reasonix和trae哪个好

自从 ai 普及，人人都能当开发者，做产品经理，再加上 opc 的 加持，普通人也能秒变全能选手。平时接写代码的项目没个趁手的工具，太费劲了。大多数人只知道吹的基础用法，很多隐藏的神功能根本没人用。 这期视频不聊简单的操作，专门拆解那些被忽略的高级操作，觉得有用别忘了点赞关注，懂行的朋友，咱们评论区一起讨论。 一、 ai 编程工具会有两个模式， ide 模式和 solo 模式，很多人分不清这两种模式有什么区别，接下来我靠一个例子帮你们区分下 ide 模式。比如你说我想吃番茄炒蛋， ai 会说，好的，我来帮你。首先我们要准备食材， 你有番茄和鸡蛋吗？你回答，有的 ai 接下来会说，那我们接下来先洗番茄打鸡蛋吧，需要我告诉你怎么操作吗？还是直接给你代码？ 他会停下来等你确认每一步不会直接动手做整道菜，你得一步步指挥他，他就像一个特别听话但缺乏主见的帮厨，你得一步步告诉他先洗番茄，再打鸡蛋，然后起锅烧油，他才会执行， 做完一步就等你下一个指令。而 solo 模式，比如你说我想吃番茄炒蛋， 来直接回你，好的，我来搞定。思索一会，需要一，准备食材，洗番茄第三打蛋，第四炒蛋盛出，第五炒番茄，第六混合调味，第七装盘上桌， 开始执行，他就自己从头到尾，中间不需要你催，也不用你指挥，几分钟后端一盘完整的番茄炒蛋给你。他像一个能独立长勺的大厨，你只需要说我想吃什么，他就会自己规划步骤，拆解任务，并行处理，全程不用你操心。第二， chat 智能题和 build 智能题，以及自定义智能题。 chat 智能题用于对话，你可以和 chat 智能题通过沟通的方式聊聊代码库或者编辑代码，但是不会帮你自动生成文件，他只会把生成的代码返回回来。 而 build 智能体呢，可以帮你从零到一开发一个完整的项目。根据你的需求， build 会调用不同的工具，包括分析代码文件的工具、编辑代码文件的工具、运行命令的工具等等， 从而更加精准且有效的处理你的需求。自定义智能体，你可以按自己的需要给安安设定一个角色，配置工具，让他成为某个特定领域的专家。比如前端架构师，专门帮你搞定这类任务。打个比方，内置智能体就像一个什么都会一点的万能工， 做饭会点，修水电会点，做设计也会点，但每个都不算精通。而自定义式整体，像你专门雇了一个顶级川菜大厨，只负责做菜，而且做的又快又好。或者雇一个专业电工，只搞电路，搞的明明白白。你艾特一下他， 他就用自己擅长的姿势来帮你干活。核心价值，再给他一个人设，让他按你的规矩办事。你可以写段提示词，规定他说话要简洁，代码要加注，必须先审核再动手。他会严格按照你设定的风格和流程工作。 你也可以给智能体挂载 m c p server， 比如数据库和内置的工具，读文件，跑终端命令，联网搜索。比如你配一个数据库，运为智能体，它就能自己连接数据库，查办查询，给优化建议。第三，最重的 m c p 是 什么？ mcp 在 推理的作用，一句话就能给你说清楚。 mcp 就是 ai 的 外挂工具箱，让 ai 能干代码之外的活。打个比方，没有 mcp 的 ai 就 像一个只有脑子没有手脚的天才，他懂很多东西，但没法去实际操作。 有了 mcp 呢？ ai 就 等于长了手和脚。然后你艾特一下智能题，他就能自动调用这些 mcp 工具帮你干活。比如能连数据库， 你说帮我查一下上个月的订单， ai 自己能连上数据库查询。再比如，能操作浏览器，你说帮我登录这个网站， ai 能自己控制浏览器去点按钮，填表单。还有能调用别的软件， 你说把这个文档存到 word 里， ai 能自己调用 word 接口去存进去。之前每个工具都要单独给 ai 做适配，现在只要工具支持 mcp 协议， ai 就 能直接调用，就像 u 盘、鼠标、键盘都能插到同一个 usb 设备一样。 一个具体的例子，你想做一个天气查询网页，如果没有 mcp 呢？你得自己查天气 api 的 文档，写代码，调接口。有了 mcp 呢？直接说一句，做一个能查天气的网页， ai 自动调用天气， mcp server 获取数据，帮你生成完整代码。 一句话总结， m c p， 让 ai 从只会聊天，变成了能动手动脚的干活的帮手。第四，这里面可以设置大局规则和项目规则。首先说大局规则，它是属于你自己的，大局设置一次设定所有项目都能生效。 可以提前设定好你的使用习惯，比如默认使用中文回复代码，必须加注式适配 windows 还是 macd 系统完，简洁严谨的输出风格等等。设定完之后，不管新建多少个项目， ai 都会一直按照你的习惯来生成， 不用每次都重复的叮嘱。再讲项目规则，它只针对当前这一个项目生效，是专门用来约束项目 开发规范的。比如指定基础站是 v o e 还是 h t m l， 代码缩进格式，代码缩进格式，命名规范接口返回格式，还有团队统一的开发标准。 不管是谁打开这个项目， ai 都会严格遵守这套规则，保证代码风格统一，协调开发也不会乱套。最后记住一个核心的重点，项目规则优先级永远高于大局规则，一旦两者有冲突，都会以当前项目规则为准。第五个，最终的 solo 模式中的 plan 模式和 spike 模式在吹的 solo 模式中，很多人分不清 plan 模式和 spike 模式，其实它们是完全不同的两种开发逻辑。 