🕹️ Clacky AI 是一款旨在达到 L3 级别的 Agentic Coding Studio，它将 AI Agent 与编程和 IDE 深度融合，强调工程化思维，降低用户门槛。
☁️ Clacky AI 基于云端，预配置开发环境，简化用户操作，并支持从 0 开始构建生产力，通过自主规划长程任务和回滚机制，增强开发体验。
🛠️ Clacky AI 具备强大的自我修复能力，通过视觉理解画面，自动修复代码问题，并提供“时光机”功能，方便用户回溯和排查错误。
🎮 Clacky AI 支持异步协同，允许多人团队在一个 Workspace 里并行开发，快速迭代产品，非常适合团队和企业级客户。
🐍 Clacky AI 能够完成复杂项目，例如多人云端对战贪吃蛇游戏，并在迭代过程中展现出强大的代码生成和项目管理能力。
原创 镜山 2025-06-16 07:01 北京
向着 L3 级别全力冲刺！
值得注意的是，Clacky 是支持全栈语⾔及运⾏环境的。不只是前端，还包括后端及常⻅编程语⾔，所以能用它做出什么令人惊艳的项目，只取决于用户的想象力。此时，我们还不能正式开始项目，这也是 Clacky 与其他 AI Coding 产品的一个小小的差异化点。因为 Clacky 很细心，会在进入 Coding 界面前，分析我的提示词，给出一个需求列表，等我确认后才会正式开始项目。在这一个步骤里，让用户增加或者是细化功能只是目的之一。Clacky 的「项目化思维」非常明显，贯穿于用户交互的各个环节。比如，它在给出需求列表的时候，引导用户先为这个任务给出一个项目名称，明确任务的目标与边界。它还会同步提示任务规模、消耗积分等等。让用户在使用过程中，更像是在从 0 搭建一个系统工程，而不是临时性的对话。整体流程很像是产品经理与开发团队之间的对接。当我们进入 AI Coding 的主界面后，坦白说，第一眼看到的各种功能和元素确实让人感到有些复杂和压力。但在实际体验后，我发现它要比现在的 Cursor 等 AI IDE 要简单的多。因为 Clacky 的产品设计理念是「AI 为主，人类为辅」，这意味着用户在整个过程中基本不需要参与具体的编程工作。比如说，我相信很多代码小白在 Cursor 等 AI IDE 中总会遇到一些「Python 库」没有安装，任务直接停止的场景。由于 Clacky 是一个基于云端的 CDE，这一优势表现得尤为明显。它会自动配置所有必需的「Python 库」，完全不需要用户在本地安装任何依赖：举个例子，Clacky 右上角设置了「一键 Follow」功能，点击后用户可以一键隐藏左侧的所有显示内容。从这一步开始，Clacky 开始正式规划任务。我发现它长程复杂任务的自主规划能力很强，⾃动分解我的需求为多个子任务。这个时候，用户其实就可以选择关上电脑，去干自己的事了。但是，包括我在内的很多人可能还是会担心「不监视 Clacky 」后，万一它报错，可能都无法接手。这时，Clacky 的「工程化思维」真正展现出来了。它会自主规划任务，并通过界面下方的长进度条——「时光机」（Time Machine）将整个过程可视化：时光机允许用户回溯到任意一个节点，并保留每一个任务节点的完整上下文状态。如果出现 Error 就可以在这个节点里让 AI 重新精准修改，并且完全不影响其他部分的任务。同时，如果我选择了任意一个时间节点，Clacky 会自动跳到对应的文件代码之中，左侧也会实时显示「我现在处于哪个文件之中」。这个功能对于复杂项目来说，「可追溯可排查」非常有必要。一个嘉宾访客系统对于 Clacky 可能过于简单了，从第一段需求输入开始到第一版结束也就花了几分钟。不过，实话说，中间还是出了些小状况，但也让我看到了一个特别惊艳的设计。像是 Clacky 用 Webpack 构建项目时出了问题，页面出现「一堆看不懂的代码」：这个时候，如果只是继续用「自然语言（人话）」，AI 往往理解需求不够透彻，甚至找不到解决方法。Clacky 则在预览界面里提供了一个叫「代码快照」的功能。它可以直接对页面进行截图，自动让 AI 视觉理解产品原型里都出现了什么问题，然后在结果层里自主修复：由于现在的 AI Coding 产品还是非常依赖嵌套的基础大模型的能力，所以出现代码问题也比较常见。但是，Clacky 的自我修复（AutoFix）能力「异常」的强，它在视觉理解画面后，就又开启了一轮快速且细致的排查：一轮自我修复后，产品原型就出来了，完成度和复杂度都比较高。