qoder的国际版和国内版区别
朋友们，号称能够平替 codex 的 国产 agent 的 工具 code， 前段时间更新了，我用了两天，确实比较丝滑。那这期视频呢，给大家盘点一下这个不需要模仿国内直连的 agent 的 编程工具。打开之后呢，先设置一下语言， 然后呢，我们能看到经典的三栏式的布局，左侧呢是这个筷子的任务管理区，中间是拆的规划区，右边是产物的功能面板，那功能面板里面有任务概要执行终端和产物的预览窗口，设计还是很清晰的啊，跟 codex 非常非常像。 首先呢，我们看一下绘画区的几个配置项，工作模式，这智能体这个选项适合日常或者简单的任务，那专家团呢，就适合全站开发或者复杂的任务模型，这呢可以选择切问 mini max， 智普、 kimi， deepsea 这些啊都能自由选择， 还有一个 spec 驱动模式，那这个模式呢，就类似于 codex 的 计划模式啊，就是会在你每次执行任务之前呢，先给你对其需求生成结构化的计划，由你审核确认之后再执行。 上下文呢，我们通过艾特的方式调用，可以艾特具体的文件或者文件夹，那输入斜杠是调用具体的 sub agent 或 skill。 那 么下面我通过几个案例给大家详细演示一下 coder 的 几大能力。第一个多步骤任务 前一天呢，我从油管上找了一篇分享 notbook lm 的 新功能视频拨课，里面全是英文，我直接把链接呢丢给了 coder， 让它翻译并生成 markdown 文件，并给我生成 pdf 的 文件。 然后呢，我用创造技能的这个技能帮我创建了一个生成 ppt 的 skill， 并调用这个 skill 生成了 ppt， 这就是最终版的 ppt， 确实惊艳到我了。那么这一个快捷呢，就包含了操控浏览器、网络搜索、写脚本、调用 skill、 考点，生成这几类不同能力的任务， 你通通都不用管中间是怎么实现的，你只需要下任务，看过程，验收产物就搞定了，那这就是 a 证的真正的价值所在。第二个代码修复。我上周呢，用 codex 开发了一个产品网站的项目，然后运行时呢，经常会出现各种各样的报错，然后界面呢也一塌糊涂。 我把这个项目呢放到了 coder 的 代码缩影里，就可以直接让 coder 帮我审查这个代码，并且重新优化网页的界面。 它能完整地理解项目的目录结构、文件的依赖关系和业务逻辑，而不是只看一个单文件。那么这对于重构类的任务来讲非常非常重要。然后它做了完整的代码 review 的 分析，并拆成了五步计划进行重构。我们看一下前后对比。 第三个专家团，那 coder 的 专家团模式的核心是它把一个需求可以自动拆给规划、工程、测试、审查等多个专家协同工作。它内置了多种预设专家团，也支持自由组合调用，甚至自建。 自建 agent 的 方式也非常简单，我们输入斜杠，然后 create subject， 就 能调用 skill 来创建。整体体验下来呢， code 这款产品算是做到位了，尤其是对于那些还没有体验过 codex 的 朋友， 上手非常友好，而且前期使用有免费的额度，你可以先去体验一下，做几个任务，感受一下 agent 的 魅力，再决定要不要深度使用。如果本期视频对你有帮助，还请点赞、收藏、关注，咱们下期视频见！
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11:15查看AI文稿AI文稿最近一段时间， cloud code 在 ai 编程领域的热度非常高，而且它在代码生成、项目理解以及 agent 和工作流方面的能力确实非常强。 但是在今年六月底， cloud code 被爆出从 v 二点一点九一开始的部分版本中加入了一套隐藏的环境识别机制，它会收集用户时区、代理设置以及中国 ai 实验室相关的关键词等环境信息， 再通过引血与 x o r 混淆的方式将这些信息嵌入到提示词中。整个收集过程用户并不知情，也没有一个非常明确的提示。