plan 模式也可以称之为计划模式，适用于中小企，适用于中小型功能开发和模块级重构。 开启该功能。当 solo folder 收到你的需求时，会分析需求并规划任务，然后生成一份规划文档，待你确认后一一执行。 若生成的设计不符合你的预期，你可以直接动手编辑内容，或向 solo code 发送修改请求，让他根据指令自动调整内容。通俗讲就是会根据你的需求给你制定一份计划，如果你没有问题，他会按照这份计划进行执行。 简单的说， play 适合中小项目，小功能快速，原型追求快，灵活不折腾。而 spock 模式也称为规范模式，面向更复杂的系统级任务， solo folder 会根据你的需求生成完整的三阶段文档组， 包括大纲、任务列表和验收清单。这些文档存储在项目跟目录下，按任务名称分组为独立的文件夹，你可以对这些文件进行版本控制，作为项目知识资产长期保存。所以 spike 适合大型系统、复杂项目多人写作、 正式交付的产品，主打的就是稳和规范。若要启动 spa 模式，在对话框中直接输入一个斜杠，然后在显示的格式选择列表中选择 spa。 看到这里，注意全套高阶核心用法就一次性给大家彻底讲透了。不管是 i、 d、 e 和 solo 模式怎么选，三大智能体如何分工，还是 m、 c、 p 工具箱局与项目规则， 以及 solo 里的 spa 和 spa 模式的区别，全都是我们平时在接项目日常写代码里边就能上手用的石头干货。把这些玩法吃透，不仅能大幅提升编程效率，还能让你的项目开发更规范，少走弯路。觉得这期内容对你有帮助， 一定要点赞收藏，方便以后随时翻出来回看学习。如果还有哪些好用的 ai 编程工具，我们可以在评论区交流。好了，今天的分享就到这里了，我们下期再见。

朋友们，字节推出的原声 ai 编程工具吹，不知道大家之前有没有使用过这个工具呢？在前两天推出了一个子产品叫 solo， 但这个 solo 呢，指的不是之前的吹 solo 模式，而是一个专门为打工人开发的桌面 ai 助手，类似于 cloud co work。 那今天呢，就给大家分享一下这个工具有什么功能，和我自己实测的具体使用场景和案例。首先目前呢，它主要有两个模式，第一个模式呢，是 mtc 模式，这个模式主要用于日常办公，比如读取文件，处理文件，联网查资料，写材料，生成 ppt， 然后做分析等等。 然后另外一个模式呢，是扣的模式，这个模式顾名思义就是主要用于写代码，搭网页，做工具，那这两个模式之间的同个界面就可以无缝切换，也是大家不需要再同时打开多个界面。 同时呢操作起来也非常简单，只需要对话告诉他你具体的工作任务就行。然后这个工具呢，也有自带的技能市场，然后呢，也是按不同任务去来划分的，只需要安装不同的技能，之后呢，他就可以按照任务规范去执行特定的任务。 那接下来呢，就说一下我实测这个工具的具体使用案例。假如呢，你是一个奶茶店老板，然后美团饿了吗和门店都手记了三份格式完全不一样的表格， 但是你想整理总结怎么办呢？这时呢，你就可以直接扔给 solo， 然后等差不多十到二十分钟，你就可以获得一张类似于我图片这种整理好的总表和一份给合伙人看的分析 ppt。 而在这个过程中呢，完全不需要你手动去使用 python 甚至是 excel 表格。然后第二个场景呢，是行政场景，假如你是个会计员，然后月底你有一大堆乱七八糟的文件和合同发票混在一起，需要整理总结， 那这会呢，也可以直接把这套所有的呃信息材料呢丢给 solo， 然后让他去自动分类加提取关键信息加汇总 excel 表格， 全程呢，大概只需要五分钟，但这种工作如果人工来做，至少也得半天的时间。所以总的来说呢，这个工具实测下来呢，是非常实用的 ai 办公助手，能大幅提高你的办公效率。那这期视频呢，就先分享到这，感谢大家观看。同时如果你喜欢我的内容呢，也记得点个关注，咱们下期再见！

呃，今天早上把这个编程工具啊切换到了这个 regionix， 哎，我感觉它真的是好像。 呃，我用 deepsea， 因为我主要用 deepsea 嘛，但是它是专门为了 deepsea 开发的。这界面一打开啊，我就感觉啊，这个就是原来 cherry 它还需要，比如说它，我需要那个 cherry 有 多标签的，横向的多标签呢？它现在没有， 然后还有要排队的，这个功能就是正在执行的过程中，然后我想要它啊，我突然又想到几个想法，我不断的推给他，但是这个它，这个 cherry 它也没有，但是这个 renegade 啊，我一打开这个界面，我就感觉，哎呀，这个东西设计的是真好，我给大家看一下啊， 那现在我用的就是这个 rezenix 啊，呃，然后我给大家说一下，它好好在哪啊？它现在正在工作啊，一个呢，是它，是啊，这边啊，比如说某一个项目， 某一个项目，然后它可以，比如说这一个项目，它可以新建多个绘画 啊，这个是大部分都有的，你说 cherry 那 里也有的，但是呢它还有一个好处呢，就是它可以新建标签，然后每一个标签它可以单独的设置它的工作目录。你比如说这个的话，呃，我专门针对这个 electric， 然后 专门我要要对他进行这个开发的话，那么我可以单独设一个目录啊，然后他呢也能够创建新的绘画， 这样的话就是我可以多个项目，然后同时搞了。 