
2026 年 10 月 24 日至 25 日2026 长沙 1024 程序员日暨 AI 构建者大会在湖南湘江新区世界计算·长沙智谷举行。大会由 CSDN 主办、长沙软件园有限公司协办以“具身同行智构未来”为大会主题年度主题则为“人人皆可 Build”。活动设置开幕式暨技术英雄会、分论坛、构建专场和 1024 展会线下参会规模超过 1500 人。从技术视角看本届大会最显著的变化是开发者角色正在从“手写代码的执行者”转向“定义目标、调度智能体、验收结果、沉淀资产的构建者”。AI 不再只是辅助写代码的工具而是逐渐成为软件生产链路中的执行层人的核心价值则更多体现在需求拆解、质量判断、工程组织、安全合规和场景落地能力上。一、大会核心信息本届大会主会场位于长沙世界计算·长沙智谷活动时间为 2026 年 10 月 24 日至 25 日。大会设置“一主会、三论坛、四场构建”等系列活动并同步举办 1024 展会与街区互动。主要内容包括板块主要内容技术观察技术英雄会具身智能、AI 办公、智能体生态等主题演讲开发者从编码转向调度 Agent构建专场现场组队、限时开发、当场发布作品强调“人人皆可 Build”的动手能力分论坛具身智能、AI政务、HarmonyOS 等方向覆盖产业落地、生态开发与政务智能化1024 展会22 家企业展出 AI 产品与工具展示算力、具身智能、AI 主机、机器人等平台发布DevOrder、码上创、青竹社区等发布或合作开发者能力资产化、作品平台化二、技术趋势从“写代码”到“调度智能体”CSDN 创始人蒋涛在开幕式上提出“硅基时间”概念当 AI 承担越来越多执行工作软件产出不再简单等于人数乘以工时团队扩展方式可能从“增编”转向“加 Token”。这意味着时间本身可以被采购开发者的能力边界也被重新定义。这一判断与大会现场呈现的趋势一致。具身智能、AI 办公、智能体协同、国产算力算子库、政务 AI 内源平台等议题共同指向一个方向AI 正在从“单点工具”进入“生产系统”。开发者需要掌握的不只是模型调用还包括任务编排、数据治理、权限控制、效果评估和持续迭代。对于 Python 开发者而言这种变化尤为明显。Python 在 AI 应用、数据工程、自动化脚本、智能体编排和原型验证中仍具有较强优势。未来Python 开发者的竞争力可能不再取决于能否快速写出大量基础代码而在于能否用 Python 把目标、数据、工具、模型、评测和部署连接起来。三、Python 实践示例大会议题智能体摘要器下面给出一个基于 Python 的示例程序用于模拟“AI 构建者”工作流从结构化议题数据中提取关键词、生成摘要并输出可发布的 Markdown 报告。该示例不依赖外部模型接口适合作为本地原型、活动数据整理工具或技术报告生成骨架。importjsonimportrefromdatetimeimportdatetimefromcollectionsimportCounterdefclean_text(text:str)-str:清理文本去除多余空白字符。ifnottext:returntextre.sub(r\s, ,text)returntext.strip()defextract_keywords(text:str,top_n:int5)-list[str]:基于简单词频提取关键词适合小型中文/英文混合文本演示。textclean_text(text)# 简单分词按非字母数字和非中文字符切分tokensre.findall(r[\u4e00-\u9fff]|[A-Za-z0-9],text)stop_words{的,了,在,是,和,与,及,等,以,为,将,对,从,到,中,上,下,也,都,可,会,能,有,这,那,其,之,被,让,向,the,and,of,to,in,is,a,an,for,on}filtered[tfortintokensiftnotinstop_wordsandlen(t)1]counterCounter(filtered)return[wordforword,_incounter.most_common(top_n)]defgenerate_summary(topic:dict)-str:根据议题字典生成结构化摘要。titletopic.get(title,未命名议题)speakertopic.get(speaker,未知嘉宾)tagstopic.get(tags,[])descriptionclean_text(topic.get(description,))keywordsextract_keywords(description,top_n5)summary_lines[f###{title},f- **嘉宾**{speaker},f- **标签**{, .join(tags)iftagselse无},f- **关键词**{, .join(keywords)ifkeywordselse无},f- **简介**{descriptionor暂无简介},]return\n.join(summary_lines)defbuild_conference_report(topics:list[dict])-str:生成大会议题观察报告。