而且在这次事件后，大量中国用户反馈自己的克拉的账号被封禁， 最近甚至有不少新注册的账号立即被封，也就是大家所说的新号秒封。所以现在使用克拉的扣，大家担心的不只是本地环境信息和数据安全，还有自己的账号能不能长期稳定地使用。 而且如果我们将整个 ai 编程工作流都绑定在某一个海外魔性厂商上，一旦账号、服务或者政策发生变化，我们的正常开发工作也会受到影响。 更麻烦的是，我们已经在 cloud code 中积累了大量的项目记忆， skills、 mcp、 agents 还有 hux， 如果切换到其他工具，这些配置和工作流全部都需要重新搭建，成本还是非常高的。 所以我们真正需要的不只是另外一个能够帮我们写代码的 c l i， 而是一个可以延续 cloud code 的 使用习惯，同时支持多模型和复杂 a 卷的工作流的替代方案。所以为了解决这一些问题，本期视频就为大家演示 code c l i。 我们先看一下可乐的 code 的 配置能否快速迁移，然后再重点测试 code c l i 的 agents 以及 dynamic workflows， 还有大型代码库阅读以及多模型协助处理复杂问题的能力。 code c l i 是 一款运行在终端命令行中的 ai 编程助手， 它的很多核心使用方式都和 cloud code 比较接近，比如说代码读取和修改，终端命令行执行多轮绘画项目记忆，还有 mcp skills， 还有插件系统 agent， 甚至还有 cloud code 中的动态工作流，也就是 dynamic workflow。 像这些能力， c l i 都进行了覆盖。但和 cloud code 不 同的是， c l i 它不绑定单一的模型， 我们可以根据自己的任务复杂度切换不同的模型档位，还可以通过 b y、 o k 接入自己的模型。 像这样的话，即使是某一个模型或者服务暂时不可用，我们也可以继续用其他模型来完成任务，不需要让整个工作流停下来。 下面我们就从 cloud code 配置迁移开始。我们将 cloud code 中的所有配置都迁移到 c l i 这里我已经准备好了原来在 cloud code 中的这些配置。 想迁移这些配置，我们可以先在 coder 的 技能市场中安装官方提供的 cloud code 迁移工具。我们只需要复制迁移工具的提示词， 然后粘贴在 c l i 中直接执行。当完成安装之后，我们直接用斜杠命令调出这个工具，然后直接运行，然后 c l i 就 会调用这个 skill 帮我们进行迁移。 好。可以看到它不会一上来就直接修改文件，而是先对现有的 cloud code 的 配置进行指读扫描，然后它会列出用户级、项目共享级以及项目本地级的迁移内容， 像设置 m c p 自定义指令、 skills agents、 hux， 项目记忆，还有插件等配置都可以在迁移计划中看到。对于迁移 hux 这里它还需要我们来确认，我们这里就确认迁移。 对于插件迁移这里他给出了选项，我们就选第一项，让他执行所有的插件迁移。确认之后，他开始为我们执行迁移， 而且整个过程他只复制配置，不会删除 cloud code 原来的文件，也不会静默覆盖 code c l i 已有的配置。好，这里迁移完成，最后他还给出了一份迁移报告， 告诉我们哪些内容已经迁移，哪些内容被跳过，以及是否存在配置冲突。像这样的话，我们不需要从零开始重新配置。整套工作流全程由 code c l i 帮我们完成迁移和配置。 当迁移完成之后，我们再简单看一下 code c l i 中常用的命令，像 help 命令，还有 clear 命令，还有 compact， 还有 agent 调度以及路普命令等。这些 cloud code 的 用户非常熟悉的能力，在 code c l i 中我们都可以继续来使用， 这里我们就不再逐个测试这些常用的命令了。然后就是 cloud 用户比较关心的 cloud code md 这个文件， 在原来 cloud md 中保存的这些项目约定在迁移之后还可以继续发挥作用。