我录制了一段视频，你可以看看 Clacky 做出来的「十字路口嘉宾访客登录系统」的效果：这个嘉宾访客登录系统里的元素非常完善，尤其是访客登记和嘉宾登记卡片具有动态效果，根据鼠标位置自动转换卡片显示效果。实际在这里面登记后，我发现像「电子邮箱」功能还会自动识别用户输入内容，不光是「来访目的」还是「到访日期」，呈现内容都非常的完善：最终，这个系统成功地为每个人配置了一个访客 ID ，并且居然连动态进度条功能也加了进来：当然，这只是 Clacky 做出来的第一版，如果想要前端页面更好看的话，可以直接上传图片，自然语言提出更多设计的需求。看看我们稍作优化后的效果：它从 0 开始构建生产力作为 AI Coding 工具，Clacky 可以从 0 开始构建生产力，产出具有实际价值的项目。我们先从简单的部分讲起。比如我请 Clacky 做一个「专门用来爬取芝加哥艺术博物馆（AIC）的画作信息，再保存进数据库」的爬虫工具。做爬虫，是现在 AI Coding Agent 帮助新手开发者最容易上手的「生产力工具」之一。入门级的抓取其实非常简单，比如抓一个静态网页的标题、图片、简介，只需要几行代码。这类网站页面结构很清晰，而且几乎没有什么反爬机制。但像是芝加哥艺术博物馆（AIC）这种博物馆类网站，看似公开，但页面背后用了很多复杂的数据结构。因此，我们先找到了它的 API 文档：有了 API 文档链接，就只需要向 Clacky 输入一段很简单的提示词。如果大家有想测试的，可以直接拿来就用：项目名称：十字路口白日梦快闪空间 项目目标：开发一页式「访客／嘉宾登记系统」Landing Page 视觉与交互：* 色调：大面积留白，辅以 #F5F5F7 雾面灰、#000000 纯黑文字* 字体：San Francisco / Helvetica Neue，字重 600 标题，400 正文* 布局：Hero Section -> Form 模块 -> 合作品牌 Logo -> Footer* 动效：滚动视差，卡片悬停微妙阴影与 3D Tilt，加载淡入* 信息层次：一级信息，二级卖点，三级操作 核心功能：1. 访客信息表单：姓名、公司／组织、手机号（正则校验）、邮件、来访目的（下拉）、到访日期（Date Picker）2. 嘉宾信息表单：Tab 切换，额外字段：嘉宾职务、演讲主题、所需设备3. 实时表单校验及错误提示4. 提交生成唯一访客 ID (DRM-2025-XXXX)5. 成功页／弹窗：显示“登记成功！欢迎来到『十字路口白日梦快闪空间』”，5s 后跳转回首页6. 后端接口占位：Fetch POST JSON 到 “/api/checkin”，约定返回 `{ status:'ok', visitorId:'...' }` (Mock)7. 响应式布局：≥1280 px 两列，<1280 px 单列，适配移动端
Clacky 与在构建「嘉宾登记系统」时一样，会重新确认一遍需求：然后，就可以一键 Follow Clacky，不用管电脑屏幕上到底发生了什么。因为 Clacky 最擅长的就是自我排查和规划。比如，Clacky 在接入芝加哥艺术博物馆官网（AIC）的 API 时，就自主规划了一下：因为 AIC 一次不返回全部作品，Clacky 决定实现分页抓数据。 为了避免被 AIC 「封号」，Clacky 决定给自己加上速率限制（最多每秒 1 次）由于 Clacky 在「十字路口嘉宾登记系统」里的表现很好，所以当我看它规划完基础的步骤后，就去忙别的事情了。15 分钟左右，Clacky 就完成了这一个项目：它直接爬下来 993 幅画作，并且每一幅画作都自行进行内容信息的再组合，给出了画作的名字、作者来源信息、创作时间以及分属的艺术部门：这个效果其实也是 Clacky 和其他 AI Coding 工具的一个最大的不同点：Clacky 在努力用「工程化」思维去完成每个项目。所以它才会花费大量时间去分门别类，去自我排查。以上两个「十字路口嘉宾登记系统」和「芝加哥艺术博物馆爬虫」项目，基本就是我作为「代码新人」利用 Clacky 手搓 30 分钟以内能够出来的产物。下面，我们来看一个更加复杂的实测案例，这也是 Clacky 的一个主要功能：创造一个Studio（工作室）做完整项目迭代。