腾讯老兵+大厂00后新锐，码上飞想做的不只是AI Coding

< img id="wx_img" src="https://www.qbitai.com/wp-content/uploads/imgs/qbitai-logo-1.png" width="400" height="400"> 腾讯老兵+大厂00后新锐，码上飞想做的不只是AI Coding 听雨 2026-06-18 17:39:35 来源： 量子位 已接入华为鸿蒙生态 允中 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI HDC 2026开幕主题演讲上，华为终端BG CEO何刚展示了鸿蒙生态一项新能力：用户唤起小艺claw，用自然语言描述需求，小艺直接生成一个可运行的应用。 这项能力背后提供技术服务的，是一家 16人的创业公司 。 这家公司的核心产品叫 码上飞 ，成立于2023年，目前注册用户接近百万，ARR超千万元，月环比增长保持在25%左右。 但码上飞真正想做的事情，比「AI写代码」大得多。 过去，提起码上飞，外界最容易先记住的，是它的创始团队背景： 前腾讯T12创始人，前腾讯T11 CTO，前腾讯T10首席架构师，以及一支从腾讯、字节、滴滴、飞书、CODING出来的软件工程团队。 很多人会下意识以为，码上飞是一支典型的「大厂老兵创业团队」：稳、强、工程能力扎实，但可能不够年轻，不够鲜活，不够AI原生。 实际上，这并不准确。 如果走进码上飞，会发现这家公司更真实的样子，是一支由大厂工程老兵、AI产品经理、海外增长操盘手、机器人研究者和02后AI原生一代共同组成的团队。 老兵负责压住复杂系统的底座，而年轻人，负责冲在AI技术和产品变化的最前沿。 张诣博：从抖音AI产品一线，到码上飞的产品大脑 张诣博 加入码上飞之前，是芝加哥大学金融数学硕士，在抖音做了5年的策略产品经理和数据分析师。 她做过的一个代表性项目，是抖音AI评论分类总结功能。 这个功能听起来不复杂：当评论太多时，AI自动帮创作者总结评论观点。 但做过AI产品的人都知道，这类功能的难点从来不只是「让模型生成一句总结」。 它需要判断用户痛点是否成立，需要设计训练数据，需要不断看Badcase，需要做Prompt调优，需要推动模型迭代，也需要通过A/B测试验证用户到底愿不愿意点、愿不愿意用。 在抖音，张诣博参与推动了AI评论分类总结从训练数据标注、Prompt调优到模型迭代的完整流程。项目覆盖30万+作者，功能点击率达到15%，并通过多轮模型优化，把准确率从36%提升到85%。 这段经历，对码上飞非常关键。 因为码上飞面对的不是专业程序员，而是大量不会写代码、不会说技术术语、甚至不知道「自己想做的应用该怎么描述」的普通用户。 张诣博带来的，正是这种把真实用户语言翻译成AI可执行产品结构的能力。 她不是传统意义上的「产品经理」，而是经历过AI功能从模型能力、用户反馈、指标体系到线上增长完整闭环的人。 这类人，决定了码上飞生成出来的应用，不只是「看起来像一个页面」，而是更接近一个真实可用的业务系统。 李融：从字节品牌到AI出海，理解真实用户如何被打动 李融 的背景，是码上飞团队里另一块重要拼图。 她毕业于英属哥伦比亚大学市场营销专业，有长期欧美教育和工作经历。回国后早期加入字节跳动做集团与雇主品牌，做过全球化品牌体系、CEO PR、AI技术传播。 但如果只是把她理解成「市场负责人」，也不准确。 离开大厂后，她直接All in AI创业，和一个小团队从0到1做海外AI产品。 在一个小团队里，她同时负责产品、用户增长和设计，面向美国女性用户上线AI情感类产品。产品从卖点验证、TikTok内容测试、KOL合作、到最终跑出ROI，都是她亲自完成的。 这段经历对码上飞的价值在于：她理解一个AI产品如何从「想法」变成「有人愿意用、愿意传播、愿意付费」的产品。 码上飞不是一个只服务工程师的AI Coding工具。它真正想做的，是让普通人、个体创业者、小商家和线下老板，可以用AI快速生成自己的业务入口。 在今年HDC中，李融也出现在央视《脑洞大开麦》的直播现场。 对码上飞来说，这不是一次简单的品牌曝光。更重要的是，码上飞开始出现在更大众、更普通人的技术传播场景里，让更多人直观看到，AI可以帮一个普通人把想法变成真正能用的应用。 这正是李融擅长的事。 李必昂：从商科到机器人，他代表码上飞的跨界能力 李必昂 的履历，很难用传统互联网公司的职能来概括。 他本科毕业于香港城市大学商学院，主修经济学、辅修计算机科学，后来进入香港中文大学工学院攻读MPhil，研究方向是下肢外骨骼。 从商科到机器人，从商业理解到硬件系统，这本身就是一次跨度很大的转向。 更早之前，他还参与过Spot Micro四足机器人开源社区的中文攻略整理。 Spot Micro是一个开源四足机器人项目，涉及3D打印、硬件采购、树莓派、舵机控制、软件调试、校准和运行。对新手来说，这类项目真正困难的地方，不一定是某一个单点技术，而是大量分散知识叠在一起后，让人不知道从哪里开始。 李必昂的经历，也让码上飞团队拥有了更强的「跨学科产品感」。 AI时代的软件，正在从纯数字世界走向更复杂的真实世界：服务、交易、硬件、线下场景、物理空间都会和Agent产生连接。 一个懂商业、懂工程、懂机器人、又能把复杂知识讲清楚的人，在这样的团队里并不只是「产品与创新负责人」，而是能把不同领域连接起来的人。 今年HDC期间，李必昂参与了元服务论坛；元服务可以简单理解为鸿蒙生态里的「轻应用」，让用户不必下载完整App，也能在手机系统入口中直接使用服务。 这和码上飞的方向天然相关：AI生成的应用不应只停留在一个链接里，而是要进入更真实的分发入口，被用户看见、打开和使用。 02后年轻人：毕业不到一年，就站到公司一线 这是一支非常年轻的团队。 目前公司一共16个人，其中约四分之一都是02后。不少人毕业不到一年，就已经开始参与公司核心业务。 更重要的是，码上飞并不只是「招了年轻人」。这家公司是真的愿意把年轻人推到台前，也愿意把关键任务交给他们。 智豪 就是其中一个例子。 他从大三开始在码上飞实习，一待就是两年。实习期间，他就开始负责国内产品运营的整体事项，搭建国内运营体系，并推动码上飞完成国内百万用户规模增长。 后来在产品出海阶段，他又带领运营团队，在半个月内拿下10万用户，一度登上国内AIGC Rank AI网站增速榜第二名。 更早的时候，智豪就在GPT-3.5时代开始系统学习AI。大学期间，他写过一本《AI电商运营全攻略》，并由北京大学出版社出版。 这不是一个「毕业后才开始接触AI」的年轻人。他几乎是跟着这一轮AI浪潮一起成长起来的。 满祥 则是另一类年轻人。 他从大四开始在公司实习，很快进入核心研发一线，负责AipexBase、Agent World等自研架构相关研发工作。 这些项目不是边缘探索，而是码上飞在AI应用生成、多Agent协同和底层框架能力上的关键组成部分。 同时，满祥还参与了《AlphaEval: Evaluating Agents in Production》的论文研究与撰写。 对一家AI应用生成公司来说，Agent不只是概念，真正难的是在生产环境中评估Agent、理解Agent的稳定性和可用性，并不断提升