当我们关闭当前绘画，然后重新打开一个绘画之后， code c l i 会先读取这些项目上下文，所以不需要我们每次都重新告诉他这个项目需要使用什么技术，以 其修改代码是需要遵守哪些规则？下面我们就直接进入这一期视频中最重要的多 agent 以及 dynamic workflow。 这里我给 c l i 提交了一个涉及多模块的复杂开发任务。 好，可以看到发送任务之后，它没有让一个 agent 从头到尾串行处理，而是派生了四个 agent 次并行夺取当前项目， 然后根据任务之间的依赖关系生成了一份可执行计划。这里可以看到，他把整个任务拆分成了代码库分析、方案设计、不同模块实现、测试验证以及最终审查等多个方向。然后我们这里就让他来执行。然后多个 agent 会同时开始工作， 其中一部分 agent 负责查找项目中已有的实现和依赖，另一部分 agent 负责处理具体代码。 对于互相没有依赖的任务，它们可以并行之行，而对于必须等待前一步结果的任务，它又会依照顺序。像这样的话，复杂任务就不需要全部堆在同一个 agent 的 上下文中，而且代码实现和代码审查也可以交给不同 agent 分 别完成 好。这是我们测试的 c l i， 它的多 a 键的并行执行的效果。而对于更复杂的任务，我们还可以使用 c l i， 它的 dynamic workflow， 也就是对标 cloud code 中的 workflows 的 这个功能。在 c l i 中，我们同样可以使用 dynamic workflow。 像普通的工作流，通常会在一开始就把所有步骤固定下来，但是在真实开发中，任务很难完全按照最初的计划运行。比如说在代码实现之后可能会发现新的依赖运行，测试之后又可能暴露出新的问题， 甚至不同 agent 给出的结论也可能出现冲突。在 code c l i 的 执行过程中，如果某个 agent 发现了新的问题，主 agent 呢就会继续调整原来的任务计划。好，这里我们可以看到工作流会根据当前任务结果来增加步骤，必要的时候他还会创建新的 agent 专门处理刚刚发现的问题。 然后我们还可以使用斜杠命令加 workflows 来查看它的运行状态，然后我们可以看到它将我们的任务分成了四个阶段，每个阶段都会分配专门的 agents 来执行。 所以在 code c r i 中，多 agent 解决的是不同任务如何分工，而 dynamic workflow 解决的是任务执行过程中发生变化之后，整套流程应该如何继续调整。像这种方式会比提前写死一个固定的 agent 工作流更加适合真实项目。 好，下面我们继续测试 code c l i 阅读大型代码的能力。这里我们使用 hermes agent 呢，这个代码量非常大的这个项目进行测试，然后我们输入提示词并且运行任务发送之后，它会先读取项目的目录结构还有关键配置， 然后根据不同调查方向调用多个 agent。 这里可以看到它并不是只根据 readme 给我们生成一个项目结构，而是会继续进入具体文件，沿着函数类和模块之间的引用关系进行调查。 最后主 agent 会将这些结果整合到一起，并且在结论中给出对应的文档路径、关键函数以及代码依赖。 对于大型代码库来说，这一点还是非常重要的，因为如果只有一个看起来很完整的总结，但没有任何代码证据，我们很难判断他是不是真正了解这个项目。他输出的分析结果非常非常详细。这里我们可以直接打开他给出的文件路径， 可以看到这个项目的实际文件路径跟他给出的这些路径是一致的。像这样的话，我们就可以先用 code c l i 快 速建立对整个代码库的理解，然后再继续进行功能开发、 bug 修复或者框架重构等任务。 好，下面我们再看一下 code c l i 它的多模型协助能力。这里我准备了一组复杂问题的相关已知错误堆栈，然后我们让 code c l i 使用多个不同模型进行分析。 好，可以看到这里正在执行。他会根据任务的复杂度来分配不同模型。