它是一个完整的 Studio除了上述这两个「简单」项目之外，我们还发现 Clacky 也能挑战完成复杂项目，因为它支持异步协同，进行产品的快速迭代。我们拿一个有视觉呈现效果的案例试一下：从 0 到 1 开发出一个「线上多人云端对战的贪吃蛇小游戏」。在整个开发过程中，我们迭代了单人版本、双人版本等等，但只用了几个小时的时间。这一部分会涉及到更高的复杂性，所以我们为了深度评测 Clacky，邀请了一位资深工程师朋友做我们的顾问，让他在关键时刻进行指点和协助。话不多说，与先前的工作流一样，我只是在 Clacky 中输入一段简单提示词：使用 FastAPI 构建一个 AIC 艺术品爬虫，并带有网页界面 • 抓取芝加哥艺术博物馆（AIC）官网上的数据，使用其 API（https://api.artic.edu/docs/#introduction） • 将抓取的数据保存到 SQLite 数据库 • 在网站根路径 / 创建一个简单的网页界面，用于启动爬虫、监控进度和展示结果 • 使用 Tailwind CSS（通过 CDN）进行页面样式美化
这对 Clacky 来说完全没有难度，它很轻松地就在这个小游戏中做出了完善的功能模块，像是 Ranking 排名，生涯最高分等等。在 Clacky 里，每开始一个项目都会被自动放进用户的 Workspace 中，作为一个「Project」：在这个「Project」里，每一个单独的子项目都是一条 Thread，这个概念其实和「线程」很相似。每个团队成员都可以在「Project」里创建多个 Thread，异步协同，快速迭代。比如，我们准备将「单人贪吃蛇游戏」升级一下，做成「双人版」，就可以单开一条 Thread，风险隔离一下：进一步地，因为 Clacky 就是云开发环境，所以我们发现它可以直接在云上构建。在这个「云对战贪吃蛇」中创建一个房间，两个人就可以对战啦！对战的画面像是下面这样（由于贪吃蛇要吃的方块在一个角落，所以两个人隔空玩了好几轮都输了，笑死）值得一提的是，当我体验完游戏之后，在 GitHub 的 PR （代码提交请求）界面里，我发现 Clacky 竟然一口气输出了 8761 行代码！在整个「产品」的迭代过程之中，我们开了许多条 Thread，它们基本都是线性的—— 在前一个项目的基础之上进行迭代。Clacky 这款 AI CDE 工具确实还非常年轻，版本的迭代速度很快。虽然目前在内测期，还存在一些不稳定的情况，但这是一个非常出色的产品设计。我还蛮期待正式上线时，Clacky 团队可以将其完善到更好的状态，能稳定支持多人并行开发，让团队成员同时处理不同需求，实现真正的「多开多线」协作模式。这种「工业化」的 Studio 非常适合团队和企业级客户使用，一个 Workspace 就能容纳大量业务场景的代码开发需求。用户不仅能够轻松管理多个业务场景的代码模块，还能借助 Clacky 强大的 AI 自主规划和自我排查能力来快速迭代项目，自动拆分需求并分配子任务。🚥当我用 Clacky 跑完一个复杂但具有实际意义的项目之后，这场景就像：第一次运行成功时屏幕上跳出的「Hello World」。这只是这场 AI Coding 的「iPhone 时刻」的一个缩影。它像一把锤子，正在敲碎「编程是程序员专利」的那堵墙。在 AI Coding Agent 的「春天」里，每一个勇敢的尝试都值得被看见。「十字路口」团队将持续追踪这些年轻的 AI Coding Agent 工具，记录每一个「Hello World」背后的新尝试、新突破。Clacky AI 今日已开启内测。通过十字路口的专属链接申请内测资格，Clacky AI 团队将优先发送验证码：https://clacky.ai/beta?source=source_koji-medium_content-campaign_beta_launch让我们与这些年轻的 Agent 一起探索明天！Keep coding, keep dreaming.参考资料[1]Clacky AI : https://clacky.ai/[2]AI Agent 自主性量表: https://www.bvp.com/atlas/bessemers-ai-agent-autonomy-scale给我做一个贪吃蛇小游戏，单人模式的。
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