这个就比拆瑞要好很多了。拆瑞我听说他们是说 v 二版本，然后他们是支持，但是我等不了，那么我就用这个的话，用这个 reynolds， 他 就完全就自带这个功能了啊，这是一个， 然后还有一个我认为很好的地方，就是他这边你看看你可以清晰的看到他的上下纹用了多少， 缓存用了多少，然后已经用了多少，剩下来多少。然后呢？他还有这个记忆的功能啊，全局记忆的功能就是你可以让他加入到这个记忆，就加入到这个记忆， 所以说这个地方我就觉得啊这两个地方有胜处。然后还有一个很贴心的，就是有的时候说实话我们也都很在意我们花了多少钱吗？那么我之前用拆瑞的时候，他没有集成这个功能，我就得再开一个网页，然后 就说到这个网页里面来看，然后啊我实时的这个用量信息，但是你看他这个很贴心，就是他直接就把这个 这个返存用了多少，滔肯用了多少，然后你花费了多少直接就把这个东西弄完了。 所以说我觉得啊非常贴心，非常贴心，而且它是专门针对 deepsea 来做的，然后我觉得特别好啊。

刚才我查了一下账单，发现自己用 deepsea 写代码花了将近二十三块钱，三千多次调用将近四亿 token， 同等量级扔到 gpt 上，一个月少说几百十几倍的差价，而且用起来说实话没感觉有什么区别。这就是我今天想聊的东西， resonix， 一个专门适配 deepsea 的 本地编程助手。先说清楚，这玩意儿不需要外网，装起来也很简单。 github 搜 resonix 小 白直接下桌面客户端，双击打开即可， 首次启动会让你填 a p i 密钥，据 deepsafe 官网注册一下，领个密钥粘进去一两分钟的事。界面就是个聊天窗口，有两个模式需要注意， review 和 auto 模式会申请工作区外的文件访问权限，而我日常电脑没什么重要的文件，所以一般直接开 ulog 模式，省事方便。 来实际带你们体验一下。比方说我想知道 ai 热点，用这个 ai 热点的 skill， 直接跟他说帮我搜今天 ai 圈有什么新闻，整理成精简文案，他自己就去抓信息了，不用写任何代码。 等了大概几分钟，结果直接出来了，可以看到这都是最新的资讯，时刻紧跟热点。我做自媒体内容的时候，给他搭了一套完整流程，从八视频素材提文案到改写预判数据表现，一条指令走通， 花费一两个小时搭建，就能节约以后我找素材的时间。而且如果你完全不懂代码，也能用它搭个人网站。 我试过用了开源的模板，借助 deep c 转化为我想要的样子，可以给大家稍微看一下成品纯前端，自己图一，乐呵乐呵的。当然运行中间报错了也别慌，它会自己看错误信息 自己修，修完继续跑。对新手来说，这体验确实可以。原作者我在评论区 a d 出来了，感兴趣的可以关注。下期的话，看评论区问的最多的问题，我挑一个话题继续深入。

这是一个 github 上十二 kstars 的 开源 a 卷的项目，它最大的优势呢，就是大幅降低你的 deep seek 的 token 消耗量。经常使用 cloud code 的 同学都知道，只要你不是用 a 色的官方订阅方案，你采用比如说 deep seek， mini max 这一类的我们国产大模型去接入 cloud code 的 情况下， cloud code 呢，会让你的 token 使用量啊，不敢说是超级加倍，但至少也是大幅降低你的缓冲命中率，所以你的 token 使用成本会蹭蹭蹭的往上涨。 特别是当你使用 api 接入这种计费方式的时候，比如说 deepseek 现在这种方式，你就会发现你的 token 消耗的这个缓存命中率啊，只有五十多六十多，也就是说其他人说那种百分之九十几的缓存命中率，你根本就达不到。 那么现在 github 上面这一款非常不错的，专门适配 deepseek 的 勾定 agent， 我 今天下载来试了一下，我觉得效果还是挺不错的。首先啊，它这个完成度是比较高的， 也是比较适合新手小白的，他支持中文界面，并且支持工作区切换，如果你是同时在做不同的项目的话， 你可以切换工作区来进行工作。单单这个中文界面啊，我就要给他一个好评。而你的新手入门也非常简单，只要你把自己的 dsp 的 aip 填入你的后台设置，就可以直接开跑，像 call to code 或者 code 这种的，要单独设置开发者模式，不需要也不需要装什么 cc switch 这些东西 就非常简单，它就是专门给 d b c 可以 用的。当然呢，如果你想接入其他模型也可以，就是说需要去填这个模型的 base ui， 也就是接入点。 而在使用的过程中呢，这个模型是支持一键切换，是 flash 或者 pro 的。 我觉得这个 a 卷最最好评的点在哪呢？就是它把这个 token 的 消耗，还有你的钱包余额都在底下展现出来， 在进行 web 缓存的时候，就可以更好知道自己的一个使用状况，避免因为没有钱啊导致这个缓存的中断。而且它还显示了这个缓存命中率，我大概测试了一下，基本上都是九级以上。 那大家都知道，如果你想降低你的 token 消耗成本，那你也需要尽可能高的缓存命中率，因为按照 deepsea 目前的机会方式的话，如果是命中缓存的情况下，你的 flash 只要两分钱一个 token， 如果是 pro 是 两分五，就等于没钱嘛。