大家好，我是虎哥！
今天，咱来聊个热乎的——腾讯最近刚出的那个Code Buddy。
这玩意儿出来有几天了，但邀请码一直捂得挺紧。
前两天，虎哥我总算是搞到手了。
那必须得第一时间安排上，看看这“大厂新贵”到底有几斤几两。
废话不多说，开测！
一分钟了解一下
CodeBuddy 是腾讯云于 2025 年 7 月推出的 全球首个“产设研一体化”全栈 AI IDE（集成开发环境） ，定位为“对话即编程”的智能开发工作台。它通过自然语言交互打通产品规划、UI 设计、前后端开发到云端部署的全流程，目标是彻底重塑传统软件生产模式。
现在还是邀请制，并没有全量开放，可以下载IDE还是需要邀请码才能使用！
邀请码申请地址：wj.qq.com/s2/22240515…
打开 Code Buddy，第一感觉，界面还挺规矩，挺有设计感的。
什么组件库、数据库、云端集成、Figma融入……功能按钮一字排开，生怕你找不到。
核心功能亮点
1.智能设计与代码生成
AI 设计生成：上传手绘草图或文字描述（如“现代风格登录页”），自动生成高保真 Figma 设计稿；
设计转代码：Figma 设计稿 → React/Vue 等框架代码，准确率 99.9%；
自然语言 UI 微调：对话修改细节（如“卡片圆角改为 12px + 添加心跳动画”），实时生成代码。
2. 全栈开发与后端自动化
对话式编程：用自然语言描述功能（如“增加用户管理后台，需邮箱登录”），自动生成前后端代码及数据库 Schema；
Supabase 深度集成：零配置启用数据库、用户认证等后端服务；
多文件项目生成：3 分钟构建全栈项目（如 Todo 应用）。
3.一键部署与协作增效
- 秒级云端部署：点击自动构建、依赖安装，最快 12 秒上线；团队知识库支持：内置企业级文档库，提升开发问答准确率；MCP 协议生态：扩展 Docker、Sentry 等 200+ 工具。
案例介绍
好了，大致知道什么是Codebuddy,下面我们直接上案例，什么案例呢，先了解一下？
昨天在看文章的时候，看到一个比较有意思的案例--用AI工具做一个迷宫游戏，需要带难度分级、不能有死胡同。
1. “没有死胡同”到底有多难？
我们平时玩的迷宫，乐趣就在于找到唯一正确的路，而其他路都会把你堵死在“死胡同”里。
但“没有死胡同”的要求，等于说迷宫里任意一条路都能通到别处，就像一张渔网，你永远不会被困住。这听起来似乎更简单了，但挑战恰恰在于：如何让一张没有死胡同的“网”，玩起来仍然像个有挑战的“迷宫”？
如果AI只是简单地把所有路都连起来，那这个迷宫可能一眼就看穿了，毫无难度。所以，AI必须非常聪明，懂得如何巧妙地设置回路，既能保证你不会碰壁，又能让你在里面绕来绕去，感觉迷惑，这需要非常精巧的设计，而不是简单的编程。
2. “难度分级”到底有多难？
“难”和“简单”是我们人的感觉。
让AI理解这种感觉，是最大的挑战。
一个迷宫的难度，并不仅仅是“大”或“小”。是正确的路特别长？还是岔路口特别多？还是有很多看起来很像“对的”的错误路线来迷惑你？
你要让AI实现“难度分级”，就必须先教会它如何“量化”难度。比如，你得先给AI下达非常具体的指令：“初级难度就是10个岔路口，正确路线50步”，而“骨灰级难度要有100个岔路口，并且充满迷惑性的长廊”。
这个过程，就像教一个机器人做菜。你不能只说“做一份好吃的菜”，而必须告诉它盐放几克、油温几度。AI需要把人类主观的“好玩”和“够难”，翻译成精确的数学和逻辑，并按照这个标准去创造一个全新的、符合要求的迷宫。
所以这个任务的挑战，不在于让AI“写代码”，而在于让AI拥有“设计师的头脑”。它需要理解人类的感受，并把这种模糊的感觉，转化为精妙的、可控的创造过程。这恰恰是目前AI从一个“工具”走向一个“创造者” 所面临的最大鸿沟。
Code Buddy看上去很美，用起来……磨人
好了，知道是怎么回事就行，下面我们就用这个案例来测试一下，挑战选手由本次我们讲的Codebuddy和Cursor， 既然要比就跟高手比，哈哈~~
为了考验它，我直接下令：“给我做一个迷宫小游戏，要能分难度，还不能有死胡同。 ”
为了提示词更准确，我特意用了它的“增强提示词”功能。
