CodeBuddy，真的强的可怕，10 分钟就实现了一个猜数字的功能的游戏

大家好我是你们的老朋友，老码小张。混迹码场多年，平时就爱琢磨点技术背后的门道，总想着怎么用牛逼的技术把咱们从繁琐的重复劳动中解放出来。这不，最近 AI 编程工具火得一塌糊涂，各种“神器”层出不穷，看得我眼花缭乱。今天，我就要给大家爆个猛料，聊聊我最近发现的一个“宝藏级”AI 编程搭子——CodeBuddy！

你敢信吗？我用这家伙，10 分钟就撸出来一个功能还算齐全的“猜数字”小游戏！ 没错，就是那个经典的 Bulls and Cows 游戏！

先别急着说“不就猜数字嘛，有啥难的”。嘿，10 分钟哦！从零开始，包括需求梳理（虽然是我自己提的）、代码生成、调试，甚至还给我整了点单元测试的苗头！游戏我已经麻溜地部署上线了，想尝鲜的可以直接戳这里：点我开玩！[1] (温馨提示：毕竟是10分钟速成品，有那么一丢丢小 bug，但绝对不影响你体验被 AI 碾压智商的快感，哈哈！)

是不是有点小激动，想知道我是怎么做到的？别急，听我细细道来。

我的“魔法咒语”——给 AI 的需求说明书 (Prompt)

话说，要让 AI 干活，首先你得告诉它你想干啥，对吧？这就好比你给产品经理提需求，哦不，是你当产品经理，给 AI 程序员提需求。这份“需求文档”，行话叫 Prompt。

我的这份 Prompt 可谓是“深思熟虑”（其实也就花了几分钟构思）：

帮我使用 React做一个猜数字的游戏

## 一、核心玩法（沿用经典）

1.  系统随机生成一串**不重复**的数字序列，默认长度 N。
2.  玩家输入同样长度的猜测序列，每位数字不可重复。
3.  系统返回提示：
    *   **A（Bulls）**：数字和位置都对的个数。
    *   **B（Cows）**：数字对但位置不对的个数。

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## 二、难易度设定

| 难度          | 数字长度 N | 可用符号             | 允许重复 | 时间限制  | 猜测次数上限 |
| ----------- | ------ | ---------------- | ---- | ----- | ------ |
| 简单 (Easy)   | 3      | 0–9              | ❌    | 120 秒 | 15 次   |
| 普通 (Normal) | 4      | 0–9              | ❌    | 90 秒  | 12 次   |
| 困难 (Hard)   | 5      | 0–9 + A–F（16 进制） | ❌    | 60 秒  | 10 次   |
| 专家 (Expert) | 6      | 0–9 + A–Z        | ✅    | 45 秒  | 8 次    |

*   **符号说明**：16 进制时 A–F 代表 10–15；字母区分大小写可再加深度。
*   **重复允许**：Expert 模式允许答案或猜测中有重复字符，增加推理难度。

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## 三、趣味玩法扩展 (这些是进阶要求，10分钟版没全实现，但AI都考虑进去了！)

1.  **线索道具**
    *   玩家初始拥有 3 个「提示卡」
    *   使用一次提示卡，可随机揭示一个位置上的正确数字（不告诉位置，只告诉数字是否出现在答案中），使用后扣除一次提示卡。
2.  **倒计时加成**
    *   若在剩余 30% 时间内猜出答案，获得“速度之星”徽章，并额外奖励 1 次提示卡（仅限普通及以上难度）。
3.  **连胜奖励**
    *   设立「连胜奖励机制」，连续答对 3 次以上，难度自动升一级，并赠送一次免费复活机会（失败后可继续一次）。
4.  **排行榜和成就**
    *   记录最快用时、最少猜测次数、最高连胜数。
    *   成就示例：“一发入魂”——一次猜对；“百战百胜”——连胜 100 局；“极限挑战”——Expert 模式单局平均猜测 ≤ 5 次。
5.  **多人对战模式**
    *   **实时对战**：两人同时猜同一答案，先猜出者获胜；
    *   **轮流对战**：A、B 轮流猜输者接受惩罚（如趣味文字展示）。
    *   **团队合作**：组队猜测，队员间可分享一次“队内提示”。

