实测腾讯版Claude Code，能微信登陆，还能用GPT5、Claude4和Gemini 2.5 pro御三家

导读：在AI编程工具领域，用户在Claude Code、Gemini CLI和OAI Codex CLI之间徘徊，各自存在痛点。腾讯推出的CodeBuddy，集插件、CLI、IDE于一体，并全面支持GPT、Claude和Gemini系列模型，为开发者带来了无缝迁移和强大的AI编程体验。本文将深入探讨CodeBuddy的综合性能，以及如何利用其强大的模型支持，构建一个本地AI画廊和可视化API调用界面。

在AI编程工具的激烈竞争中，开发者们常常在Claude Code、Gemini CLI和OAI Codex CLI之间辗转反侧。Claude Code近期承认了其“降智”问题，而Codex CLI的用户体验则稍显逊色，即使是自动运行，也需要用户频繁授权，其独特的命令格式更是增加了学习成本。另一方面，Gemini CLI似乎限制了Gemini 2.5 Pro的潜力，尽管其上下文长度领先，但在CLI环境下，它却无法实现并行处理，甚至会出现文件遗漏。

正当开发者们为这些工具的局限性感到困扰时，腾讯的CodeBuddy横空出世。这款工具集插件、CLI和IDE于一身，并且更新速度惊人，能够全面支持Claude 4、Gemini 2.5 Pro和GPT 5等主流模型。对于习惯使用Claude Code的开发者来说，CodeBuddy的迁移过程几乎是无痛的。它提供了与Claude Code相似的丰富功能，包括联网搜索、科学计算Notebook、文件读写、自定义规则、内存管理、MCP以及即将支持的subagents和hook功能，可谓应有尽有，毫无遗漏。

鉴于CodeBuddy Code的强大综合性能，作者决定优先测试其与Claude Code的功能兼容性。正如前文所述，CodeBuddy Code在联网搜索、科学计算Notebook、文件读写、自定义规则、内存管理、MCP等方面的表现与Claude Code如出一辙，甚至在subagents和hook方面也规划了未来的支持。作者表示，迁移到CodeBuddy Code的过程非常顺畅。

在之前的开发过程中，作者曾尝试使用网页版进行批量图片处理，但遇到了不少不便之处：无法批量操作，生成的美图不会自动下载到本地，二次修改时也需要重新上传，整个过程显得非常“人机”。为了解决这些问题，作者计划基于OpenAI GPT4o的Library，开发一个名为“小画廊”的本地AI画廊应用，并实现API的可视化调用界面。即使不用于重新生成图像，它也能作为AI生成图片的本地文件管理器，极具实用价值。

开发的第一步，是利用Gemini 2.5 Pro进行联网调研，了解GPT Library的实际样貌，并制定开发计划。Gemini 2.5 Pro的分析结果显示，主页面应设计成一个4×4的网格布局，并包含一个输入框，用于调用图片生成、图片修改以及自动加载本地已有图片等功能。作者强调，之所以频繁切换模型，是为了充分体验不同模型的特性，实际开发中，选择最顺手的模型即可完成全流程。

在配置过程中遇到的任何问题，都可以直接向Gemini提问。Gemini强大的上下文理解能力使其能够轻松处理多轮对话，无需担心性能下降，甚至可以根据对话历史提取需要执行的代码计划。这种交互方式使得开发过程更加顺畅高效。

在明确了交互逻辑之后，前端UI的实现变得更加简单。第二步，作者选择使用GPT 5来生成实现逻辑的代码。这个阶段生成的页面采用了Python实现，界面朴素，但核心功能均已封装为按钮形式。

逻辑调试成功后，作者转而使用Claude 4来完成网页UI的复刻。CodeBuddy Code在此过程中还提供了智能的推荐提示语，方便作者直接复用。作者让Gemini 2.5 Pro为自己生成提示语，进一步完善了画廊功能。

接下来，作者尝试对本地的单一图片进行修改，此次修改参考图同样使用了GPT 4o。修改画面功能得到了有效的实现。

作者还新增了创建时间显示、快捷短语以及通过提示语关联相关图片的功能。整个项目初期仅使用了一个主提示语，后续通过CodeBuddy Code对图片加载速度、图片尺寸、图片修改快捷指令等方面进行了优化修改，整个过程耗时约2小时。作者给出的开发指令是：“帮我做一个gpt library 4*4 的画廊，底下有一个输入框，像是@page1.png ，然后每一张图片点击就会有一个新的界面@page2.png ，输入框是调用的模型是gemini-2.5-flash-image-preview @https://ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation#rest”。

在CodeBuddy Code上的使用体验方面，作者总结了对三款模型的感受：Claude 4非常适合用于前端开发，几乎没有任何问题；GPT系列模型在已有项目和明确需求的情况下，能够模仿代码风格，并且写代码非常克制，只输出必要内容；而Gemini目前主要用于多文件读写和联网搜索。与CodeBuddy IDE结合使用时，可以在主任务执行过程中进行分支对话，例如上传图片并补充需求，从而实时更新CodeBuddy Code的开发计划。

最后，关于CodeBuddy的安装，需要先访问 https://nodejs.org/zh-cn/download 下载并安装适合您电脑版本的Node.js。随后，在命令行工具中运行以下命令即可完成安装：npm install -g @tencent-ai/codebuddy-code。

安装成功后，CodeBuddy支持两种注册方式：微信登录可使用DeepSeek V3.1；另一种方式则支持GPT、Claude和Gemini系列模型。新上线初期，用户可免费获得Pro版本的1,000 Credits。

坦白说，当前开发CLI工具的门槛并不高，除了主流模型外，OpenRouter、Grok、Groq等也都推出了自己的CLI。Gemini CLI的开源也意味着框架改动相对容易，甚至可以直接套用现有框架，仅需更换加载图标和模型列表即可。然而，作者看好腾讯此次的CodeBuddy，尤其是在Cursor改变计费模式、Claude Code“降智”的当下，腾讯能够推出集三种形态AI编程工具于一体的产品，并且不担心模型服务中断或平台跑路，这无疑给开发者带来了极大的安心和便利，堪称“暖暖的，很贴心”。