AI Coding太火，微軟也坐不住了。

GitHub放大招，新工具GitHub Spark只需自然語言，就能把你的想法變成APP。

微軟CEO薩蒂亞·納德拉親自站臺，只要你有想法，GitHub Spark來幫你實現！

網友們表示：Windsurf、Replit、Lovable們，準備顫抖吧！

一切創意都始于Spark

自從在GitHub Universe2024大會上首次亮相以來，GitHub Spark的熱度一直居高不下。

背靠微軟和全球最大的開發者平臺GitHub，這款AI應用開發工具的最終形態屬實讓人期待。

果不其然，這次的發布沒讓人失望。

例如，開發者John Lokerse就演示了他如何通過GitHub Spark構建一款處理產品反饋的應用。

從簡單的文字描述到能上傳，下載數據的應用，只要不到一分鐘。

這是怎么做到的呢？我們一步一步來看。

在輸入最初的指令后（別忘了讓Copilot Chat幫你生成提示），Spark會快速生成一版原型。

然后，可以通過左上方的Theme(主題），直接修改UI界面的排版、顏色，甚至是圓角這樣的細節。另外，為實現個性化的UI定制，用戶也可以直接上傳草圖、屏幕截圖為Spark提供應用的視覺參考。

這極大地簡化了UI迭代的流程。在減少不必要的文字輸入操作的同時，也有效防止了因文字輸入而可能帶來的版本錯誤。

接下來，在左下角的Suggestion（建議）中，Spark會智能地對當前的版本進行分析，針對缺點進行分析。用戶可以選擇這些建議進行修改，也可以詢問Copilot，或者自行修改。

最后，這款原型在1分鐘內成為了一款能夠真正實現數據管理的微型應用。

而這僅僅只是GitHub Spark最簡單的實現。

不止是UI

UI固然重要，但只有當一個軟件能夠存儲、處理、輸出數據時，才開始變得真正有意義。

當面對絕大多數AI開發工具頭疼的前端存儲問題時，Spark能夠自動識別需要存儲的部分并托管到云存儲。

同時，Spark還支持代碼、資產的預覽與編輯，用戶不僅可以查看自動生成的底層代碼和數字資產，還能在代碼層面進行修改、補全、替換。

而在版本迭代的過程中，Spark會自動檢測并修復錯誤，這極大地提升了AI工具對不同層次用戶的靈活性與專業可塑性。

此外，為了使用戶做出的應用更加聰明，Spark還實現了AI“套娃”。

不僅用AI來開發應用，應用里還可以繼續調用AI，OpenAI、Meta、Deepseek、xAI任你選。

比如，你想做一個推薦餐廳的程序，那么你還可以在程序里加個小agent，幫你自動地根據距離、價格、好評等因素進行排序。

最后，只要是用戶能想到的，用到的，都坐擁Copoilt和GitHub的強大加持。

用戶不僅可以一鍵將Spark應用連接到GitHub倉庫，完整保留所有修改記錄，還能實現 Spark與代碼倉庫的雙向同步，自動同步在任一端的改動。

同時，用戶還可以通過同步的GitHub Codespace和Copilot開發Spark，并且可以創建代碼庫用于團隊合作，充分利用GitHub的工具和集成生態系統。

此外，GitHub Copilot還能在倉庫中為你生成代碼、起草修復建議甚至創建改進型 PR，開發協作幾乎零門檻。

那么最后也是用戶最關心的問題，它多少錢？

任何訂閱Copliot Pro+的用戶都可以使用Spark，而Copliot Pro+的訂閱費用維持了市場主流的定價：

39美元一個月，390美元一年，每月包含375條Spark消息，超額后每條約0.04美元。

微軟下場

GitHub Spark一經發布，網友們就直呼，Bolt，Replit們的好日子快到頭了。

但其實早在2018年，微軟收購GitHub的主導者——那位為Spark親自站臺的微軟CEO薩蒂亞·納德拉，就將戰略重點放在了云計算服務和開源軟件的開發上。

而微軟沉淀多年的云服務（Microsoft Azure）正是促成Spark實現全棧開發的關鍵因素。

無論是我們上面提到的云存儲，還是服務器托管、身份驗證、部署服務、調用模型、安全監控都離不開Azure的支持。

GitHub官方將GitHub Spark定義為一款一體化AI驅動的智能應用構建平臺，而它真正特別之處，就在于它把原本散落在多個平臺和服務中的開發環節，一次性打包整合了起來。

對于個人開發者、小團隊，甚至是非程序員而言，這種“從prompt到產品”的路徑極大降低了門檻。

而對于微軟來說，這不僅是在完善其AI生態閉環，更是在把開發者牢牢鎖進GitHub + Azure的系統中——有消息稱，Spark將會覆蓋全球10億用戶。

就像去年Spark剛亮相，Web開發者Kitze在推文中提到的：