那么其实很多时候你的对话是可以命中缓存的， 因为上下文很多时候是重复的，并不需要全部空闲。但如果你用 cloud 扣的这类工具，你也知道 a 社现在就搞一些混淆，或者加入一些莫名其妙的字词 在你这，在你这个上下文前缀加入一个提示词去降低你的缓冲率，提升你的投币的成本，就非常的不友好。所以我觉得如果你们现在在使用国产模型进行 white code 的 学习的话呢，我建议你可以先尝试使用这个 agent， 并且使用 dbc 这个模型进行学习。 因为目前来说，从我自己的使用体验来看，我觉得 dbc 是 目前国内一线啊，一梯队的一个比较领先的大模型，并且 他提供的服务是比较稳定的，他会出现各种莫名其妙，什么限速啊，或者什么呃套餐不可用啊，或后面给你变更套餐这样的骚操作。我也有用过其他的模型，比如说智普啊， mini max， 那 么智普是我用过最离谱的模型 啊，我的那个账号呢，我不知道为什么，反正他就各种就是不稳定，稍微跟他多聊几句，他就说，哦，现在模型使用人数过多，所以就给你限速，或者直接告诉你我不能用了，服务非常的不稳定，太离谱了， 我已经决定确定制服全面拥抱 deepsea。 deepsea 在 我使用的过程中非常的稳定啊，没有什么这个限速啊这些乱七八糟的问题啊。 所以梁叔叔的恩情啊，是真的还不完啊。那话说回来，做一个 a 卷人，他的提示式工程跟自己的框架能力也非常关键。比如说为什么大家都喜欢用 cloud code 呢？ 因为 codecode 的 这个框架工程跟它内置的提示词工程，可以大幅度的提升你的 coding 的 成功率。当然呢，这个 recent 现在是一个新兴的一个项目嘛，具体的能力怎么样我们还不知道，但是呢，它同时也有集成这些 skill 的 管理工具， 所以其实你可以把一些不错的这种 coding 的 这个提升的 skill 放进去，这样应该也可以提升你的 coding 的 成功率。如果你在学习 ai 过程中，大家一起交流一下，我是 textfuture， 我 们下期视频再见。

呃今天我用了一天的 reason 啊呃开始是觉得挺惊艳的，然后功能呢，其实也挺好。呃但是这个跟它传说中的这个啊，这个 节省就是缓存这个命中率啊，也确实高啊。他确实高，但是啊他这个位就是这个，呃以命中的缓存然后花费的掏垦量啊，太大了。 我是觉得它它所谓的这个缓存命中率高，是不是因为它的这个呃以命中的缓存量 tucker 量太高了导致的 呃所以它的这个缓存呃缓存率才会高。因为我我之前就是一直用这个 cherry 啊 呃我来对比的话就是就是，同样我都是干一天的活，基本上干一天的活用这个瑞瑞斯那个他的这个呃以命中的缓存率啊呃他会高出拆瑞我看得将近一倍甚至两倍啊。 嗯其实总的算下来我感觉好像费用更更多。虽然说这个命中缓存的话 他的这个呃这个这个单价更更低吗？啊但是你总的算下来，因为他数量太大了，他这个多几倍的话你像他我基本上， 呃如果用拆瑞的话我一天也就一个多亿这个命中缓存，但是呢，如果用这个锐志 max 他一天今天我都达到四个多亿的就是命中换算了。其实总的算下来我感觉这个价格好像反而比用拆瑞这种方式虽然他命中率要低一些，但是也得也百分之九十以上， 呃差了那么几个点啊。但是你要总算总账的话，我感觉还是拆瑞 呃更便宜一点啊。相对来说，呃我不知道可能是用 pro 的 话可能会好一些吗？因为 pro 的 话它的这个未命中缓存跟命中缓存它的这个价差更大， 所以说可能是不是用这个 pro 版本 pro 的 这个模型啊，可能会好一些。这个我还没试过，但是我觉得我现在的项目好像也用不上 pro。 pro 我 感觉还是有点贵。 呃， pro 的 话我一天我要是这么啊完全算的话，我一天我感觉得三 得二，三十块钱都打不住。但是我用 flash 的 话可能一天也就十块钱左右分怎么用啊？就是我如果啊满打满就是一天我都在工作都在使用的话，一天可能也就十块左右就能打住了。那 pro 的 话可能得要二十或者三十。 呃，但是我如果是我今天用了这个，呃， rezenix 啊，呃，我用了 不到一天它就超过十块钱了。我是觉得好像是用这个东西有点贵，稍微比这个 cherry 有 点贵。 但是 china 呢？它现在的问题就是它没有这个多标签，还没有一个，就是比如说我输入一下，它能排序这个整体的界面上 read 那 个字要强一些。嗯， china 要加油啊。

