封面终版

前几天看腾讯也发布和开源了他们的Claude code,名字是Codebuddy code。

就下载下来试了试效果（说实话，一开始是冲着它能免费用GPT-4o、Claude 3.5这些顶级模型去的）。

整体来看效果还不错，对于刚开始发布来说，我认为已经可以初步当做生产力工具了。

目前国内版本可以使用的模型只有DeepSeek-v3.1和V3。但是它支持微信登录啊。

国际版本可选的模型相对比较多：

Claude-4.0-Sonnet、Gemini-2.5-Flash、Gemini-2.5-Pro、GPT-5、GPT-5-mini、GPT-5-nano、GPT-4o-mini

目前来说Claude code我用过，但是没用过API是正版的，模型都是国内平替（封号太严重了啊，我爱国！）。

目前使用感受来说，遗憾就是：不支持子Agent。

另外官方说支持图片识别，但是我拖进cli和粘贴好像都不好使。不知道是不是我操作的问题。

但是瑕不掩瑜啊。

虽然Codebuddy code还有很多缺点，但是我个人认为可以作为Claude code平替，毕竟让免费使用世界上第一梯队的模型啊。

但是不知道为什么选择Gemini2.5的时候一直报500。而其他模型好像没什么问题。

 ※ Tips for getting started:
 1. Shift + Enter to add a new line while typing.
 2. Press Ctrl + V to paste images from clipboard.
 3. Press / to use commands, @ to mention files.

> /init
  ⎿ 500 Server error

> 你好
  ⎿ 500 Server error

1.安装

安装命令：

# 全局安装
npm install -g @tencent-ai/codebuddy-code

-g代表全局安装。

当然安装之前，大家要先安装Node.js,

地址：https://nodejs.org/zh-cn

接下来我们在任意目录按住shift+鼠标右键，输入codebuddy,即可打开。

打开以后，首先会让你选择登录。

打开科学工具，一个纯净的节点的话，你可以享受到国外的模型。

如果是WeChat的话，就是国内的DeepSeek-v3.1和V3。

启动界面

选择微信登录

选择Google

我还是推荐大家能用科学的，就先科学一下。

另外，科学的，1000积分真的不够用啊。用完以后，换了新账号结果就只有500了。

2.简单使用及配置方法

Github其实有详细介绍，

配置的详细说明：https://github.com/mxpus521/codebuddy-code/blob/main/docs/README.md

我把我这两天用的比较多的给大家介绍下：

第一个是

/help #可以查看帮助信息

/help

/mcp #查看配置的mcp
/init #初始化项目和claudecode的一样。
/compact #压缩上下文

mcp

可以用下面的命令安装这几个MCP：

# 注册 playwright 服务
codebuddy mcp add -s user playwright -- npx @executeautomation/playwright-mcp-server

# 注册 sequential-thinking 服务
codebuddy mcp add -s user sequential-thinking -- npx @modelcontextprotocol/server-sequential-thinking

# 注册 context7 服务
codebuddy mcp add --scope user --transport http context7 https://mcp.context7.com/mcp

# 注册高德地图服务
codebuddy mcp add --scope user --transport sse amap-amap-sse "https://mcp.amap.com/sse?key= 你的key"

这里有官方的相关文档，其实mcp服务也是支持全局安装还有项目级别的安装的。

MCP文档：https://cnb.cool/codebuddy/codebuddy-code/-/blob/main/docs/mcp.md

3.实际项目测试

我们这里用我们的dify的Chatflow批量测试工具为例，做一个前端页面，看看怎样。

这个项目开源了，项目地址是：

Wangshixiong/dify_chatflow_batch: dify_chatflow批量测试工具:https://github.com/Wangshixiong/dify_chatflow_batch

先给大家看下最后的效果：

实际效果

init后删除无用代码

开始讨论新需求

输入需求：

我们现在开始一个新的需求。我计划给这个工具做一个前端界面。前端界面计划支持配置文件中的所有配置项(持久换保存，及未来的切换），支持上传测试用例，现在测试用例模板。支持开始和听见子测试。开始测试后，可以实时展示进度和模型回复。最后支持测试结果下载。请你思考下需求文档，然后我们开始设计前端web页面。

然后开始设计web页面：

设计页面

布局及方案

讨论项目架构

和他讨论项目架构：

项目架构

编写需求文档和开发文档

让他给出详细的需求文档，然后由我确认：

需求文档

接下来我们让他制定开发计划：

开发计划

另一个AI审核

在这里，我们可以把两个文档，需求文档和开发计划，扔给另一个AI审核下，如果大家在本地有Claude，直接让他阅读审核就可以。

但是我没额度了，所以我扔给了Gemini：

Gemini审核

我们再把Gemini的建议给到他。

让他阅读下这些意见，看是否有必要对需求和开发文档做更新。

开始开发

让他开始开发，每次开发完，都得测试。

开始开发

接下来，为了省心，就跟他说：接下来，你依次完成每个阶段的开发，不必再询问。但是每个阶段完成后，都必须进行充分测试。有必要使用playwright工具，进行前端点击测试的时候，你使用它即可。不必询问。

然后下面是中间过程演示，他会自己启用浏览器进行测试。当然，这些都是playwright这个mcp本身的功能。

我想在这里强调的是它使用MCP工具服务的能力。

playwright自动化测试

不知道大家有没有注意到，他的token使用量已经达到了10.8M，上下文达到了70%，这里停下来，等我运行压缩命令了。

其实可以自动压缩，忘了设置了。

但是很奇怪，他自己试着运行失败了其实是。不然那应该不需要我介入。

继续自动化测试前端页面功能，查看日志，自己修复

但是头疼的是一直找我要工具权限，但是我的项目配置和全局配置都是这个啊，没搞明白，回头再研究。

{
  "permissions": {
    "allow": [
      "Read",
      "Edit",
      "Bash(*)"
    ],
    "deny": [
      "Bash(rm:*)",
      "Bash(sudo:*)"
    ],
    "defaultMode": "bypassPermissions"
  },
  "enableAllProjectMcpServers": true
}