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## 四、示例流程

> **玩家选择“普通”模式（4 位数字，90 秒，12 次）**
>
> *   系统生成答案：`5 7 2 9`
> *   玩家第一次猜 `1 2 3 4` → 系统回 `1A1B`（AS:1；BS:2） (这里的AS, BS是我当时写备注的，AI应该看懂了是A和B)
> *   玩家第二次猜 `7 5 9 2` → 系统回 `0A4B`
> *   …
> *   玩家第 8 次猜 `5 7 2 9` → 系统回 `4A0B`，游戏结束，用时 36 秒，次数 8 次。

大家瞅瞅，是不是还挺像模像样的？核心玩法、难度分级、趣味扩展，甚至连示例流程都给安排上了。为啥要这么详细？因为 AI 虽然聪明，但它不是你肚子里的蛔虫，你把需求描述得越清晰、越结构化，它生成的代码就越靠谱，返工的几率就越小。这跟咱们平时开发前写好设计文档一个道理嘛！

这里稍微解释下核心的“XA YB”是个啥意思，免得有小伙伴看得云里雾里：

• • A (Bulls): 你猜的数字里，有多少个不仅数字猜对了，连位置也猜对了。
• • B (Cows): 你猜的数字里，有多少个数字是包含在答案里的，但是位置没对。

比如说，答案是 5729，你猜 1234。

• • 数字 2 在答案里有，但位置不对 (答案在第3位，你猜在第2位)。
• • 数字 7在答案里有，但位置不对 (答案在第2位，你猜在第1位)。 哦不对，我上面的 Prompt 示例好像写错了，1234对比5729应该是0A0B才对，因为没有一个数字和位置都对，也没有一个数字对但位置不对的（除非我把1234都当成单个数字来看，而我的示例是1A1B，估计是AI理解成了，2这个数字猜对了，但是位置不对，所以是1B；而4这个数字位置猜对了，但是数字不对。这个AS:1；BS:2 的备注可能让 AI 稍微有点迷惑，不过它最后还是正确实现了 XAYB 的逻辑！）。

应该是这样，如果答案是 5729：

• • 你猜 5172，那么就是 1A2B (数字5位置数字都对，所以1A；数字7和2在答案里有，但位置不对，所以2B)。

CodeBuddy 的“王炸”功能：Craft (智能创建)

拿到我的“需求说明书”后，CodeBuddy 就开始施展它的“魔法”了。它有个叫 Craft 的功能，贼拉好用！

craft 功能

craft 功能

这玩意儿，说白了，就是个超级智能的 Agent (智能体)。你把 Prompt 往里一扔，它就跟打了鸡血似的，开始“噼里啪啦”一顿操作：创建项目结构、生成核心代码、配置依赖……全程自动化，你就嗑着瓜子等着就行。

craft 生成代码

craft 生成代码

你想啊，平时咱们搭个 React 项目，就算用脚手架，也得 npm install 半天，再改改配置，创建几个基础组件。现在，CodeBuddy 一条龙服务，直接把这些繁琐事儿包圆了！

速度与激情：DeepSeek V3 + 腾讯云算力

为啥 CodeBuddy 能这么快、这么猛？两大核心原因：

1. 1. 模型给力： 它可以用上 DeepSeek V3 这种最新的大模型。这玩意儿的代码能力，官方吹的是直逼甚至超越了传说中的 "代码皇帝" Claude Sonnet 3.5 (哦不对，原文是sonnet 3.7，应该是笔误，目前最强的是3.5)。反正就是，生成的代码质量相当高，逻辑也比较严谨。
2. 2. 算力充足： CodeBuddy 背靠腾讯云爸爸，算力这块儿自然是杠杠的。相比之下，我之前用的一些国外 AI 编程工具（比如 Cursor），在国内访问，那速度，啧啧，有时候真能急死个人。CodeBuddy 就没这烦恼，唰唰的，体验极度舒适。

