
年初,当我第一次听说DeepSeek时,我的反应和很多传统开发者一样:又是一个需要适应的新工具。那时我没有想到,2025年会成为我工作流被彻底重塑的一年。
作为一名同时关注云计算与能源行业的开发者,我今年系统性地测评了十几款款国内外AI工具,包括百度秒搭、文心、PaddleOCR、DeepSeek、’Demini、GPT系列、OpenAI的多个产品、Kimi、通义灵码、CodeBuddy、腾讯元器、豆包、通义千问等。这其中大部分我都写了详细的测评文章,记录下每个工具的脾气与能力边界。

在测评了通义灵码、GitHub Copilot、CodeBuddy等主流代码助手后,我日常开发最终锚定在了CodeBuddy。这个选择并非因为它在所有维度都最优,而是基于一些非常实际的考量:

但我也必须诚实地说:在复杂算法实现上,某些国际工具仍有优势。CodeBuddy并非完美,只是最适合我当前工作流的那一个。
作为前端技术博主,我遇到了两个典型困境:
正好搭建一个智能体,能满足需求。(后台真实数据)



痛点:平常无聊背背单词,就给自己写了一个小程序
解决方案:CodeBuddy + 简单脚本 + 微信小程序,开发了一个私人工具:

触发机会:上班路上或者出去玩的路途中。
背景:项目开发充电桩通信数据,人工看数据太麻烦了,我就用ai写了一个分析工具。
开发:CodeBuddy + 简单脚本

价值:已经成为公司内部使用工具,专用于这个项目。
年初,我曾追求使用“最先进”的工具,但很快发现:工具的强大功能若不能融入现有工作流,反而会成为负担。CodeBuddy能成为我的日常选择,正是因为它“刚刚好”地嵌入到了我的开发习惯中,不突兀,不炫技,只是安静地提升效率。
在测评过程中,我清晰感受到一个趋势:AI正在拉大技术人员的差距。会用AI的人,效率是传统开发的数倍;拒绝AI的人,正在逐渐失去竞争优势。这不是危言耸听,而是我亲眼所见——在最近的鸿蒙赋能交流会上,那些展示AI辅助开发成果的团队,明显获得了更多关注。
今年测评的一个深刻感受是:中文AI工具在理解和处理中文技术场景上,开始展现出独特优势。无论是代码注释的生成,还是技术文档的理解,国内工具对中文语境的把握更精准。这背后是整个中文技术社区的集体智慧沉淀。
我也踩过坑:过度依赖AI生成的代码,结果引入了一个难以发现的边界条件错误,调试花了整整一天。这次教训让我建立了铁律:AI生成的所有代码必须经过人工审查,核心逻辑必须手动验证。
2025年,我像一个技术游牧者,在各AI工具之间迁徙、测试、适应。CodeBuddy成为我的日常选择,不是因为它完美,而是因为它足够“安静”——安静地理解我的需求,安静地提供帮助,安静地退场。在这个大家都在比拼参数、炫耀功能的时代,这种克制反而显得珍贵。
2026年,我会继续测评新的AI工具,但会更加挑剔——只选择那些真正能融入工作、创造价值的伙伴。因为最终,工具的意义不在于本身多么先进,而在于帮助我们成为更好的自己。
原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
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