这期视频我们来真实体验一下 tree solo 这款工具，看看他是不是网上所言那么的好用。他最吸引我的一点就是他可以和手机远程的协调工作，并且完全免费，这就让我想起了之前比较火的小龙虾，但他的 下载比较麻烦，并且收费比较高，所以我对国产的 tree solo 还是抱有很大的期待的。当然如果你想要直接看结论的话，可以划到最后， 在这里面我们就直接问他主打的功能有哪些，然后他说了，比如说，呃，文件，网络啊，编程，然后根据这些我们就一个个测。 那我们就先从下载开始下载，非常的简单，手机端我们就可以直接的搜去，然后找到这个图标之后下载，像电脑端我们也可以直接搜，然后找到这个界面，然后下载 就可以了，它的图标是白色和之前的这个绿色的是两个软件，所以不要搞错。下载好之后我们用同一个账号进行登录，然后登录好之后，我们在设置里面 点开 solo 的 移动端，把这两个按钮打开，就可以在手机上远程的控制电脑。这期视频主要体验的是 mtc， 也就是办公的模式。 先说一下我比较期待的就是手机连接电脑进行远程的工作，他宣传的是在外面拿起手机给电脑发送任务，然后电脑进行工作，但前提条件是你的电脑不能够熄屏，并且电脑上要一直运行这款软件才可以， 当然这也不是什么大问题，也可以接受。满足条件之后，他做的一些表格， ppt， 整理一些数据也都是可以的。另外他并不像小龙虾一样可以直接的控制你的电脑，在这里面我们需要授权给他一个文件，然后在这里面来进行操作， 这也是出于安全的考虑。接下来就是我最想吐槽的定时任务， ok， 在 这里面我让他每天给我推送 ai 新闻， ok 答应的很好， 结果第二天压根没有推送。更离谱的是，我追问的时候发现明明是十五号，然后 他给我生成的是十六号的内容，所以我就怀疑他的内容是不是真的。后面我感觉是因为，呃电脑关机了，然后他不运行，这也很正常。然后我给他设置了一个五分钟之后的任务，结果时间一到文件夹里面也是空的。当然他有成功的案例，但我测的时候 结果就是这样，所以不能够说这个定时任务完全的不可用，只能说他现在还不是很稳定，如果你有比较重大的事，还是不能够完全信任，他的 办公能力还是不错的，像做一些方案， ppt 表格，然后分析一下数据，这些方面还是可以的。 然后这些都是他生成的一些效果，大家可以看一下是不是能够满足你的需求，就是速度有一点慢。然后其他的还好，像浏览器的自动化操作也是比较顺畅的，做完后也会自动的处理文件，但文件 的内容准不准？呃，还需要人工看一下。我觉得这期视频的写代码和语音的交互，我们右侧因为 携带码，大家有很多的工具可以选择，语音交互就是和豆包聊天，嗯，只不过最后会用文字的形式记录下来，并加以总结， ok， 最后进行总结一下，像手机控制电脑进行远程的工作，他需要满足一些条件，但还在可以接受的范围之内。 像定时任务目前还不是很稳定，但是在写文档，做方案，处理一下表格这些办公类的和浏览器的自动化这些方面出去 solo 确实可以，并且可以解决一部分的实际问题。那么本期的视频到这就结束了，我们下期再见。

ok， 速览一下 razenix， 呃，一款为 deepsea 特调的 agent， 那 么它是做了缓衰循环优先，这样的话它的缓衰命中率会非常之高。 呃，一般都在百分之九十以上，我实测的情况是大部分在百分之九十九到甚至是到了百分之百，那么我开 pro 的 情况下是三十多轮对话，花了我二毛七分， 所以大家可以猛猛登。然后缺点不足的话也比较明显。第一个是 web ui， 它的交互并不是很好，有时候会有一定的 bug， 然后有时候会出现呃， 交互之后模式无法切换，或者然后无法正常切换模型的这个状况，然后在 c r i 上话，它反应是正常的。另一个的话就是 plan mode 并没有集集成到 shift table， 也就是它的 a 键的状态中。那么后面呢？我觉得它可以切换增加这种模式。目前的切换方式是使用命令行，并且还手动关闭的话也需要输入 play off。 ok agent 应该后续有开发 desktop， 也就是桌面版应用的计划，因为我已经在源码中找到 desktop 目录，并且现在应该是在开发中，我们后续可以期待一下。

大家好，我是 code 老猫，最近很多朋友私信我，国产 ai 编程工具 tree q 的 code body 到底谁最强？今天咱们不玩虚的，从实际体验出发，聊聊这三款工具的核心差异，观点仅供参考，适合自己的才是王道。首先是自嚼的 tree， 它主打快和多模态，你可以直接把 ui 设计稿扔给它，立马生成前端代码， 简直是前端开发和快速搭圆型的效率神器，而且目前对个人开发者免费，性价比极高。接着是阿里的 qidder， 它就像一位资深的技术架构师，最厉害的是能读懂整个项目仓库，自动生成项目百科。如果你正在维护大型复杂的项目，或者需要 ai 帮你梳理复杂的业务逻辑，选它准没错。最后是腾讯的 code body， 妥妥的企业级全能管家，它深度绑定了腾讯云生态，从写代码测试到一键部署上云，实现了全流程闭环，特别适合对数据安全要求高，或者主攻微信小程序开发的企业团队。总结一下，个人搞原型，冲刺大厂，修项目，用 q 的 企业中不少选 codeback， 你 更想翻谁的牌子呢？对于刚入门的同学或是普通人，国内的工具更加便宜方便，推荐使用。我是 code 老猫，咱们下期见！

给大家推荐两个超好用的工具， deepseek to eherysinix， 专门为 deepseek 而生的工具，昨天一点三亿 token 才用了五点五八元，感觉性价比已经拉满了，干活的质量还非常的高，推荐大家都用用看。

