“将一个强大的编码模型集成到开发者的核心工作区，IDE就不再仅仅是编写代码的地方。它将成为你指挥AI代理、观察其推理过程、管理其关注点以及决定何时交付其产出的平台。”这正是首届JetBrains x Codex黑客马拉松的明确主题：在大约40份提交作品中，团队们在一个周末内深入探索了如何在IDE中原生构建AI，而非简单地在其之上附加功能。六个决赛团队给出了最引人注目的答案。
🥇 第一名：Hyperreasoning – Aditya Mangalampalli
大多数编码代理只调用模型一次，然后寄希望于最佳结果。正如Aditya所说：“LLM经常陷入循环思考。”Hyperreasoning用一种更接近“搜索”的方法取代了这种单次调用：系统会起草几种可能的任务处理方案，然后一个经过学习的控制器决定哪个方案值得进一步扩展、哪个应该放弃、以及哪个需要通过测试验证。编译错误和测试失败会反馈给控制器，影响其对选项的权衡决策。
在IDE内部，一个工具窗口会实时显示搜索过程，让开发者可以看到控制器在确定最终方案之前探索了哪些路径。该项目提出的论点是，一个包裹在这种经过验证的搜索循环中的小型本地模型，能够以显著更低的成本与更大规模的前沿模型相媲美，而IDE则成为AI推理过程变得可见和可控的场所，不再是一个只返回代码的黑盒子。
🥈 第二名：Scopecreep – Bhavik Sheoran, Kenneth Ross, Roman Javadyan, Joon Im
硬件调试（Hardware bring-up）常常是一项工具切换繁琐的工作：一个窗口打开原理图查看器，其他窗口是示波器和电源的供应商应用，一个终端与设备通信，还有一个电子表格收集结果。Scopecreep将所有这些整合到一个JetBrains工具窗口中。只需提供电路原理图，一个AI代理就能完成电路板的测试工作——包括选择值得测量的信号、捕获读数并生成报告。
其值得关注的设计选择是：当代理决定...