为了让大家更直观感受下这类工具的差异，我简单做了个不严谨的对比（纯个人体验，仅供参考）：

如果你需要从零开始快速搭建一个项目原型，或者需要对现有项目进行比较复杂的、涉及多文件的改造，CodeBuddy 的 Craft 功能和 MCP 特性会非常有优势。

AI 程序员也需要“Code Review”和“Unit Test”

代码生成一时爽，一直生成一直爽……才怪！AI 生成的代码，就像刚入职的萌新程序员写的代码一样，偶尔也会出点小岔子，或者考虑不周。

这时候，CodeBuddy 的另外两个实用功能就派上用场了：

1. 1. 内置代码审查 (Code Review)：

代码审查

代码审查它能帮你检查代码里的潜在问题、不规范的写法，甚至是一些逻辑上的小缺陷。就拿我这个猜数字游戏来说，AI 初版生成的代码，就没考虑到“随机生成的数字序列，首位不能为 0”这种细节（如果是纯数字，首位为0有时会被当成八进制或忽略）。CodeBuddy 在审查阶段就把这个问题给揪出来了，并给出了修改建议。这不就省了我自己 debug 的时间嘛！

1. 2. 单元测试建议 (Unit Test)：

单元测试

单元测试单元测试的重要性，咱干这行的都懂，它是保证代码质量、防止“屎山”累积的利器。CodeBuddy 还能根据你的代码逻辑，智能生成单元测试用例的建议。虽然这次 10 分钟的极限挑战我没来得及细化单元测试，但有这个功能打底，后续迭代起来就放心多了。你想想，有 DeepSeek 这种级别的“大脑”帮你写测试用例，只要用例覆盖得够全，理论上讲，就算让只猴子去根据测试结果改代码，总有一天也能把逻辑给盘顺了，更何况是 AI 自己呢！

下面是一个示意性的 React 核心逻辑片段，用于计算 XAYB (这段是老张我根据AI生成的思路手敲的示意，不是AI直接产物，但能帮你理解核心)

// 示意性代码：计算 XA YB
// secretAnswer: string, e.g., "1234"
// playerGuess: string, e.g., "1452"
function calculateScore(secretAnswer, playerGuess) {
  let aCount = 0;
  let bCount = 0;
  const secretDigits = secretAnswer.split('');
  const guessDigits = playerGuess.split('');
  const n = secretDigits.length;

  // 临时的标记数组，防止重复计数B
  const secretUsedForB = new Array(n).fill(false);
  const guessUsedForB = new Array(n).fill(false);

  // 计算 A (数字和位置都正确)
  for (let i = 0; i < n; i++) {
    if (secretDigits[i] === guessDigits[i]) {
      aCount++;
      secretUsedForB[i] = true; // 这个位置的数字已经被A用掉了
      guessUsedForB[i] = true;  // 这个位置的猜测数字也被A用掉了
    }
  }

  // 计算 B (数字正确但位置不正确)
  for (let i = 0; i < n; i++) {
    if (guessUsedForB[i]) continue; // 如果这个猜测数字已经被A用掉了，跳过

    for (let j = 0; j < n; j++) {
      if (secretUsedForB[j]) continue; // 如果这个答案数字已经被A用掉了，跳过
      if (i === j) continue; // 不能是相同位置（A已经处理过了）

      if (guessDigits[i] === secretDigits[j]) {
        bCount++;
        secretUsedForB[j] = true; // 标记这个答案数字被B用掉了
        guessUsedForB[i] = true;  // 标记这个猜测数字被B用掉了
        break; // 当前猜测数字找到对应B后，不再为它继续寻找B
      }
    }
  }
  return `${aCount}A${bCount}B`;
}