就在前两天， figma 的 股价崩了，这已经是 afropic 第 n 次带崩其他公司的股价了。 这次它发布的新功能叫 cloud design， 你 可以理解为设计师的 cloud code， 大家都知道用上它家的产品有多难，于是我把 cloud design 的 核心功能做成了人人都能用的 skill， 人人都能成为顶级的网站设计师。 下面这两个，包括大家现在看到的这个视频，其实都是我基于这个 skill 加持做出来的网页，大家可以先看一下效果啊。 大家好，我是欢迎老师，欢迎来到更名花园。可拉底赞的设计哲学呢，其实很简单，左边打字，右边直接出设计稿啊，其实本质上是网页，你想要啥，他就直接给你画出来。那你可能会想，这不就是 ai 版的 figma 吗？其实没那么简单啊， 阿斯基有自己的设计团队是这样说的，不要用对待画布工具的方式来使用可拉底赞，它其实更像可拉 code， 传统设计工具的逻辑呢，是人在画布上操作， ai 帮你提速， 那可拉底赞直接反过来， ai 成了主要的生成者，人主要做好审核就可以了，你不用自己画啊，只管看判断给反馈就行。而且呢，它输出的不是图片，是真实能跑起来的代码链接是可以点的标签，也可以切版本，可以递复， 跟直接生成一张好看的 ui 图呢，完全就不是一回事了。当然，可拉底赞之所以强，一半靠的是奥普四点七的模型能力，另一半呢，就要靠它精心设计的提示词了。那可拉底赞上线不到二十四小时，就有安全权的大佬把完整的提示词扒出来了，信息密度非常高， 我自己呢，花了一些时间仔细研究了一下啊。下面呢，我们先仔细拆解一下这套提示词，看看到底有哪些是值得我们去借鉴学习的地方啊。 第一点，角色定位。他开头的第一句就挺有意思的啊，他说你是一个专家设计师，而用户是你的产品经理。 注意啊，这里并没有说你是一个 ai 助手啊，主要说的是设计师和产品经理的关系，这可以带来两个好处，第一个啊， ai 做决策会更果断，设计师本身就应该有自己的判断力，但是呢，关键点他又会来问你， 因为你才是产品经理啊，最终得你说了算啊。还有一点，他会要求 ai 根据任务自由的切换身份，比如做动画就当动画设计师，做原型就当 u x 设计师，做 ppt 啊就当 deck 设计师。 这样呢，他就不会用去做网页的脑子去做所有的东西。很多人写提示词呢，就一句，你是个前端开发者啊，就完事了。但是可拉蒂赞告诉我们，好的角色定位应该是动态的，可以根据具体的任务去灵活的切换身份。 第二个点啊，工作流啊，他在提示词里面定义了一套六步的流程啊，大概是这样的，首先理解需求，探索资源，制定计划，然后搭建结构，完成验证，极简的总结。那这里呢，有两个点啊，我们值得展开来说一下。第一个啊，就是什么时候该问，什么时候直接开干。 很多 a 政策呢，要么先问你一堆问题啊，要么啥也不问，闷头就干。好点赞啊，给了一个很清楚的判断方向， 你说啊，帮我做个 ppt 啊，他可能会先问几个问题，但是啊，你说帮我做个 ppt， 我 们的全员会马上就要用了，十分钟啊，他直接就开弹了。他非常巧妙的用一个例子啊，来解释了什么叫提问的艺术啊。第二个细节呢，就是总结啊， 他要求 ai 只说出关键的注意事项和下一步的动作，而不要复述自己已经做了什么啊。这个原则呢，同样挺精辟的，可以避免很多废话。 呃，第三个点是我觉得最有价值的部分啊，就是去除 ai 味儿。大家可以想一下啊，你之前在用 ai 直接生成网页的时候啊，是不是大部分情况下都是 紫粉蓝的渐变啊，一些大圆角卡片，还有一些 emoji 当图标啊，一些假数据啊，到处都是。可能单独看还行啊，但 ai 大 部分情况下默认生成都是这种效果啊，它就变成了一种味道。等会儿大家看这网页，一眼就能看出来它是 ai 生成的。这个就跟写文章一样啊，你可可能看到一些文章通篇都是， 此外什么值得注意？是啊，综上所述啊，这种套路是大部分人都能闻出来的。那可拉底赞呢，是列了一份非常完整的清单，这里我们举几个例子啊，比如说，别滥用渐变背景啊，别乱用 emoji， 别搞那种左侧彩色边框的圆角卡片啊，以及别用烂大街的字体，别堆起无意义的数据和图标等等。他把这些雷区啊，一条条的给你列出来啊， b j i 不 能去走这些老套路， 那字体的推荐呢，也很讲究，它重点列出来一些千万不能用的字体以及啊替代方案，也给了一些小众但是品质很高的字体。第四点呢，就是色彩系统啊，首先它的配色策略分成了优先用品牌色，然后不够用就用 oklch 派生的颜色， 最后，绝对不要凭空去编新的颜色。那为什么是 oklch 呢？首先啊，传统的 hsl 色彩空间有个很大的问题啊，就是感知不均匀， 同样的亮度值呢，黄色可能比蓝色看着亮一大截。那 ai 如果用 hsl 随机配色呢，经常是数值上没毛病，但是看着就是不舒服。那 oklsh 呢，是一个感知均匀的色彩空间啊，它可以保持亮度和色度不变啊，只转变色相角，出现的颜色就自然很和谐了。 那这个细节呢，可能看着挺小的，但是网页的高级感啊，可能看着一下子就上来了啊，大家可以看啊，我这个视频里的这个演示的这个网页，是不是看起来配色很舒服呢？然后第五个点啊，内容原则学词里啊，引了乔布斯一句非常经典的话啊，要用一千个 no 去换一个 yes。 那让 ai 小 网页有个传统的毛病啊，就是他恨不得直接把空间给你塞满，你让他做个落地页啊，什么 hero 特性，评价数据啊，一些 faq 联系方式等等等等，一股脑全给你上。但是呢，每块又看起来很平庸啊。 cloud 的 态度很明确啊，每个元素都得证明自己为什么应该在那。