6月23日，百度发布独立的AI IDE——文心快码Comate，我就第一时间上手体验了，最近comate升级到3.5S版本，支持模型包括Kimi K2、Kimi K2 0905、GLM-4.5、DeepSeek-V3.1，并且强化了多智能体自协同能力。
从原来的由Zulu编程智能体作为核心，实现「需求-编码-调试-验证」的端到端生成，到现在的内置Zulu、Plan、UT、F2C、Architect等****不同能力特长的智能体实现开发协同。实测体验下来，在项目中尤为显著。
尝试开发了一个AI健康记录应用，实测体验下来：Comate在产品开发的整体工程能力实现上有显著提升。
灵感来源
前段时间工作特别忙，作息也不规律，过了一段非常不健康的日子。最近痛定思痛，准备了一系列“吴尊”计划。不过市面上和健康相关的app一般的都是饮食记录和体重记录，找了一圈，都没有特别贴合我的需求的应用，想了想不如自己手搓一个。
我的初步想法是用语音把一天的作息、饮食、运动量等进行描述，比如"我昨晚11点睡，今早7点醒，上午喝了1杯咖啡，中午吃了炸鸡，晚上跑步1小时"。通过AI模型自动对指标进行拆分并记录，在需要时可以快速查看某个指标情况，比如查看过去一周的入睡时间，生成本周的健康报告等。
需求描述
把前面的大致想法转写为一段产品需求文字。
comate内置了Plan智能体，能更好地拆解我们输入的需求，将较为抽象的产品需求变为清晰的可执行开发步骤，需求发送给它后，很快就制定了一份开发计划文档，包含技术栈、各阶段开发的执行计划等等。
正式开发
之前comate里我使用zulu智能体比较多，新版的comate新增了Architect智能体，它基于 SubAgent架构，内置 ****Deep Read（深度阅读） ****+ ****Actor（执行智能体） ****，能更好地拆解复杂问题并分工、编排，完成大型项目交付，这次我选择Architect进行开发。
comate依次完成前后端的开发，具体包含：
前端部分：
- React + TypeScript + Ant Design 的现代化前端架构
- 完整的页面组件（首页、记录页、分析页）
- 可复用的UI组件（输入面板、记录编辑器、筛选器等）
- 完整的服务层（数据服务、API服务、语音识别等）
- 类型定义和工具函数
后端部分：
- Node.js + Express 的RESTful API服务
- 完整的MVC架构（控制器、路由、服务）
- 通义千问API集成服务
- 本地文件系统数据存储服务
- 健康数据分析服务
过程中出现报错也没关系，comate支持直接读取终端报错信息，自动进行bug修复。同时也可以在问题界面，一键点击修复所有问题。
界面美化
功能实现后，第一版的UI相对比较朴素，主要是前期的提示词里没有对UI风格提具体要求。Comate中内置了F2C智能体， 可以还原Figma设计稿，自动生成可运行、可维护的前端代码。
不过作为mvp版本，我选择更简单方式，zulu内置联网功能，我直接让其搜索并模仿苹果IOS26的“液态玻璃“效果，对界面进行优化。
最终效果如下：
大家也可以参考此方法，让智能体自行搜索和模仿优秀产品的设计风格，可以快速让项目UI的美观度提升一个台阶。
功能测试
通常情况功能测试最好在UI美化之前，不过打乱顺序其实也没啥影响。在预览界面，我手动测试了所有页面的跳转，逻辑都正确。然后是测试最重要的健康数据提功能，能否调用大模型api把用户输入的日常行为提取为结构化的健康数据，并进行记录。
顺便我也用内置的UT智能体，UT能完成单元测试，同步提供覆盖率报告。
最终效果
整体上，最终成品还是很符合预期的，用于自己平时的健康记录完全没有问题。
AI 编程的核心流程 “自然语言输入→高质量代码输出”，看似很直接简单，但隐藏着多重复杂的逻辑处理环节，comate目前内置的智能体基本能满足开发中不同阶段的主要需求。
需求分析能力、任务拆解能力、工具调用能力这些本质是对编程逻辑、自然语言语义及工具特性的深度融合理解，使其在 “从文字到代码” 的转化中，更接近人类开发者的思考路径。还是那句话：当AI真正理解开发者的意图时，技术的边界就会被重新定义。
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