这里他用轻量模型先负责整理日记、 提取异常信息以及搜集相关文件，然后用性能更强的模型追踪代码和调用链。这里多模型的价值不是简单的在模型菜单中多几个选项，而是不同模型可以在同一个任务中承担不同工作。大量的信息整理和代码搜索可以交给速度快、成本低的模型， 而真正复杂的判断再交给能力更强的模型完成。如果多个模型给出的结论不同，动态工作流还可以继续增加验证步骤，重新读取日记或者调用新的 a j 塔来搜集证据，然后再由主模型综合不同结果给出根音判断和后续建议。 相建的话，我们既可以降低单个模型直接误判的风险，也不需要让所有步骤都使用成本最高的模型 好。通过我们刚才的演示可以发现， code c l i 并不是简单地覆盖了 cloud code 的 终端界面。对于已经使用 cloud code 的 用户来说，原来的项目记忆，还有 m， c， p 以及 skills 等各种配置都可以通过迁移工具迁移到 code c l i 继续使用。而在复杂任务中，我们又可以通过多 agents 并行分工，或者通过 dynamic workflows 根据实际结果持续调整任务。 加上大型代码库阅读和多模型协助， code c l i 的 优势主要体现在工作流的灵活性以及不需要绑定在单一模型上。 code 的 极致党目前还在进行限时半价活动，极致党的计费系数从原来的一点六倍降低了零点八倍， 而且这个优惠会自动生效，不需要我们单独领取。另外，符合条件的个人用户还可以领取二百次极致模型，免费使用。在 code c l i 中，我们只需要输入 climb， 然后就可以调出 climb 的 命令就可以进行领取。领取成功之后切换到极致档就可以直接使用。 这二百次免费调用的领取和使用时间截止到二零二六年七月三十日二十三点五十九分，而且每个账号在活动期间只能领取一次。活动的总额有限，大家可以尽早领取。 好，本期视频就做到这里，欢迎大家点赞、关注和转发，谢谢大家观看！
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05:40查看AI文稿AI文稿大家好，大家都知道我们目前国内有三大 ai 编程软件啊，一个是自觉的去腾讯的 cobody 以及阿里的 code， 那 么我之前已经用去和 cobody 分 别做过了对应的教学视频了， 所以我一直想也分享一期 cold 的 这种入门体验啊，正好最近我要做一个官网，所以我就拿 cold 来做了一期深度的使用， 这一期我会详细的讲一下 cold 的 一些使用体验，那另外的话，后面下一期我还会分享我网站的后台软件，腾讯的 cloud base 的 使用体验。另外我也会 结合我这八个月学习 web coding 的 心得体会来讲，所以这两期是满满的干货，希望大家能认真的听完，只要你听完了，学懂了你的 web coding 就 算入门了。 好的，那先我先打开 coco 的 软件啊，给大家先看一下 coco 的 一个布局， coco 的 一个布局其实跟 coco 是 非常像的，那么首先它是 文件菜单，是在这最上面啊，默认的是在最上面，然后这边是编程的文件的这个菜单， 然后这边中间是一个显示窗口，那么这里呢？我是把我的里面有一个 qq 浏览器，我是把它打开了， 然后这边就是我们的 ai 的 这个对话窗口，那 qq 的 话 它的一个特点有有哪些的？在这里我给大家简单的介绍一下。就 code 的 话，它是有两个比较有特色的地方，第一个就是它的这个 kest 这个模式， kest 模式的话就是说你点开之后，它是会以 ai 来主导进行一个编程的分析。 还有一个就是它的一个叫 wiki report 的 这个仓库，就是它是以 spec 的 这种模式来给你这个项目生成这种 带有结构化的这种文件，方便你后面比如说做一些老的项目的这种 新的重写。那 code 的 话，首先呢就是你点进来在这个文件里面有一个首选项啊，你点击首选项，这里有个 code 配置， 点进来之后，那么这里呢就可以对 code 的 这个设置做一个处理。 