首先你要想加东西啊，先问用户，页面开起来空啊，那可能是排版的问题啊，用留白来解决，不能只靠塞东西，可能一个大胆的留白比十个凑数的板块啊，可能更有表现力一点。 接下来我们看第六个点啊，验证在开发完成之后呢，它会附出一个独立的子 agent， 然后对当前完成的网页做全面的检查啊。这里呢，跟我们之前分享过的 cloud code 在 harness 上的实践有相同的理念啊， 如果用同一个 agent 检查自己的输出的时候呢，它会天然倾向于觉得自己没有问题。但是啊，如果换一个全新的上下文啊，这种自我感觉良好就很容易被打破。 以上啊，就是靠 december 提示词里面最核心的我觉得有价值的一些东西了啊，但是有个比较现实问题啊，就是 antiropig 的 产品在国内啊，用起来真的都非常的困难啊，因为我自己已经被封了三个号了啊，所以我现在已经彻底放弃官方渠道了，而且呢，没有 a p i 啊，他没有办法直接加到这个自己的工作流里面。 不过呢，好消息是它的题词词已经泄露出来了， cloud design 啊，厉害的这一半啊，主要就是靠这套题词嘛。所以呢，我就基于这套题词词做了一个 skill， 就 叫 web design engineer。 在 这个 skill 里面呢，把刚才我们介绍的这套题词词里面的精华完整地提炼出来了啊，不管你是在 cloud code， cursor 还是 codex 啊，都可以直接去使用，人人都能成为顶级的网站设计师。 那这个 skill 呢，大概有四百行。首先啊，我把可老底赞中特有的工具和环境的描述剥离了出去，只保留了其中最通用的最有价值的部分。然后呢，在这个基础上，我还优化了几个地方，首先啊，写代码之前，必须先用自然语言把它采用的设计系统来说清楚， 比如说配色，字体，间距啊这些全列出来，那如果不先说清楚呢， ai 啊，可能自己默默做了个决定啊，就直接开始写，那最后你直接看到的就是一个成品， 那如果前面的方向不对啊，可能最后只能推翻重来，提前说出来呢，还没开始写代码啊，你就可以直接去做纠篇了。那第二点呢，就是要求他尽早要拿出来一个带假设和占位符的一个最小的版本， 那一个粗糙的 v 领版本啊，可能要比他花了几倍的时间，直接出一个非常精雕细琢之后的 v 一 的版本，可能要有用的多了啊，因为后者啊，如果要是整个方向都错了，那最后就全白干了。 另外呢，在 cloud design 的 基础之上啊，我还补充了更多的去除 ai， word 的 条目啊，以及，那我还额外增加了几套啊，经过我验证过的字体和配色的这个参考的对照表。 那这个 skill 还附带一个 reference 文件啊，里面包含了一些典型的代码模板啊，那这里的灵感呢，其实来源于可可 design 的 它的题词里面的 copy study component 那 一部分啊，那下面呢，我们就来实际看一下啊，它们的效果到底咋样？ 那我用同一套提示词分别跑了有 skill 和没有 skill 的 版本啊，那为了公平取见呢，这里我们测试使用的环境全部都是 cursor 加 cloud op。 四点七啊， 然后我们先来看第一个例子啊，这里啊，我让他帮我做一个太空探索博物馆的线上展览页啊，然后下面我给他一堆要求。 然后我们先来看一下没用 skill 做出的版本啊，其实呢，效果也还挺不错的，深色的背景啊，然后 canvas 绘制的星空，然后还有一些行星的动画啊，然后整体的太空感是有的， 但是呢啊，仔细一看啊，这个青紫粉啊，渐变的颜色，那还有字体呢，也比较老套。然后布局就是这种标准的 hero 加卡片的这种形式啊，是一个教科书式的这个落地页的结构啊， 整体上呢，还不错啊，但是缺少了一些创意，在视觉上呢，堆起了大量的这种发光和渐变的这个特效啊，哎。然后我们再看用了 skill 的 版本， 首先啊，它的配色整体使用的是 oklch 定义的，没有那种典型的 ai 霓虹的感觉，是一种非常接近于杂志印刷的深沉的这个色调。 然后标题和正文字体呢，都比较有特点啊，技术感十足，但是又不会显得很冰冷。然后下面啊，也不是那种传统的卡片式布局动画效果啊，做的也很舒服，很有创意感。整体上啊，这个版本感觉像是一个非常有经验的设计师的杰作啊， 下面我们来看第二个测试啊，那这次呢，我发了一个非常简单的提示词啊，帮我做一个独立摄影师的个人作品级的网站啊，然后就没有其他任何的提示词了啊， 那这样呢，可以考验 ai 在 信息极度缺乏的时候的自主决策能力。那首先啊，这个有 skill 的 版本呢，是他直接问了我们几个问题啊，包括整体的配色，色调的清线，然后核心的元素等等，然后没有 skill 的 版本呢啊，就直接开干了。 然后我们再看一下最后的效果啊，首先啊，这个没有 school 的 版本啊，这个设计啊，非常的老套，首先深色背景，然后霓虹发光的感觉，然后半透明的一些卡片啊，然后还有一些满满的 ai 感的一些文案， 那摄影师本该有的那种慢真啊自有的感觉啊，其实完全没有体现出来。 然后我们看 us 哥版本啊，然后最后的效果，首先啊，他虚构了一个北欧的摄影师啊，从头设计了一套完整的视觉风格啊， 这样啊，一下子高级感就上来了，哎，从上面往下翻啊，就像在翻一本高端的摄影的画册。