#代码生成

2周前

codex 很适合一次把活干的场景，因此，如果要让codex 写代码，最好是写好一个比较细致的prompt给它。

AI编程工具激战：Claude Code、Gemini Cli崛起· 1166 条信息

#Codex #Prompt #代码生成 #效率工具

2周前

一天时间用 ClaudeCode 给项目做了订阅，内购积分，新用户赠送积分，每日签到送积分，用户推广奖励积分的功能一次提交改了这么多行代码，我一整个大学4年都没有写过这么多行。

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#ClaudeCode #项目订阅 #内购积分 #用户推广奖励 #代码生成

傅盛 Fu Sheng

3周前

腾讯内部人士透露：腾讯50%新增代码由AI辅助生成！你还觉得AI写代码不靠谱吗？

#腾讯 #AI辅助 #代码生成 #技术革新 #效率提升

3周前

现在各种编程的Vibe CLI多到程序和程序员都不够了。我列下，还来不及进行ranking。 1）CC系的：Claude、Deepseek、GLM（包月）、Kimi、KAT-coder（限免）； 2）Codex 3）Gemini系的：Gemini、Qwen Code（限免）、iflow（限免）、Qodercli（限免）、Cursor-Agent。

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#编程工具 #CLI #AI #代码生成 #免费

4周前

确实，Manus 很聪明，他们把工具分成了 3 层：第 1 层：函数调用 (Function Calling) 这是最基础的一层，只保留一小组固定的、原子化的函数，比如：读写文件、执行 Shell 命令、搜索文件等。在 LLM 的系统提示词中就只有这一层的工具定义，相对比较少，15 个以内，输入格式和输出格式都很清晰，不容易出错，但这里面有两个工具很特殊，一个是 Shell，一个是 File。第 2 层：沙箱工具 (Sandbox Utilities) 每个 Manus 会话都运行在一个完整的虚拟机沙箱里。就是原推文提到的，虚机预装了很多命令行工具，比如格式转换器、语音识别工具，甚至一个 mcp 命令行客户端。然后这些工具都通过第 1 层中定义的 Shell 来调用，就是命令行工具，命令行调用。但是这么多工具模型怎么知道呢？ Manus 在系统提示词里会直接告诉 LLM，在一个特定的文件夹里有很多预装的命令行工具。对于最常用的工具，直接列出它们的名字。不常用的，LLM 可以直接通过原推提到的命令列出所有命令行工具，通过 --help 参数来查看任何一个工具的用法，因为所有这些工具都是他们自己开发的，格式统一。第 3 层：代码包与 API (Packages and APIs) 这一层其实就是 LLM 实时编写 Python 代码，通过代码实现更复杂的功能。比如用户想查询某个 API 的数据，可以直接用 Python 写一个函数，fetch API 的数据，并解析成需要的格式。其实在 Codex 中，用 Python 代码当工具已经用的很多了。由于复杂的运算都是代码完成的，返回给主 Agent 的知识计算后的结果，所以并不会占用主 Agent 的上下文。这样 3 层设计的好处是，从模型的角度看，它需要调用的工具就固定是第 1 层的十几个，而借助命令行和代码，它又可以衍生出无数的工具组合。还有一点就是我在之前推文提到的子智能体，Manus 也是大量采用“智能体即工具 (agent as tool)”的模式。把子智能体当工具用，比如负责检索是一个子智能体，但是这个子智能体在主 Agent 看来就是一个工具。同时也可以很好的起到减少上下文的效果。