比如说你在这里可以定义一些规则啊，那么我这里的是给自己定义的一个规则，我这里规则是用的是娃娃 talk 的 ct 和彭总的这个 louis 啊，我是把它写进来了，然后的话在这里呢 扣到设置里面，你还可以设置一些比如说 m c p 的 服务啊，它这里有个 m c p 的 广场，你可以在这里直接手动添加， 如果广场里面没有的话，你可以直接通过这里的添加进入到 m c p 的 文件里面去。 那还有一块就是 ko 的， 我觉得比较厉害的地方就在于它的一个记忆的一个系统，它的记忆系统就是说我们说模型 解答问题准不准确，就在于他能不能把上下文处理的很好。那 code 的 话，他这个记忆我看了看，他是把每一次我跟他的对话，包括这个 get 的 仓库的信息，以及我给他的提词，全部当做这个上下文来记忆的，所以这样 他的这个记忆上下文记忆系统是特别的强大啊，所以解决问题是非常的准啊。 那总体上大家可以看到我的这个项目已经在当地啊预览了，跑起来了啊，在 oppo hos 的 三千这个窗口啊，这个网站上次也给大家讲过了，所以我就不具体讲了啊，那我再简单讲一下，就是 code 的 这个模式 啊， ko 的 模式呢，它的里面它跟其他的 ide 软件不一样，就在于它的模型是已经封装在里面了，你是没办法去选举的。那么它这里有四个 模式，一个是这种 auto 的 自动化的模式啊，还有极致的模式，还有性能的模式，经济的模式，那每一个模式它对应的有一个，一个是它处理问题的复杂度不同，还有一个就它消耗的积分是会不同的。 那像我这里这个项目的经验，就大部分我是用 auto 模式来写的，当然对于一些很复杂的，比如说像一些 api 的 处理， 还有像一些上云的这样的一些复杂处理，我是通过极致模式来处理的。可以看到极致模式它消耗的积分是一点六倍的积分，但是它的一个效果也是非常好的 啊。总体上的话我想了就是说。另外的话，我想讲一下，就是 code 它是运用到 spec 的 这样的一个原理啊。所以呢，它在这里给我写了一个就是网站的需求文档的时候，我看一看它的写的效果是非常的好啊。这个其实我是最开始我是用 jimi 的 写了一版，后面的话在 code 里面它又给我完善了一版 啊，总体来说我觉得 code 是 个非常好用的软件。好，推荐给大家。好，谢谢大家。
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02:00查看AI文稿AI文稿对困三点八模型做测试，发现夜间零点零一折的价格真跟不要钱似的，而且速度比 k 三流畅多了，一点都不卡。这波测试体验还挺惊喜的，给大家看看我的账单和模型调用。 由于夜间零点零一折基本没花多少积分，说出来你们都不相信，只花了十积分不到，简直离谱，这是逼着我们通宵加班吗？ 好的，接下来进行沉浸式体验宽三点八的效果。
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00:43查看AI文稿AI文稿idc 权威报告出炉，阿里 coder 凭什么拿下 ai 编程市场半壁江山？看完这份报告，数据说实话有点吓人。阿里 coder 百分之四十七点六，市场份额超第二到第五名。总和对比来看，智普 code g x 排第二，只有百分之十点五。商 汤 raccoon 百分之十点五，腾讯 code buddy 百分之六点九，百度 com 百分之六点零。这差距不是领先一点，是断层式碾压，而且市场还在高速扩容。二零二五年 ai 编程市场才三点九九亿三倍增长。 coder 凭什么产品矩阵权 智能体工作台插件命令行云端 agent 数字员工不同开发者习惯全拿下，服务客户已覆盖中国一汽中信证券亚信科技等数十万家企业，全球用户破五百万。 ai 编程是当下大模型落地最快的赛道，各家都在抢，但 qd 已经甩开对手一个神位了。