那看到这个网站呢，一定就会非常相信这个摄影师的审美了，真的是感觉非常效果非常的不错啊。 那最后我们做一下总结啊，没用 skill 的 版本呢，说实话本身已经很不错了。首先奥普四点七啊，这个模型很强，然后他裸跑出来的东西呢，其实比现在大多数的程序员手写的都会强。 那 skill 带来的提升呢，大概就是八十五分到九十五分的差距，从能用到好看，从完整到精致，从合格到有风格， 那这十分的差距呢，其实就是 skill 里面看起来那些很琐碎的规则，那每一条效果不大，但是加起来就会产生质变。 那 skill 的 完整文件啊，然后以及原始参考的 cloud design 的 题词，包括几个 demo 网站啊，我都打包到一起开源了啊，那大家需要的话呢，可以直接去 github 上搜这个项目啊，自取就可以了。那最后呢，再跟大家推荐一下我最近在做的这个 easy agent 的 这个开源项目啊。 那上一个解说 harness 的 视频发出之后呢，很多同学来问我，在实际的项目里面， agent harness 到底怎么做，于是呢，我就做了这个开源项目啊，然后这个项目的目标呢，就是啊，到最后丛林能够复刻一个 cloud code， 类似 cloud code 的 一个本地的 agent 啊， 那最终完整跟下来的同学呢，都能具备丛林去开发一个企业级 agent 能力，那也能够清楚像 colco 的 这种产品，它真实的 honey 到底是怎么做的。那如果你最近也在尝试做 agent 领域的转型啊，这个项目不容错过啊。 如果本期教程对你有所帮助呢，希望得到一个免费的三连，后续我会持续分享更多有价值的 ai 教程，感谢你的观看，我们下期见。

reesnex 升级解读，从 v 零点四十六点零到 v 零点四十七点二三天，五个版本变化非常大。 v 零点四十六点零是一个 breaking 版本。 renex 移除了 rest 渲染器，回归纯 inknote t y 五个平台可选包和 nap 加载器全部删除，跨终端兼容问题同时消失。 m p m install 不 再拉取平台。二禁制，一个依赖数覆盖所有系统。 two e 全面翻新 card 组建，移除左侧装饰条，采用纯列盒子布局，统一图标词汇圆点表示运行中对勾表示完成，叉号表示失败。 composer 包裹圆角边框状态栏移至底部 窄终端上状态标签自动换行， dashboard 链接和 copy 命令更显眼。 v 零点四十七点零，桌面端成熟， 新增 about 弹窗和一键检查更新聊天。支持 syntax 数学公式渲染窗口标签绘画滚动位置跨启动恢复。 新增 compact retry btw feedback 斜杠命令，每条消息支持复制和文件导出。 macos 通用 node 捆绑， intel mac 不 再空白屏。 t u i composer 第二轮优化按键和视觉对其 cloud code ctrl r 切换详细模式显示推理和工具原始输出。 esc esc 打开最近五秒回退选择器 优撤销限制在五秒窗口防止误触鼠标滚轮默认开启。 i m e 光标贴附 搜索全面强化正则搜索迁移到 worker 县城。 redux 模式可干净终止 worker 超时从五秒延长到六十秒。 walk 超时从十五秒延长到一百二十秒。 table 新增为 web search 后端 mojic 四零三十自动切换。 esc， 抢占排队中的工具，调用 cloud 生态兼容 renesix 现在自动提取仓库中的 mcp， g， s， o n 和 cloud skills 目录，现有 cloud code 配置，无需二次复制。通用技能自断别名支持 v 零点四十七点一提示词预算大幅压缩。 code system prompt 压缩百分之五十一，每次请求节省约三千一百个 token。 工具规范描述压缩百分之二十八，每次请求节省约两千七百个 token。 自结预算回归测试锁定缓存前缀随之缩小。首轮请求更便宜。 shell 执行和 twoe 修复，逐次审批流程首次运行即可显示，不再禁摩失败就把 windows comast 降低刷新频率。浅色主题修复双斜杠注视，不再被误解为斜杠命令 架构。眼镜新增 coreutil 工作区块 face 一 内部分拆工具拦截器链支持排序 plan 模式持久化步骤证据，原数据 read file 大 纲域值从五百一十二 k 降到六十四 k。 multi edit 写入失败时自动回滚文件修复 edge 端点 table 引擎、全线星号前缀等多个问题。 v e 零点四十七点二热修复修复了 m p m install 时的 workspace 协议错误导致安装失败的 bug。 core utilities 从运行时依赖移至开发依赖。 v e 零点四十七点一，以在 m p m 标记为废弃，请直接安装。 v e 零点四十七点二 总结，从 v 零点四十六到 v 零点四十七， rezenix 完成了一次 u i 和架构的双重重塑。 two e 翻新，桌面端成熟搜索强化 cloud 生态兼容。提示词预算大幅缩减。 如果你还在 v 零点四十六，建议立即升级执行 m p m install rezenix at latest 即可。感谢观看！