#Manus #LLM工具 #分层设计 #智能体即工具 #代码生成

1个月前

vibe coding 出来的代码会不会违反 GPL ？如果不会，是不是用 GPL 代码训练一个模型，然后再生成代码，就绕过去了？

#GPL #代码生成 #模型训练 #法律 #开源

1个月前

[开源推荐] Amplifier：微软官方开源，Claude Code 等 AI 编程智能体的超级倍增器！它通过整合已验证的开发模式、专业化智能体和自动化工作流，帮助开发者更快地构建复杂解决方案，避免从零开始重复试验。核心目标与价值 Amplifier 的愿景是实现“描述即构建”的未来：用户用自然语言描述需求，AI 即可生成并测试多个方案，同时积累知识以提升长期效率。它强调工具中立性，设计为可移植框架，能适应各种 AI 技术演进。目前作为研究演示器，它不保证稳定性，但展示了 AI 辅助开发的潜力，尤其适合处理架构设计、调试、安全审查等复杂场景。关键特性 · 20+ 专业智能体：针对特定任务的专家，如 zen-architect（简约架构设计）、bug-hunter（系统性调试）、security-guardian（安全分析）和 performance-optimizer（性能优化）。这些智能体可通过自然语言命令调用，例如“用 zen-architect 设计缓存层”。 · 并行工作树系统：使用 Git worktree 隔离多个实验分支，同时测试 10 种方案，避免主分支混乱。 · 知识提取系统：自动从文档中抽取概念、关系和模式，形成可查询知识库，支持命令如 make knowledge-query Q="认证模式"，并生成可视化图谱。 · 对话记录管理：在 Claude Code 压缩上下文前自动导出完整历史，支持搜索和恢复，防止关键细节丢失。 · 模块化构建器：一键工作流，从合约/规范到生成/审查，支持自动、辅助或干跑模式，适用于快速原型开发。 · 自动化工具：内置质量检查、代码格式化和测试命令，提升开发卫生。如何工作 Amplifier 在 Claude Code 基础上扩展：克隆仓库后运行 make install 安装依赖，激活虚拟环境，然后启动 claude 即可加载所有增强。用户可在 Amplifier 目录或外部项目中使用智能体和工具；知识更新通过 make knowledge-update 处理文档；并行开发用 make worktree feature-name 创建分支。整个系统注重分解策略、演示驱动开发和元认知配方，确保 AI 输出高效且可控。目标用户与适用场景主要面向使用 AI 助手的软件开发者，特别是那些处理多任务、知识密集型项目的团队。它在 Windows WSL2 上测试最充分，也支持 macOS 和 Linux。适合架构师、调试专家或知识管理需求高的角色，但不推荐生产环境使用。技术栈与安装 · 核心技术：Python 虚拟环境、Claude Code、Git、Makefile 和 Shell 脚本。依赖 Claude Code 环境处理智能体和记录。 · 使用示例：启动 Claude 后，输入 /modular-build 构建模块，或 /transcripts 管理记录。

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#开源推荐 #AI编程 #Amplifier #微软 #代码生成

1个月前

Cursor 可以开启系统提示音，任务完成后有个提示音效，超爱这个配置❤️，生成代码需要一段时间，这时候可以切到其他任务(刷刷推特，小红书什么的😄)，听到提示音再切回来 review ai 生成的代码

#Cursor #系统提示音 #代码生成 #效率工具 #积极

1个月前

直到自己花钱订阅 GitHub copilot，我才想方设法让自己的 $100/y 花得值。准备下一阶段要按照自己 code review的能力上限用 Agent 帮我写代码，想来想去，Tutolang（视频创作小语言）可能是最合适的，希望年底前能做出来，试试看吧。

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#GitHub Copilot #agent #Tutolang #代码生成 #编程工具