nowdatetime.now().strftime(%Y-%m-%d %H:%M:%S)all_tags:list[str][]summaries:list[str][]fortopicintopics:summaries.append(generate_summary(topic))all_tags.extend(topic.get(tags,[]))tag_counterCounter(all_tags)hot_tags[tagfortag,_intag_counter.most_common(6)]report[# 2026 1024 程序员日暨 AI 构建者大会 Python 议题观察报告,,f生成时间{now},,## 一、热点标签,,, .join(hot_tags)ifhot_tagselse无,,## 二、议题摘要,,*summaries,,## 三、Python 构建者观察,,在 AI 构建者工作流中Python 适合承担数据清洗、关键词提取、报告生成、,原型验证和工具链编排等任务。开发者不需要把所有逻辑都交给大模型,而可以把结构化规则、数据校验、结果输出交给 Python把创意生成、,文本润色和复杂推理交给 AI 智能体。,]return\n.join(report)if__name____main__:sample_topics[{title:硅基时间下的开发者红利,speaker:蒋涛,tags:[AI生产力,智能体,开发者生态],description:(当AI承担执行工作后软件产出不再简单等于人数乘以工时。团队扩展方式从增编转向加Token开发者的核心价值转向目标定义、质量判断和智能体调度。),},{title:具身智能赋能新质生产力,speaker:肖湘江,tags:[具身智能,机器人,产业落地],description:(具身智能正在从演示走向生产场景机器人需要感知、决策、执行和安全控制的协同。未来机器人开发不仅涉及模型还涉及传感器、执行器、训练数据和真实环境反馈。),},{title:从AI编码到AI办公,speaker:圆桌嘉宾,tags:[AI办公,智能体,企业应用],description:(当AI接手大量执行类工作人的核心价值应锚定在需求澄清、流程设计、结果验证和组织协同上。AI办公不是简单替代文档工具而是让业务规则、数据和智能体形成闭环。),},{title:AI政务内源平台建设,speaker:政企代表,tags:[AI政务,数据安全,内源平台],description:(政务场景需要兼顾效率、安全与可维护性。内源平台强调业务人员参与、数据不出域、资产可沉淀推动政务服务从能办迈向智办。),},]reportbuild_conference_report(sample_topics)print(report)# 也可保存为文件withopen(1024_ai_builder_report.md,w,encodingutf-8)asf:f.write(report)四、代码解析这段程序体现了“AI 构建者”模式中的一个典型环节用 Python 搭建可复用的数据处理与报告生成管线。数据清洗clean_text负责去除多余空白保证后续关键词提取和摘要生成更稳定。真实场景中这里可以替换为从网页、会议议程、JSON 接口或本地文档中读取数据。关键词提取extract_keywords使用简单中文/英文混合分词和停用词过滤再结合词频统计提取关键词。虽然它不能替代专业中文分词或大模型摘要但足以展示“规则 统计”在小型文本处理中的价值。结构化摘要生成generate_summary将标题、嘉宾、标签、关键词和简介组织成统一格式。未来如果接入大模型可在这里增加“模型润色”“自动提炼观点”“生成问答卡片”等能力。报告拼装build_conference_report把多个议题汇总成完整报告并统计热点标签。这种模式非常适合活动复盘、技术雷达、会议纪要、开发者社区内容沉淀。可扩展方向可以进一步加入文件批量读取、CSV/JSON 导入、Markdown 转 HTML、关键词去重、标签聚类、向量检索、模型摘要、自动发布到社区平台等功能。五、亮点分析本届大会的亮点主要体现在三个方面。第一主题升级。大会从传统“程序员日”升级为“AI 构建者大会”强调“人人皆可 Build”。这意味着开发者的边界被拓宽不会手写复杂代码的人也可以通过智能体、低代码工具和 AI 平台参与应用构建。第二从展示到动手。大会设置多场构建专场参会者现场组队、限时开发、当场发布作品并将成果沉淀到“码上创”平台。这种形式让会议不再只是听报告而是直接产出可展示、可复用、可传播的作品。第三生态与产业联动更实。大会发布面向 AI 开发者的订单平台 DevOrder推动全赢半导体共建“青竹社区”开源平台并与湖南超能机器人、灵心巧手等在具身智能训练场、灵巧操作数据、技能开发和社区搭建方面开展合作。这些动作表明AI 开发者生态正在从“工具使用”走向“资产沉淀”和“产业协同”。六、对开发者的启示对于 Python 开发者而言本届大会传递的信号非常明确单纯手写基础代码的价值正在被 AI 压缩但“构建完整解决方案”的能力反而更重要。未来更有竞争力的开发者往往具备以下特征能用自然语言清晰定义问题能把复杂任务拆成可执行的子任务能用 Python 连接数据、工具、模型和接口能设计评测标准判断 AI 输出是否可靠能把一次性脚本沉淀为可复用工具能在安全、成本和效率之间做工程权衡。换句话说AI 并没有让开发者消失而是把开发者推向了更高一层从写代码的人变成组织智能体、数据、工具和业务规则的人。在“人人皆可 Build”的时代Python 仍会是重要的连接语言但真正决定上限的已经不只是语法熟练度而是构建能力、判断力和工程化思维。