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01:19查看AI文稿AI文稿cloudcode 作为终端 agent 确实好用，但说实话，挺多人不太吃终端这一套，黑乎乎一个页面看着就劝退，而桌面端的 codex 对 网络有点要求，又劝退了一波朋友。现在 codework 出了中国版，上手体验了一把。它 是桌面端 agent， 你 通过对话就能让他帮你管理电脑，帮你干活，比如能帮你做 ppt， 生成图片，写文档，数据处理，开发网页等等都行。 现在新用户登录就能领 pro 会员，相当于白嫖一个月。 pro 跟 codex 相似度很高，左侧的定时任务、 四 q 技能、 mcp 连接器这些功能全都齐活了，说它是中国版 codex 一 点都不过分。它还做了点差异化，比如能按场景切换，做网页就选设计模型，想做 ppt 就 用换灯片模型。 我用它测试了一下宝玉的生图 skill， 在 任务下发之后，立马就给我提供了一些选择，比如图片风格、尺寸、数量这些选择。你还能在右侧看到本次任务具体做了哪些，产出了哪些文件，以及用到了什么 m c p 工具，都给你罗列出来了。 而切换到设计模式，我们可以进行网页开发，官方还有现成的风格参考，可以看看自己有没有喜欢的。除此以外，技能市场还为我们提供了很多现成的技能，大家可以去上手体验下。
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04:16查看AI文稿AI文稿cloud 动不动就封号 code， 订阅费一个月小两百。如果你也跟我一样被这两件事折腾过，今天这条视频帮你一次解决。 我不跟你聊什么开源部署、刀客镜像，那些离普通办工人太远了。我就用三个最朴素的标准，安装，简单，开箱即用，价格便宜。 work buddy、 tray、 work code、 work， 到底该用谁？四分钟给你答案。先说安装国内用国外软件网络就是第一道坎，再加上数据合规问题， cloud 和 codex 基本可以告别了。开源项目呢， openclaw、 hermes， 听着很酷，但你不是程序员，让你搞环境配置，跑命令行，是不是还没开始就想退了？豆包、千问元宝这些聊天没问题，但你要让他操作本地文件，连你的办公工具搞自动化，不好意思，做不到。 筛到最后，真正面向办公场景又能傻瓜式安装的就剩三家的产品，腾讯的 workbody、 字节的 qdwalk， 下载、安装、登录三步搞定零配置。这里有个细节你可能没注意，你选的不只是工具，而是背后的产品生态。公司用企微，腾讯系更顺用飞书，字节系更丝滑，用钉钉、阿里系更贴合，怎么省心怎么来。安装解决了，看谁开箱即用。 我重点比了几个办公高频功能。模型方面，三家都内置了 deepseek、 g l m kimi、 mini max 差距不大，但 qdwalk 目前不支持外接模型，灵活性差一截。 专家功能就是预设不同角色，让 ai 更懂特定任务。 workbody 和 qwerwalk 有， tradewalk 没有 skill 技能库，类似插件商店三家都有，但 workbody 内置技能最多，还支持第三方市场一键安装。另外两个明显弱一档， m c p 连接器，联飞书、钉钉、腾讯文档这些办公工具的关键能力。同样是 workbody 和 q 的 work， 支持 traywalk， 有 没有团队协助？只有 workbody 一 家支持，另外两个目前都是单机模式。你可能发现了， traywalk 在 办公场景上缺的东西有点多。 没错，功能完善度排序很明确， workbody 第一， codework 第二， tradework 第三，别被功能列表吓到，适合自己的才是最好的。最后看价格，三家的玩法都差不多，免费额度加订阅制，加 credits 按量消耗。先说免费版， workbody 每月五百 credits， tradework 每天有免费额度，还能跑两个并发症，给有限额度加三百 credits， 还送两周 pro 试用。 