1个月前

大家都知道，VSCode 本身的插件生态已经很强大了，排在最受欢迎榜单前五十的，基本都是写代码必备，比如 Pylance、Jupyter、Docker、Prettier、Copilot、WSL 这些。装上之后，写代码体验会提升一个档次。不过最近更有意思的是 —— AI 编程插件越来越多，而且真的很好玩。以前写代码可能有点枯燥，现在你可能一句话就能生成一堆代码，甚至直接“对话式开发”。今天整理了几个目前最受欢迎的 VSCode AI 插件，值得收藏。 1.Continue 完全开源的 AI 编程插件，免费用。它就像是 Copilot 的“平替+进阶版”，支持 AI 对话写代码、自动补全、智能修改，还能通过快捷键随时唤起。最大的亮点是：能接入十几种大模型，比如 OpenAI、Claude、DeepSeek 等。 2.Cline 一句话总结：免费 + 简单 + 强大。只要绑定 ChatGPT、Claude 等 API，就能对话式编程。想象一下，你随便聊几句，VSCode 就能帮你搞出一个软件雏形。 3.GitHub Copilot / Copilot Chat AI 编程鼻祖，微软+GitHub 官方出品代码自动补全、根据注释生成代码、解释代码、Chat 模式交互，任何层次开发者（尤其是主力用 GitHub 的人） 4.CodeGPT 这是一个商业插件，界面更干净，功能排布清晰。用过 Cursor 的人会觉得很熟悉，主打的就是代码生成和补全，偏向“简洁实用派”。 5. AI Toolkit 这是一个更专业的工具箱，专门面向大模型的调试和测试。你不仅可以直接调用 75个在线模型，还可以连接本地模型，甚至进行微调 (Fine-tuning)。对喜欢折腾模型的开发者来说，这个插件相当于一站式 Playground。 6.Graphite (AI Code Review) 智能代码审查助手，AI 帮你做 PR 审查、优化建议，需要频繁提交和审查 PR 的团队 VSCode + AI 插件，已经让“写代码”这件事变得完全不一样了：新手可以降低门槛，快速跑起来；老手能提升效率，把时间花在更有价值的地方；甚至还有可能一句话写一个应用。

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#VsCode #AI编程插件 #代码生成 #Copilot #对话式开发

1个月前

说句实在的，写程序最费时间的，往往不是“想清楚怎么做”，而是那些重复又机械的活：接口要搭脚手架、参数一变要改一堆文件、修个 bug 还得补测试。活不难，就是耗时。在众多工具中，Codex 和 Claude Code 是讨论度最高的两个，一个专注于把自然语言快速翻译成代码，另一个则成为项目里的智能合作者，这两个工具的功能定位不相同，开发者可以根据自己的需求来选择最合适的助手。 Codex：把“人话→代码”的速写笔，写小功能、补逻辑超快。 Claude Code：项目里的AI 同事，能读仓库、跨文件改、还会配合 Git 整套流程。各自最好用的场景 Codex：脚本/小工具/原型验证，几句话就能吐出可运行代码。我常见的用法：写个 API、补个校验、加个小逻辑，几秒出底稿；在 IDE 里自动补全，敲起来很顺；场景适配广，Python/JS 这类主力语言表现都不错。一个直观例子：要做“注册接口（Flask）”，又要校验、又要错误处理——自己从零写嫌烦？直接丢给 Codex。一分钟不到，给你一个能跑的雏形，然后你再按需求微调。什么时候用 Codex 最舒服——小功能/小脚本、学习练习/验证想法、写模板化代码、重复性强的环节 Claude Code：搭脚手架、批量改接口、同步更新测试 & README、开分支提 PR。它会读你的项目上下文，理解模块之间的关系，然后跨文件动手改，并且直接融入 Git 工作流（commit/分支/PR 一条龙）。常见的它能干的事：一句话需求，它直接搭项目结构、写核心逻辑、再补测试；接口参数改了，同时更新调用方和测试；和 Git 打通，一边改一边提交，像真的有同事在配合你。举个例子： “来一个命令行任务管理工具（Python + click）——要项目骨架（src/tests/README/setup.py），还要可用的 task_manager.py，再顺手写点单测。” Claude Code 通常几分钟就把骨架/逻辑/测试铺好，你直接 pip install -e . 跑起来看效果，再微调就行。什么时候用 Claude Code 最称手——要跨文件改动的需求；需要测试/文档/项目结构一套齐；团队协作、要走 Git 流程的活怎么选（直给）个人、脚本党、追速度 → 选 Codex。团队、跨文件改动、要交付 → 选 Claude Code。最佳实践：局部用 Codex，整体让 Claude Code 收尾。我自己踩过的坑 & 使用感受刚上手 Claude Code 时，一定要把需求拆清楚，比如“要哪些目录/文件、基本命令、最小可用功能、要不要测试”。它就像懂事的实习生，你说清楚，它干得漂亮。 Codex 给出来的底稿，别无脑照抄。生成很快，但边界条件、异常、幂等这些，最好自己再走一遍。跨文件大改时，不要一次丢 30 条需求，分批走，每一步让它 commit 一次，出现问题好回滚。最后一句：工具的体验，和使用场景、你的工作习惯强相关。分享一点使用的个人感受哈，虽然感觉大家普遍说codex很慢，不过因人而异。工具嘛，自己用的顺手最重要，每个团队/人需求不一样，找到最顺手的组合，才是生产力的最大化。

