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神器!AI编程平替!15万字文档拆解OpenCode架构设计 #OpenCode #开源编程 #AI编程助手 #技术文档 #ClaudeCode 一、Open Code:开源替代Claude Code的全能编程代理 1. 对标Claude Code,但国内使用无需科学上网,且支持多厂商多模型(国内/国外大模型均可)。 2. 完全开源,可阅读源码学习技术底层与实现,是打造同类编程代理工具的绝佳范例。 二、实战:用Open Code + 免费模型生成10万字技术文档 1. 通过Open Code桌面应用,配合内置免费模型(如Minimax),用简单提示词限制字数≥10万,自动生成高质量技术文档。 2. 对比TRAE模型,Open Code生成效果更好、字数达标更稳定;复杂逻辑建议搭配Claude等高级模型。 3. 成功生成两份文档:5万字(Minimax生成)及近10万字(Cursor生成),结构清晰,涵盖项目全貌。 三、下载与学习资源:不止官方文档,DeepWiki深度剖析源码 1. 下载方式:官网CI、NPM、Brew、桌面应用(推荐)。 2. 学习建议:官方文档偏概览,推荐DeepWiki逐模块分析(含流程图、代码示例),中文用户可用浏览器翻译。 四、技术架构深度拆解(基于AI生成文档) 1. 分层架构:客户端层、接口层(REST/SSE)、核心服务层(Agent/工具/MCP)、本地存储层。 2. 核心模块: 会话管理(上下文、历史、长连接) Agent代理(任务编排、模型工厂、工具调用) 协议与通信(SSE实时返回、SDK封装) 工具系统(内置工具+MCP扩展,注册表管理) LSP集成(多语言支持) 配置与事件总线(模块间解耦) 3. 数据流转:用户请求 → 接口层 → Agent调度模型 → 工具执行 → SSE实时回传。 4. 源码特点:4.3万行代码,前后端统一技术栈(偏向前端),模块清晰,适合复刻学习。 五、总结:门槛在大模型,工程化思想是核心 1. Open Code实现逻辑不复杂,核心效果依赖底层大模型能力。 2. 应用层代码可复用,重点学习其架构设计与工程化思维,对自研AI编程工具有重要指导意义。
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OpenAI Codex APP 使用方法和技巧 OpenAI 开发体验部门负责人 Romain Huet,分享了一些使用 Codex APP 的方法和技巧。 在 Codex 里,你可以同时管理多个项目,也可以让多个智能体并行工作。每个任务都有清晰的状态,有的在运行,有的已经完成。对开发者来说,这意味着可以把一些耗时但明确的工作直接交给它,比如加新功能、更新依赖、迁移技术栈,而自己只需要在合适的时候查看进度和结果。 和传统写代码的方式不同,你不一定非要敲键盘,可以直接用语音描述想法。比如给一个正在开发的 iOS 应用增加一个展示 NASA 每日天文图片的页面,Codex 会自己去找合适的 API,生成代码,并把整个过程拆成可查看的步骤。任务完成后,你可以直接看代码差异,在行内给反馈,要求它继续调整,或者确认没问题后合并。必要的话,也可以一键在 Xcode 里打开,或者直接运行应用。 Codex 也适合处理长时间的任务。有些操作可能要跑几分钟甚至几小时,尤其是在大型代码库中。你不需要一直盯着,它会在后台执行,你只要在完成时回来查看。这种方式更接近带着一支团队工作,而不是一个人盯着编辑器。 对于偏视觉的工作,Codex 提供了更灵活的交互方式。你可以把对话窗口弹出来,让它跟着你在界面中移动,一边看效果一边口述修改需求,比如给网页里的进度条加动画,几秒后就能看到变化。这种即时反馈让协作感更强。 Codex APP 同样支持技能。技能可以把你常用的工具和团队约定封装起来,让 Codex 直接使用。比如通过 Figma 技能,它不是看截图来猜界面,而是直接读取设计文件的结构,包括间距、字体和变量,然后生成符合设计系统的真实代码。这也解释了为什么生成的界面和设计稿匹配度很高。你也可以为自己的团队创建定制技能,让它更贴合实际工作流程。 在此基础上,Codex 还支持自动化。你可以把技能变成定时运行的任务,比如定期整理来自 Sentry 的警告,或者处理 Linear 里的缺陷和工单。这些事情在后台完成,你可以把更多精力放在真正需要判断和创造的部分。 Codex 还引入了工作树的概念,为每个智能体提供独立的代码副本,减少冲突的风险。如果你愿意,也可以把任务直接交给云端的 Codex,用的还是同一套界面。 #AI技术 #CodexAPP #OpenAI #人工智能
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