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- 今年我试了十几款 AI 编程工具，最终只留下这 3 个
试了一圈，最后留下的是： Trae + OpenCode + CodeBuddy
为什么是这三个？因为它们分别解决了 AI 开发的三个核心问题：
🔧 三款工具定位
工具 定位 核心优势 Trae 模式自动落地，从需求到代码一条龙。
OpenCode开源免费模型自由切换，性价比拉满。
CodeBuddy IDEA 插件 混元+DeepSeek+GLM等模型，可以胜任小任务开发与补全。
💡 AI 开发核心思想：从"补全"到"协作"
用了这么久，最大的认知转变是：
AI 不是来帮你"写代码"的，是来帮你"解决问题"的
以前：我写代码 → AI 补全几行
现在：我描述需求 → AI 理解上下文 → 生成完整方案 → 我 Review 调整
核心公式 = 清晰的需求描述 + 准确的上下文 + 合理的验收标准
🧩 模块性 AI 开发心得
这是我今年最大的收获—— 把 AI 当成模块化的"能力单元"来用 ：
需求分析→代码实现→终端调试。
任务分成环节，形成流水线，而不是指望一个命令干所有事。
另外Skill与MCP也只是技能可以自己灵活的使用AI生成定制，我只使用了几个主要的。
模块化思维的关键：
- 不追求"全能工具"，追求"最佳组合"
- 每个环节用最顺手的工具
- 工具之间可以无缝切换（文件系统是共同的接口）
⭐ 心得
Trae ：中文需求直接生成项目，但复杂项目还是需要人工把控架构。适合快速原型和从 0 到 1。
OpenCode ：终端里直接和 AI 对话，效率翻倍。GLM等免费模型够用，复杂任务切 Claude。
CodeBuddy ：Java 开发必备。IDEA 里直接用，不用额外装 IDE，代码审查效率提升明显。
🎯 AI 开发心得总结
1. 工具只是手段，思维才是核心 —— 学会用自然语言精确描述需求
2. 不要迷信 AI，也不要排斥 AI —— 它是协作伙伴，不是替代者
3. 保持学习，持续迭代 —— AI 工具更新很快，今天不会的明天可能就解决了
4. Review 永远不能省 —— AI 生成的代码，逻辑正确 ≠ 架构合理
2025 年，AI 编程已经从"尝鲜"变成"日常"。你留下的是哪几款？
#AI编程 #Trae #OpenCode #CodeBuddy #程序员效率展开35 - 奇迹这部电视剧，不知道你们有没有看过。
前面刚开始是，是闫妮在深圳跑楼送外卖，刚开始1块钱一单结果接太多了，然后都超时了，为了能加入跑楼团队，开始大脑记忆每个楼层的公司怎么走，这在他们看来是奇迹，我真笑了。
后面看到白宇演绎的粉面店老板的故事，有点像是武林外传那种短剧风格。
如果这都算奇迹，那我以前送外卖，自学黑马程序员的视频，走向java开发岂不是更奇迹了。展开101
