AI 編程工具進入全面競爭階段，知名開源 AI 初創公司 Kilo Code 近日發佈了全新的 Slack 集成產品 Kilo for Slack，允許開發團隊從團隊聊天中直接執行代碼更改、修復 Bug 並提交 Pull Request，無需打開傳統集成開發環境（IDE）或切換應用。

官網地址：https://kilo.ai/slack

Kilo for Slack 核心功能亮點

• 從 Slack 聊天直接生成可執行代碼

開發者在 Slack 討論串中用 @Kilo 提及機器人後，Kilo 會讀取上下文、訪問連接的 GitHub 倉庫，並根據討論內容自動創建分支和 Pull Request。例如，一條類似下面的請求即可觸發整個流程：

產品經理在 Slack 頻道中報告了一個 bug。工程師們討論了可能的原因。開發者無需將對話複製到 IDE 中並向 AI 助手重新解釋問題，只需輸入：

@Kilo based on this thread, can you implement the fix for the null pointer exception in the Authentication service?
（@Kilo基於這個討論串，你能實現身份驗證服務中空指針異常的修復程序嗎？）

系統將生成修復代碼並提交 PR，而整個過程都留在 Slack 中展示。據介紹，整個過程無需在應用程序之間複製信息或在窗口之間跳轉——開發人員只需在 Slack 中發送一條消息即可觸發複雜的代碼更改。

• 無縫集成團隊協作流程

相比某些只能理解單一倉庫或單次交互的競品（如 Cursor 或部分 Claude Code 的 Slack 接入），Kilo 聲稱支持跨多個倉庫保持長期上下文關聯，並在 Slack、雲代理、IDE 和命令行之間做到狀態連續與協作銜接。

• 數據權限與安全設計

Kilo 強調機器人僅讀取觸發提及的討論串內容，且只訪問用户授權的特定 GitHub 倉庫，不會索引或瀏覽無關代碼。所有代碼更改仍需經過現有的審查流程審批，避免自動合併導致安全風險。

• AI 模型與生態選擇

此 Slack 集成默認使用來自中國 AI 公司 MiniMax 的開源模型 M2.1，這反映了開源模型與傳統專有高端模型之間的差距正在縮小。Kilo 也支持用户自選其他模型，並強調不會將代碼用於訓練。

在開發工具逐漸向“去 IDE 化”（讓開發行動發生在協作溝通之地）的趨勢下，Kilo 希望通過把編程動作嵌入日常聊天場景來提高團隊效率，這或將改變工程師的開發與協作工作方式。