用户退订、封锁中国，Claude Code亲手送出的“泼天富贵”，腾讯CodeBuddy来接了？

66 0 0

文章摘要

【关键词】 AI编程、国产工具、CodeBuddy、技术决策、Claude Code

Claude Code曾是备受追捧的AI编程工具黑马，但近期却让全球开发者失望。开发者 Ahmad 在推上细数其“数宗罪”，如 Claude Code 里没有 opus 4、周用量限制却不提供具体数据等，其帖子已有 38.4 万阅读量。同时，有开发者在 reddit 上直言其正在走下坡路。

当前，AI编程工具竞争激烈，不仅在产品层面，模型层面的博弈也很激烈，甚至出现全球范围的“准入门槛”和“封锁线”。在此背景下，国产代码模型加速发力，如今年 8 月的 DeepSeek V3.1 在国际开发者社区引发热议，它在 aider 编程基准测试中成绩优异，且在多方面全面升级。

国产编程工具也在不断演进，CodeBuddy IDE 率先接入 DeepSeek V3.1 并开启公测，随后带来两大更新：一是增加新的产品形态 CLl，即“CodeBuddy Code”，它是终端原生的 AI CLI，具备五大核心产品能力；二是 IDE 新能力与生态融合，开启公测并面向所有用户开放，国内版支持 DeepSeek，国际版支持主流模型，且在两方面提升显著，打通了完整的“代码、部署、上线”闭环，形成“模型—工具—生态”链路。

InfoQ 对 CodeBuddy 团队进行了采访，探讨了产品相关问题：
1. 产品定位与演进：CodeBuddy 旨在打造能理解项目上下文、执行复杂任务的智能助手，从最初的 IDE 插件，到增加代码补全、智能体功能，再到发布国际版、重构插件版本、推出 CLI 等，经历了从单一 IDE 插件到多平台兼容、模型整合与优化、从工具型到流程型能力的关键转折，能满足不同用户和场景需求。
2. 产品形态选择：产品形态取决于技术发展和用户需求，IDE 插件、独立 IDE 和 CLI 面向不同用户和场景，功能分配遵循一定原则，以提供最优开发效率和 AI 协作体验。
3. 代码补全与重构：在代码补全方面做了多维度优化，在复杂重构和大规模代码迁移场景下，CodeBuddy CLI 优势明显，虽未做精准评测，但 AI 辅助编码能提效。
4. 独特技术壁垒：CodeBuddy 是面向企业级复杂项目的工程智能体平台，结合多种能力，提供海外工具难以复制的价值，形成了清晰的商业模式和研效生态体系。
5. 工具选择标准：场景适配优先于品牌偏好，工程上下文管理能力成为核心指标，可扩展性和定制能力也很重要。
6. 产品定位：追求“工程质量”，在此基础上尽可能快，认为未来竞争要看谁能让开发者在真实项目中少踩坑、少返工、持续维护。
7. 用户规模：拥有百万级用户，约 1/4 是非技术用户，企业客户占 40%。

在技术决策方面：
1. 模型性能：混元 + DeepSeek 双模型在小程序上有优化，但在上下文支持、稳定性等方面与 Claude 模型有差距。
2. 商业模式与成本控制：采用分层商业模式，在成本控制上有智能模型路由和上下文优化两方面创新。
3. 计费模式：正在探索订阅制和企业套餐，提供固定额度和团队管理能力，内置实时消耗反馈和预算上限管控。
4. 上下文处理：采用压缩 + 外部存储的混合策略。
5. 代理探索：CodeBuddy CLI 正在探索类似“后台代理”和“看板式多代理系统”的能力，单体代理和多代理协作各有适用场景。
6. 自动探索与人工介入：自动探索适合结构清晰、规则明确、风险可控的任务，人工介入涉及高风险、不可逆或结果多样化的场景，通过任务级和结果校验 checkpoint 确保自动行为不失控。
7. 规则、计划模式和规格驱动：Rules 是硬性约束，Plan Mode 指导 AI 按步骤完成复杂任务，Spec – driven 以功能或产品规格为导向生成代码。
8. YOLO 模式和 SOLO 模式：CodeBuddy 通过规则引导、上下文感知和审查将两者融合，让开发者在自由与规范间自如切换。
9. 规则制定：临界点是团队在自由度与可控性之间的最优张力点，CodeBuddy 的规则层可配置化，帮助团队找到平衡。