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#编程效率 #AI代码助手 #Codex #Claude Code #代码生成

1个月前

🎉一觉醒来，Claude Code 又更新了，国庆期间刚好可以把玩 Sonnet 4.5 了最近这段时间用 Sonnet 4.0，感觉他写模板代码的能力确实强，但是对于理解我的意图以及修复问题还是有欠缺

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#Claude Code #Sonnet 4.5 #AI模型 #代码生成 #技术更新

𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞

1个月前

为了解决这个问题，我们引入了存储库规划图（RPG），这是一个持久的表示，通过在一个图中编码功能、文件结构、数据流和功能来统一提案级和实施级规划。 [2509.16198] RPG: A Repository Planning Graph for Unified and Scalable Codebase Generation

#存储库规划图 #RPG #代码生成 #提案级规划 #实施级规划

2个月前

以前写代码，全靠手敲，一行行慢慢堆。现在不一样了，Claude上线，写代码速度直接开挂，框框快，不管多忙，指挥AI，干就完了。

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#AI #Claude #代码生成 #效率提升 #编程

2个月前

刚在 VibeHacks 看到这个项目突然想到，可能可以加一个思路原来由于编码成本过高大部分重构都放在积重难返的时候 VibeCoding 应该每次 commit 后或者每次一个 feature 发布后微重构，来使全局更合理或者说，每次功能发布都是从零重新生成整个项目就像编译一样，只不过是基于完整业务“编译”业务到代码

#VibeHacks #VibeCoding #微重构 #持续优化 #代码生成

2个月前

我发现 codex 现在很会写代码，在给出基本 form ui 结构后，要求它使用 zod 完善 save 逻辑，第一版输出在自己实现报错 ui。让它使用 Form 组件，它开始全局检索 Form 使用，然后重写（挺会通过检索已有代码来模仿学习）。codex 搜索是用自己实现的 rg 命令（基于 rust 实现），支持字符模糊搜索。

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#Codex #代码生成 #zod #Form组件 #UI开发

饼干哥哥🍪

2个月前

在实际应用场景中，二者的差异尤为明显。对于需求明确的任务，如“参考已有模块 A 实现功能 B”，Codex 能准确理解并模仿风格，只改动必要代码；而 Claude Code 则可能进行全局分析和重构。在修复小型 CSS 样式问题时，Codex 修改完即止，而 Claude Code 则可能附带进行一些非必要的优化。「话少」意味着 Codex 在 Token 消耗上更少，执行任务也更聚焦。

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#Codex #Claude Code #代码生成 #Token消耗 #代码修复

2个月前

看到最近不少人又在提及 Codex. 于是就重新拿出来试了一下. 试了一个手边的简单的任务, 并和 Claude Code 比较了一下. 结果还是不行啊. 虽然勉强能完成任务, 但方案比较繁冗, 而且很机械. 相比较 CC 就能洞察到一些需求之外, 但仍然很相关的点, 并据此提出了更优雅的方案. 最后, 这 UI 的美观程度, Codex 也是差着不少.