// 示例：
// console.log(calculateScore("5729", "1234")); // 应该输出 "0A0B" 或接近的（看对重复数字的定义）
// console.log(calculateScore("5729", "7592")); // 应该输出 "0A4B"
// console.log(calculateScore("5729", "5729")); // 应该输出 "4A0B"

实际AI生成的代码会更完整，包含组件的state、effect、事件处理等。

究极骚操作：MCP + Playwright = AI 自我进化？

最后，必须得吹一波 CodeBuddy 的 MCP (Multi-agent Collaboration Platform，多智能体协作平台) 支持！

mcp 支持，直接启动 playwright测试

mcp 支持，直接启动 playwright测试

MCP 这玩意儿听着高大上，简单理解，就是能让 AI “扮演”不同的角色，比如一个负责写代码，一个负责测试，一个负责分析测试结果，它们之间还能互相“沟通”，协同工作。

更牛的是，CodeBuddy 还能接入像 Playwright 这样的自动化测试工具。Playwright 是啥？微软出品的 Web 自动化测试框架，能模拟用户在浏览器里的各种操作。

把 MCP 和 Playwright 一结合，就实现了什么效果呢？ AI 写完代码 → 自动用 Playwright 跑端到端测试 → 测试报告反馈给 AI → AI 分析哪里出错了 → AI 尝试自己修复 Bug！

我勒个去！这不就是传说中的“开发测试运维一体化”的究极形态——AI 自我闭环进化吗？虽然目前可能还达不到科幻片里那么神，但这绝对是个潜力无限的方向。这次的猜数字游戏，如果我再多花点时间配置一下，理论上就能让 CodeBuddy 自己测自己改，想想都带感！

我们可以用 Mermaid 简单画一下这个理想的闭环流程：

这个流程图是不是很清晰地展示了“AI 自己测试自己修复”的理想状态？太酷了！

10 分钟的产物，未来可期！

讲了这么多，其实核心就一句话：CodeBuddy 这类 AI 编程工具，正在以前所未有的方式改变我们开发软件的模式。

虽然我这 10 分钟搞出来的猜数字游戏还有点小瑕疵（比如，我发现如果我选了普通难度，然后刷新页面，它好像会默认回到简单难度，哈哈，小问题，无伤大雅），但它实实在在地跑起来了，核心功能也基本实现了。这效率，搁以前想都不敢想！

对于我们开发者来说，这意味着什么？

• • 解放生产力： 把那些重复的、模式化的编码工作交给 AI，我们可以把更多精力放在架构设计、复杂逻辑攻关、用户体验优化这些更有创造性的事情上。
• • 降低门槛： 对于一些初学者或者想快速验证想法的人来说，AI 能帮你快速搭建原型，让你更快地看到成果，获得正反馈。
• • 新的协作方式： 未来，我们可能不再是单纯地“写”代码，而是更多地“指导”AI 写代码，成为 AI 的“架构师”和“指挥官”。

当然，AI 编程工具目前还不是万能的，它更像是一个能力超强的副驾驶，帮你开得更快更稳，但方向盘还得你自己把控。如何写出高质量的 Prompt，如何评估 AI 生成代码的优劣，如何有效地与 AI 协作，这些都是咱们需要学习的新技能。

好了，今天就先吹到这儿。对 CodeBuddy 感兴趣的老铁，可以自己去搜搜看，体验一下。也欢迎大家去玩玩我那个 10 分钟速成的猜数字游戏[2]，看看你几回合能通关！

大家用过哪些好用的 AI 编程工具？或者对 AI 辅助编程有什么独到的见解？欢迎在评论区留言交流，一起拥抱这个AI赋能的新时代！

下次再给大家分享些我用 AI 搞出来的好玩玩意儿！回见！

引用链接

[1] **点我开玩！**: https://number-guess-321.netlify.app/ [2] 猜数字游戏: https://number-guess-321.netlify.app/