入门档 workbody 九十九块一个月，连续包月七十给四千 credits， 吹 work 首月五十九，之后九十九幺零零次速通 coldwork 最便宜五十九块一个月，两千 credits 算单位成本， workbody 大 约两分， cool 的 walk 大 约三分。吹 walk 按次数计费，不好直接横向比。我的建议是，用的少就白嫖，免费额度，用的多就订阅，实在不够再接第三方 api 按量付费，别一上来就买最高档，大概率用不完。 说了这么多，给个结论，公司用哪家 i m 就 选哪家的，智能体办公工具之间衔接最顺，这比什么功能对比都实在。追求功能全能玩花活首选 workbody， 次选酷的 work， 就 像免费白嫖，能忍受速度慢选吹 work 每个月用的不多，但偶尔会抄接个第三方 a p i 按量计费最灵活。最后教大家一招，如果你同时用好几个智能体文件，东一个西一个，记忆也不通，每次换工具还得重新教他你是谁，怎么做事，是不是很烦？ 解决办法特别简单，第一步，新建一个文件夹，所有智能体的工作空间都指向它，这样不管哪个工具生成的文件都在一个地方，不用满电脑找。第二步，在这个文件夹里建一个 about 文件夹，扔进去一段提示词， 告诉每个智能体你的记忆风格、规则都同步更新到这个文件夹，每次启动先读它，这样不同的工具就共享了同一份记忆。换工具不用，从零开始，他们会越来越懂你。
12大橘说AI
05:37查看AI文稿AI文稿二零二六年， ai 编程工具呢实在太多了， cloud、 cloud code、 coder 等等，哪一个更好？到底怎么选？今天呢，我们来做一期年终的盘点，把主流的这些工具呢全部聊一遍啊，它们分别的定位，价格是怎么样的？有什么使用特点？怎么来用更省钱？帮你呢？搞清楚到底该选哪一个？先说一个现实问题，这些工具呢，它都不便宜， 想日常写代码，如果只用免费版的体验一下呢，是可以真正干活完全不够。 carter 免费版的 agent 请求次数卡的非常死。 windowsurf 免费版每月二十五次，请求我实测呢，一两天用完了，所以想靠 ai 编程真正提效，订阅费跑不掉。我翻了一下自己的订阅记录，同时呢，开了这几个订阅 carter 呢，开了 pro 加六十美金， cloud code 订阅版二十美金。如果你像我一样手痒呢，再开个 windowsurf 啊 code 啊体验一下，每月呢轻松上一百美金，一年一千二百美元， 折后呢大概八千多元。而且要注意的是呢， cursor、 cloud code， windows app 都有额度的限制，超了额度呢，要买 credit。 如果你是重度用户，升到 cursor ultra， 每月两百美元，一年呢两千四百美元，快两万元了。所以这期视频帮大家理清楚 怎么选才不花冤枉钱。试命一下，没有任何广告，全是我自己掏钱实测的真实体验。正式盘点之前呢，先给大家一个选择框架。选 ai 编程工具，本质上是在功能、强度、价格上手体验三个维度之间做取舍。想要功能最全，模型最多，价格肯定贵。想要便宜，就得接受某些功能的缺失，三者 不可兼得。带着这个框架，我们再来逐个看。首先呢，先说行业的标杆， coder 的 ai 原声编辑器，目前功能是最全 的，最大优势就是模型选择多， cloud code gpt 随便切换。 a 键的模式呢，能跨文件编辑好终端命令，自动修 bug， 体验呢，非常完整。而且呢，可以指哪打哪，可以更精细化的控制要修改的文件或者具体的段落。价格方面呢， pro 版呢，每月二十美元， pro 加是六十美元， 首款是两百美金。我自己用的是 pro 加，日常够用，但是跑大项目的时候呢，额度经常告急啊。 cost 的 坑在于什么？表面二十美元一个月，看着不贵，但是重度使用呢，你很难控制在 pro 的 档位，模型调用一频繁，实际花费呢，可能超预期啊，适合不差钱，追求极致功能的专业开发者。第二个， cloud code and safecake 自家出品。注意，这个工具呢，官方没有图形界面，全靠命令行操作。