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#Codex #Claude Code #代码生成 #UI #性能比较

2个月前

用了一个月的 Codex 以后，彻底抛弃了 Claude Code

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#Codex #Claude Code #代码生成 #AI工具 #技术评估

2个月前

最近开始用 OpenAI 的 Codex，感受和这个人说的差不多，Codex 确实“just does the work”。Claude Code 也继续很棒，特别是会发挥很多我没想到的点，虽然有时过度发挥很不爽。于是我开始尝试组合：先用 Claude Code 开局，再用 Codex 「擦屁股」。

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#OpenAI Codex #Claude Code #代码生成 #AI 编程 #工具组合

2个月前

代码编辑器 #Zed Editor 与谷歌合作直接集成 #Gemini CLI，帮助开发者在 Zed 编辑器中即时生成或重构代码。 Gemini 会在生成或修改代码后在一个界面中呈现所有更改请求开发者审阅，开发者可以批准、拒绝或手动修改代码。查看全文：

Google Gemini 2.5发布引发AI模型性价比热议· 282 条信息

OpenAI新德里发布会：ChatGPT语音翻译功能引发热议· 657 条信息

#zed editor #Gemini CLI #代码生成 #代码重构 #谷歌合作

2个月前

今日发现的小羊毛： Cursor 订阅用户可以免费使用 X 新推出的 grok-code-fast-1 模型一个星期，这种免费的午餐我肯定不能错过。我轻度使用了一个下午，发现效果还是可以的，速度是优势，真的非常快！但是代码量上来后面就越来越拉了，相比我日常使用的 4-sonnet，感觉差不多，稍微差一点把，但是绝对是可以用的。 Reddit 的真实用户评价：

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#Cursor订阅 #X grok-code-fast-1模型 #免费试用 #代码生成 #速度快

2个月前

看到关于 vibe coding 的讨论，我想分享自己的经历：作为一个稍微有点聪明但不多、半吊子 PM、大学连 C++ 指针都没学明白的代码苦手，如果不是 ChatGPT 的诞生，我应该是永远写不出目前在用的一些效率小脚本了。即便如此，当我试图用“自认为严谨”的方式描述新功能需求，并交给 AI 生成代码时，结果往往不尽如人意：要么直接报错，或者实现效果 vs 预期相差甚远。接下来，我只能一遍一遍把报错信息 or 差异丢给 AI，企图让它自己不断尝试改进代码。所以，我觉得如果有人认为借助AI就能轻松变成“程序员”，那只有一种可能：他对AI交付的代码没有任何细节上的要求。比如，让 AI 生成一个 Landing Page 确实没问题，因为只要页面看起来像模像样，顺便填充了 AI 味十足的文案，就算是心满意足了。但如果希望 AI 在生成代码时关注某些细节，或者实现特定框架下的功能，那就很难了—— 因为不懂代码、不懂框架，所以没法在正确方向提出要求，只能被迫接受一个“看起来还行”的结果。然而，更多时候，自己都没有意识到“还需要关注某些细节”，因为也不知道究竟有哪些细节需要关注… 总之，虽然 AI 对我帮助很大，但我也清晰意识到：我这种靠 AI 点亮编程技能的人，无论是执行力还是效率，和“靠写代码吃饭”的人没法比。保持谦卑，保持尊重。

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#AI辅助编程 #ChatGPT #代码生成 #编程技能提升 #效率工具

2个月前

AI这段代码给我看笑了最近 Claude 正好生成了一段类似的代码让我一阵臭骂很难想象完全vibe coding这代码质量会怎么样

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#AI代码质量 #Claude #Vibe Coding #代码生成 #负面评价

2个月前

最先进的一批AI模型写代码不烂，模块级别远超人类程序员平均水平，写出来烂代码先看看选的啥模型，上下文是不是充分，提示词是不是要优化。跨模块的代码，受限于上下文窗口长度，可能需要人类辅助设计规划一下，如果项目结构合理，AI一样可以重用现有代码保持DRY

深度学习模型升级引发AI能力大跃进，行业迎新变革· 133 条信息

#AI模型 #代码生成 #模块级别 #人类程序员 #上下文窗口