實測騰訊版Claude Code，能微信登陸，還能用GPT5、Claude4和Gemini 2.5 pro御三家

導讀：在AI編程工具領域，用戶在Claude Code、Gemini CLI和OAI Codex CLI之間徘徊，各自存在痛點。騰訊推出的CodeBuddy，集插件、CLI、IDE于一體，并全面支持GPT、Claude和Gemini系列模型，為開發者帶來了無縫遷移和強大的AI編程體驗。本文將深入探討CodeBuddy的綜合性能，以及如何利用其強大的模型支持，構建一個本地AI畫廊和可視化API調用界面。

在AI編程工具的激烈競爭中，開發者們常常在Claude Code、Gemini CLI和OAI Codex CLI之間輾轉反側。Claude Code近期承認了其“降智”問題，而Codex CLI的用戶體驗則稍顯遜色，即使是自動運行，也需要用戶頻繁授權，其獨特的命令格式更是增加了學習成本。另一方面，Gemini CLI似乎限制了Gemini 2.5 Pro的潛力，盡管其上下文長度領先，但在CLI環境下，它卻無法實現并行處理，甚至會出現文件遺漏。

正當開發者們為這些工具的局限性感到困擾時，騰訊的CodeBuddy橫空出世。這款工具集插件、CLI和IDE于一身，并且更新速度驚人，能夠全面支持Claude 4、Gemini 2.5 Pro和GPT 5等主流模型。對于習慣使用Claude Code的開發者來說，CodeBuddy的遷移過程幾乎是無痛的。它提供了與Claude Code相似的豐富功能，包括聯網搜索、科學計算Notebook、文件讀寫、自定義規則、內存管理、MCP以及即將支持的subagents和hook功能，可謂應有盡有，毫無遺漏。

鑒于CodeBuddy Code的強大綜合性能，作者決定優先測試其與Claude Code的功能兼容性。正如前文所述，CodeBuddy Code在聯網搜索、科學計算Notebook、文件讀寫、自定義規則、內存管理、MCP等方面的表現與Claude Code如出一轍，甚至在subagents和hook方面也規劃了未來的支持。作者表示，遷移到CodeBuddy Code的過程非常順暢。

在之前的開發過程中，作者曾嘗試使用網頁版進行批量圖片處理，但遇到了不少不便之處：無法批量操作，生成的美圖不會自動下載到本地，二次修改時也需要重新上傳，整個過程顯得非常“人機”。為了解決這些問題，作者計劃基于OpenAI GPT4o的Library，開發一個名為“小畫廊”的本地AI畫廊應用，并實現API的可視化調用界面。即使不用于重新生成圖像，它也能作為AI生成圖片的本地文件管理器，極具實用價值。

開發的第一步，是利用Gemini 2.5 Pro進行聯網調研，了解GPT Library的實際樣貌，并制定開發計劃。Gemini 2.5 Pro的分析結果顯示，主頁面應設計成一個4×4的網格布局，并包含一個輸入框，用于調用圖片生成、圖片修改以及自動加載本地已有圖片等功能。作者強調，之所以頻繁切換模型，是為了充分體驗不同模型的特性，實際開發中，選擇最順手的模型即可完成全流程。

在配置過程中遇到的任何問題，都可以直接向Gemini提問。Gemini強大的上下文理解能力使其能夠輕松處理多輪對話，無需擔心性能下降，甚至可以根據對話歷史提取需要執行的代碼計劃。這種交互方式使得開發過程更加順暢高效。

在明確了交互邏輯之后，前端UI的實現變得更加簡單。第二步，作者選擇使用GPT 5來生成實現邏輯的代碼。這個階段生成的頁面采用了Python實現，界面樸素，但核心功能均已封裝為按鈕形式。

邏輯調試成功后，作者轉而使用Claude 4來完成網頁UI的復刻。CodeBuddy Code在此過程中還提供了智能的推薦提示語，方便作者直接復用。作者讓Gemini 2.5 Pro為自己生成提示語，進一步完善了畫廊功能。

接下來，作者嘗試對本地的單一圖片進行修改，此次修改參考圖同樣使用了GPT 4o。修改畫面功能得到了有效的實現。

作者還新增了創建時間顯示、快捷短語以及通過提示語關聯相關圖片的功能。整個項目初期僅使用了一個主提示語，后續通過CodeBuddy Code對圖片加載速度、圖片尺寸、圖片修改快捷指令等方面進行了優化修改，整個過程耗時約2小時。作者給出的開發指令是：“幫我做一個gpt library 4*4 的畫廊，底下有一個輸入框，像是@page1.png ，然后每一張圖片點擊就會有一個新的界面@page2.png ，輸入框是調用的模型是gemini-2.5-flash-image-preview @https://ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation#rest”。

在CodeBuddy Code上的使用體驗方面，作者總結了對三款模型的感受：Claude 4非常適合用于前端開發，幾乎沒有任何問題；GPT系列模型在已有項目和明確需求的情況下，能夠模仿代碼風格，并且寫代碼非常克制，只輸出必要內容；而Gemini目前主要用于多文件讀寫和聯網搜索。與CodeBuddy IDE結合使用時，可以在主任務執行過程中進行分支對話，例如上傳圖片并補充需求，從而實時更新CodeBuddy Code的開發計劃。

最后，關于CodeBuddy的安裝，需要先訪問 https://nodejs.org/zh-cn/download 下載并安裝適合您電腦版本的Node.js。隨后，在命令行工具中運行以下命令即可完成安裝：npm install -g @tencent-ai/codebuddy-code。

安裝成功后，CodeBuddy支持兩種注冊方式：微信登錄可使用DeepSeek V3.1；另一種方式則支持GPT、Claude和Gemini系列模型。新上線初期，用戶可免費獲得Pro版本的1,000 Credits。

坦白說，當前開發CLI工具的門檻并不高，除了主流模型外，OpenRouter、Grok、Groq等也都推出了自己的CLI。Gemini CLI的開源也意味著框架改動相對容易，甚至可以直接套用現有框架，僅需更換加載圖標和模型列表即可。然而，作者看好騰訊此次的CodeBuddy，尤其是在Cursor改變計費模式、Claude Code“降智”的當下，騰訊能夠推出集三種形態AI編程工具于一體的產品，并且不擔心模型服務中斷或平臺跑路，這無疑給開發者帶來了極大的安心和便利，堪稱“暖暖的，很貼心”。