听起来呢，门槛高，但是效果确实强啊。两百可以 token 的 超大上下文窗口，整个项目直接塞进去，不用手动选文件。 价格呢，走 cloud code 订阅至 pro， 每个月二十美元。 max 有 一百美元和两百美元两档代码，质量在同类工具里面属于天花板级别。 在 s w e bench 好 分百分之七十二点五。根据 a c d i index 今年一月的调查，在 exotic coding 领域呢，使用率达到了百分之六十九，增长非常猛。但说实话， cloud code 呢，稍 token 是 真的快啊，因为它是 age 的 模式，运行每个任务呢，要自主规划执行，反思，调用次数远超普通的这种补 iso 官方数据，开发者日均消耗大概在六美元，团队每人每月一百到两百美元，如果不加控制的话，一个月 token 费呢，可能比订阅费贵好几倍。所以用 cloud code 呢，整 token 就是 个必修课，给大家分享几个实测有效的技巧啊。 第一个用 compact， 用 compact 的 命令定期压缩上下文，到百分之五十呢，就压一次，不要等满了再压。第二呢，不同任务用不同的窗口切换时呢，用 clear 清掉无关的上下文。第三个简单任务呢，手动切到 high cool 模型，不要什么活呢，都用 office 锁。 第四个配置 cloud excel 文件，把 load， modules， build 这些大目录呢排除掉，做好这一期呢，就能减少大量无效消耗。坑还有什么呢？纯终端交互习惯，图形界面的人呢，需要适应期，适合终端重度用户，追求代码质量且愿意花心思管理 token 的 人。第三个 server 桌板呢，每月只要十五美元，这是四个里面最便宜的 i d e 类工具。它的 a 键的模式呢，做多文件编辑很流畅。 u i 是 四个里面相对比较好看的，上手呢也最简单，两分钟安装就能用。但是呢，免费版二十五次请求基本当天就能消耗完。大型项目偶尔会卡， 模型选择呢，不如 curder 丰富。总的来说呢，适合预算有限项目呢，不算太大的个人开发者。最后一个可能很多人没有听说过，就是阿里做的 cooder。 这是四个里面最让我意外的。先看价格， pro 版每月只要两美元，之后呢，每月十美元。别的工具呢， pro 都是十五到二十美元 起步，它直接砍到一半 pro 加每月三十美元给两万的 credit， 对 比 curder 的 两百美元 roo 呢，差， 差距巨大。功能上呢，有几个独家的杀手锏啊，快速的模式呢，用自然语言描述需求， ai 自主完成从规划、编码到测试的全流程，支持十万文件级上下文解锁。 大项目呢，随便搜 rap wiki 呢，自动生成项目文档和架构图，测试自动生成，官方说覆盖率呢，能到百分之九十。 而且据说呢，它集成了多家的模型， cloud code， gmail 等混合使用，还能自动选最优模式。缺点呢，毕竟是个相对新的产品，社区生态跟 course 呢有差距，教程啊，插件资源偏少，稳定性还需要时间的检验。最后呢，帮大家总结一下， 追求最全功能不在于价格，能够精细化的控制，那么 course 呢，依然是最佳选择。终端重度用户，追求代码质量就用 cloud code， 如果把模型换成国产的质朴和 kimi， 可以 说 cloud code 目前性价比 也是很高的。预算有限的，想快速上手的，用 windows 五，每月十五美元，值得试一试，做大型项目或者想花最少的钱扣的呢，首月两美元几乎白嫖，强烈建 议试一试，不过这个赛道呢，真的卷得飞快。据统计呢，二零二六年初，已经有超过百分之八十五的开发者在用 ai 编程工具，百分之四十二的代码呢，由 ai 生成或者辅助。可能再过几个月呢，再给大家更新啊，你现在呢，在用哪个工具呢？还有哪些我没有提到的好用的工具，下面可以交流一下你的真实经验。
1604清华鑫哥讲AI智能体
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