊代理，能根據任務類型動態路由至匯率查詢代理，或行程規畫代理，並透過A2A的Agent Card機制進行自動探索與任務派送。微軟也預告將持續擴充整合腳本，包含Azure AI Foundry與Semantic Kernel的整合範例，供開發者參考建構彈性多雲環境人工智慧代理應用。
#MCP #GitHub #VSCode
GitHub也加入MCP生態圈，開發套件支援MCP還釋出自家MCP伺服器
最近GitHub Copilot正式推出AI代理模式（Agent Mode），可以自動迭代修改程式碼與修正錯誤，也開始能支援MCP，使AI能在存取外部系統及工具時，具備更多開發專案的情境知識。不只如此，GitHub還開源釋出了MCP伺服器程式碼，開發者能將MCP伺服器部署於自家環境，來存取GitHub上資源，打造AI代理工作流程。他們還宣布正式推出Copilot code review AI代理，以及讓開發者可以不斷按Tab來自動完成程式碼的Next edit suggestions功能。
#C++開發 #AI開發輔助 #地端LLM
老牌C++框架Qt升級AI開發助理，開始能支援本地LLM模型
知名C++開發框架維護公司Qt釋出Qt人工智慧助理0.9版本，正式支援本地部署大型語言模型，支援本地執行的兩款開源大型語言模型，分別是CodeLlama‑7B‑QML與DeepSeekCoder v2 Lite，開發者可透過Ollama架構在個人電腦上執行推論，無須仰賴雲端API，即可在本地進行程式碼完成（Code Completion）。另外也推出多項針對QML與C-->開發者的功能強化，包括即時文字串流顯示、Google Test測試碼自動產生與程式碼行內註解，進一步提升互動體驗與程式碼可維護性。新版助理需搭配Qt Creator 16.0.1使用，現已開放下載與更新。
#架站工具 #AI輔助開發
WordPress.com發表AI工具，聊天機器人幾分鐘就能幫你架好網站
瞄準中小企業和自由創作者需求，網站代管平臺WordPress.com推出AI架站工具AI Website Builder，使用者在幾分鐘內就能建置一個新網站，完全不需要樣版，不需要撰寫程式碼，只要對聊天機器人聊，盡可能地詳述所需的網站，例如需要的是作品集網站、部落格或是商業網站，也能加進網站名稱，或是描述想要的風格，例如有趣、友善、簡約、優雅或任何的形容，並描述準備於網站發布的內容類型。
AI會反問更多細節才開始建置，過程中會提供版面、顏色與字體的選擇，完成網站雛型，後續還能要求AI客製此網站的樣貌。目前購買WordPress.com代管服務的使用者，可輸入無限量的提示來客製化網站。
#程式碼開發代理 #OpenAI #本地開發
OpenAI釋出命令列的程式碼代理工具Codex CLI，可存取本地端檔案來推理
隨著OpenAI o3與o4-mini推理模型的發表，OpenAI也開源了程式碼代理工具Codex CLI，這是個可安裝在開發人員電腦上的命令列介面（Command-line Interface，CLI），未來也可支援GPT‑4.1等其它模型。開發人員能夠在自己的電腦上以自然語言與AI模型互動，以修改、執行或生成程式碼，所有的檔案讀寫及命令執行都在本地完成，僅將提示、脈絡與選用的差異摘要發送至模型進行生成，採用Apache-2.0開源授權。不過，因為它連結的是付費的OpenAI模型，因此設定時需要具備一個付費的OpenAI API帳戶。
#Ruby開發 #Java
JRuby十年大改版，第10版跳版支援到最新的Ruby 3.4
JRuby是一個以Java實作的Ruby執行環境，讓Ruby應用能進入企業級部署場景。第10版最重要的升級是將Ruby相容性從3.1版直接跨越到3.4版，不僅完整導入了Ruby 3.2、3.3與3.4的語言特性，也通過Ruby官方測試套件的完整檢驗，超過5,000項Ruby官方核心類別測試，共190萬項斷言（Assertion），未出現任何錯誤與失敗，是JRuby歷來新版本發表中最完整的一次相容性更新。
另一個重要升級是，JRuby 10結束長達十年的Java 8相容期，將最低需求調升至Java 21，來整合JVM近年新增的多項關鍵技術，包含Project Loom輕量執行緒、Project Panama的原生函式呼叫支援、AppCDS的類別快取技術等。新版JRuby的啟動延遲時間大幅縮短，也大幅改善長時間執行時的JIT最佳化行為。
#雲端開發工具 #AI輔助開發
Firebase Studio開放預覽，結合AI助理與雲端IDE加速全端應用開發流程
Google推出全新雲端開發環境Firebase Studio，並開放預覽試用。在技術架構上，繼承了Project IDX的雲端虛擬機器架構，開發者可在瀏覽器中使用類似VS Code的編輯介面，具備完整的程式碼輔助、除錯工具與終端機操作能力。與Android Studio著重原生App開發不同，Firebase Studio預設應用架構是Next.js，也支援React生態系，並內建Genkit模組，自動配置Gemini API金鑰，讓開發者能快速在Web應用中加入生成式人工智慧能力。另外，新開發工具特別針對人工智慧應用開發，加入自然語言驅動的App Prototyping代理工具，開發者可透過文字描述、圖片或草圖，快速產生可執行的Web應用原型，並直接在介面中與Gemini助理互動，修改介面設計、調整程式邏輯或新增功能。
#AI開發輔助 #法遵檢查
GitLab 17.11擴充AI功能並強化法遵框架與控制項支援
GitLab釋出17.11版本，正式推出自訂法規遵循框架與全新法規要求設定機制，讓開發與資安團隊可依據組織所需遵守的標準與法規，精細定義稽核項目與對應控制項，強化內部法遵治理與審查透明度。法遵控制數量，從原本5項提升至超過50項，可自動檢查專案設定、合併請求規則與安全機制，支援SOC2、NIST、ISO 27001與GitLab CIS Benchmark等常見標準，並可於標準遵循報告中呈現與要求間的對應關係。此外，也可對應組織內部或GitLab平臺外部的控制項，統一於GitLab法遵中心呈現，用作法遵證據與稽核依據。
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責任編輯：王宏仁
圖片來源：微軟，Google，Canva，Docker
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