你别说，这一下还真不错，它“唰”地一下就把我那句大白话优化成了一份像模像样的小需求文档。
拿到需求，我选了Claude 4.0模型，点击“生成”。
它先是“哐哐哐”一顿分析，把项目的核心功能、技术方案、游戏架构、文件结构都列了出来，整得跟项目开工前的大评审似的，仪式感拉满。
我心想，这架势，稳了！于是直接让它开干。
血压飙升的“拉扯”
然而，美好的时光总是短暂的……
初版很快生成了，但问题也来了：我做的迷宫，它压根点不动！
行，小问题，修复一下。我让它修，它也答应得爽快。
结果，来来回回试了两三次，它就像个听不懂话的实习生，在这个“点击”问题上反复绕圈子。
我感觉这已经不是技术问题了，它就是单纯的“不智能”，没理解我的意思。
好不容易把点击问题解决了，新的问题又冒出来了：
- 计时和分数系统： 要么计时器永远是0，要么游戏停了分数还在疯狂往上涨，跟中了彩票似的。
- 界面显示Bug： 界面上出现了很多神秘的小方框。我寻思这是啥高科技？后来才发现，它用了Python里不支持的emoji表情，结果就显示成了乱码。
最让我头大的是，我第一次让它修复这个emoji方块问题，它眨巴着无辜的大眼睛（如果它有的话），愣是没搞懂。
我只好把问题掰开揉碎了跟它讲，它才恍然大悟：“哦，原来是emoji符号不支持啊！”
整个过程下来，做一个这么简单的小游戏，我跟它来回拉扯了半个多小时。感觉它不是在写代码，是在考验我的耐心。
最后再看代码，好家伙，给我生成了二十个文件，不少文件动辄几百行，里面还夹杂着一堆感觉没啥用的“说明报告”。
小结一下 Code Buddy：
优点： 整体UI设计得不错，看着清爽；功能集成度高，想法很好。
槽点： 核心的大模型不够“聪明”，理解能力堪忧，修复一个小bug能把你绕晕；小毛病不断，服务器时不时报错，非常考验耐心。
最终效果：
Cursor —— 话不多的“实力派”
吐槽了这么多，是不是AI编程工具都这么不靠谱？
别急，我们请出另一位选手——Cursor。
为了公平起见，我把刚才那个被 Code Buddy 折磨得死去活来的提示词，原封不动地喂给了Cursor。
清晰的思路，高效的执行
Cursor一上来就不一样，像个经验老道的老干部。它不急着写代码，而是先把任务拆解成清晰的步骤：
- 创建生成器模块创建游戏主类、玩家类创建图形界面、计时系统、得分系统……
然后，它再按照这个计划，一步一步地执行。这个模式让我觉得非常靠谱，思路清晰，让人安心。
执行速度很快，而且它还会自己生成测试类，先给自己“体检”一下，确保代码的正确性。
什么叫“一轮修复”？
当然，Cursor的第一版也不是完美的。
它也有两个小问题：代表玩家的小红点跑到了迷宫外面，还有一点文字乱码。
重点来了！我把问题抛给它，Cursor“啪”的一下，一轮对话就给全部解决了！
干净利落，绝不拖泥带水，主打一个“懂你”！
后来，我也让它美化界面、加音效。它不仅都做到了，风格还非常现代。
你猜怎么着？
它也遇到了那个emoji小方块的问题。
我一问，它立刻就反应过来：“老板，是不是emoji惹的祸？” 当场修复。
高下立判！
最后一看代码，我再次惊了。
同样的功能，Cursor只用了7个文件，代码简洁明了，没有一点废话。
最终效果：
总结
好了，两位选手展示完毕，最后我来做个总结。
从“颜值”来看：Code Buddy的界面设计可能更胜一筹，功能全部展开，一目了然，比较“清爽”。Cursor则把很多功能折叠了起来，需要点设置才能看到。
从“活儿好”来看：这局Cursor完胜。在处理复杂逻辑、代码生成质量和沟通效率上，Cursor展现出了碾压级的优势。它就像那个话不多但手艺精湛的老师傅，总能用最直接、最高效的方式解决问题。
工具的本质是什么？
是提升效率。
一个漂亮的工具，如果总是让你在改bug的路上来回拉扯，那它就失去了意义。Code Buddy目前给我的感觉就是这样，想法很好，但核心的AI能力还有很长的路要走，用起来“心累”。
而Cursor，用最少的时间办了最多的事，解决了最核心的问题。这，才是我们打工人真正需要的“神兵利器”。
好了，今天就讲到这里。感谢大家的花时间阅读到这里，有相关问题欢迎讨论！
