AI在日常开发中的应用

分享会主题-AI在日常开发中的应用

各位领导，各位小伙伴，大家好，我是今天的分享人，XXX。

在分享之前呢，我想先唠叨几句哈。

分享前话

当初选择这个分享标题，我是真的想给大家分享一下，AI在项目上的实际应和小技巧的。
那个时候还早，也不太了解大家对AI的使用情况，
后来慢慢的，我就发现周围的小伙伴都在讨论AI怎么写代码的问题
我一听，发现用的人不光多，用的都还比我要溜很多！
我就想着，这还怎么分享，说出来怕是要被大家笑话了
后来我就想，我的分享还是要系统化一点，特别是在看了前几个老师的分享后，感觉就像是在培训一样。
所以我在网上多查了些资料，整理好后跟大家分一下，内容可能有杂，希望大家多多包涵。
那么，第一个要分享的内容，就是AI工具的演变。

AI工具的演变

1. 网页聊天对话

[配图] ChatGPT
[配图] DeepSeek
[配图] 豆包

大概在三年前，我们还在用一问一答的方式跟大模型聊天，
最早的，就是国外的 chatGPT了，后面国内的各种大模型也跟着兴起了，现在用的比较广的应该就是 Deepsek 和 豆包了

其实一开始的时候，觉得还挺还方便的，但是时间一久，又开始时觉得麻烦了。
改个代码需要在对话框里面复制粘贴好几遍，还要自己整合，特别麻烦，
最后连 Ctrl C 和 Ctrl V 都不愿意按了

帮我看下bug > 你这么改一下 > 不行呀还是报错 > 你再这么改一下 > 还是不行呀 > 抱歉你再这样试试

2. 智能体

后来，有人就开始在中间加了个智能体，也就是 Agent 来完成这些复杂的操作，我们就不用手动的去复制粘贴代码了。

智能体的形式各种各样，我们这里按照感官来分类，有三种类型。

• 命令行 CLI

比如说以命令行形式存在的 Claude Code， Codex，IFlow 等

[配图] claude code
[配图] Codex
[配图] IFlow

• 编程 IDE

还有以编程IDE形式存在的 Cursor

[配图] Cursor AI Code Editor

• 桌面助手

以及以桌面助手客户端形式存在的 Claude 客户端，和 Codex 客户端等等，对普通人来说，桌面助手的形态显然是最容易传播和使用的

[配图] Claude 客户端
[配图] Codex 客户端

但是呢，Agent 也是个躺在电脑里的死板程序，只能被动接收我们的一问一答。
对普通人来说，这个Agent 到底智能在哪里，还是有些困惑的。

3. Claw

这时 OpenClaw 就出现了，它的本质其实就是在 Agent 上增加了

• 连接社交软件啊，
• 定时任务啊，
• 记忆系统啊，
• 持续运行

等等更加人性化的功能，内核呢，还是个Agent

这里特别要提的是，从后面这几个功能（定时任务、记忆系统、持续运行），从设计上看很有深度，但是对普通人来说看不到，
反而是这个最稀疏平常的连接社交软件的功能，让它彻底火出圈了

[配图]用户 -> 手机(聊天对话) -> OpenClaw(社交软件模块)

但是啊，我们看这张图，其实就只是聊天入口换了个位置而已，
但是呢， 这是第一次让更多人感受到了 Agent，像个活生生的人了

于是，在原本Agent的基础功能上增加功能，让它更接近一个私人助手这样一个层级的东西

现在就被叫做 Claw

这个词儿现在还没有明确的官方定义，但我比较喜欢理解为可唠，就是可以跟它唠嗑的意思

4. 未来的AI形式

那么，在 Claw 之后，AI又会以怎样的形式出现呢？

也就是，未来的AI会是怎样的呢？

这个问题让我想到电影《钢铁侠》里面的人工智能-贾维斯，我记得里面好像有，钢铁侠在贾维斯的辅助下，一起完成盔甲设计的桥段。
钢铁侠只负责提出点子，大部分操作都是贾维斯来负责，画面非常科幻。

这也是我想象中AI最终的样子。

当然，在形式上很难猜。

但有一点是可以肯定的，AI只会越来越智能。

我们现在为了让AI干活更有效率，还要去研究怎么组织提示词，怎么给AI安装技能，还是要花一些精力的。

这可能会让有些人产生焦虑，担心自己是不是不会用AI，没别人用的好，是不是要花大量时间去学习，提示词工程，学习使用各种技能。

但是在我看来，这种优势只是暂时的，后面Ai一定会发展成，最简单的提示词，也能完成最精准的任务。

可能很久以后，都不会有人记得提示词这种东西了，要让AI做事就像跟普通人说话一样。

[配链接]在网上找到尽量B站，钢铁侠配合贾维斯一起完成工作的短视频

感觉这一段扯得有点儿远了，接下来我们还是来看看，市面上都有哪些AI工具可以使用吧。

市面主流AI工具一览

下面，是我在网上爬到目前比较流行的AI工具，给他们做了一些分类和的标记。

大家可以关注他们的形态，还有收费情况。

工具	出品方	形态	定价
Claude Code	Anthropic	CLI终端Agent	$20-200/月
Codex CLI	OpenAI	CLI终端Agent	$20/月无限用
Qwen CLI	阿里	CLI终端Agent	按量
iFlow CLI	阿里心流	CLI终端Agent	限时免费
CodeBuddy CLI	腾讯云	CLI终端Agent	积分制
Cursor	Anysphere	AI原生IDE（独立）	Pro $20/月
Trae	字节跳动	AI原生IDE（独立）	基础版免费，付费额度可选
GitHub Copilot	微软	IDE插件	Individual $10/月
文心快码	百度	IDE插件	个人免费
OpenClaw	开源社区（奥地利）	Claw/桌面助手	完全免费（自托管），API费用另算
QClaw（小龙虾）	腾讯电脑管家	Claw/桌面助手	免费为主，每日800免费积分
WorkBuddy	腾讯云CodeBuddy	Claw/桌面助手	个人版59元/月，企业版316元/月/人
Marvis	腾讯应用宝	Claw/桌面助手	免费，每日1000万Token

Claude Code 排在前面，是因为我看了很多，它是公认最强的一个。
但后面的，排序就跟强弱没关系了。

我也没有全部列出，不然根本装不下，而且我也没用过，都是网上爬来的，数据也都不保证全对，大家参考参考就行。

下面是我想介绍的几个重点工具，第一个就是 Claude Code

1. Claude Code

它是目前公认最强的工具，SWE-bench 跑分摆在那里，1M tokens超长上下文确实能打。
不过它在国内使用也有几个比较严重的问题。

• 帐号注册和支付门槛高

官方服务不对国内开放，注册需要海外手机号验证，支付需要境外信用卡。

说是这么说，但你真要去用，并不是真的去办一个海外的手机号。
其实有很多网站都可以冲点小钱弄个虚拟卡的，不过这又有被封号的风险，有些开发者用了虚拟卡，充了钱后没几天帐号就被封了，钱都退不回来。

• 网络稳定性是个大问题

执行任务时反复读文件、拆任务、写代码，必须稳定低延迟。但国内直连延迟经常300-800ms以上，高峰期接口延迟能飙到3秒，十次调用里两三次超时。

当然啊，我这里说的是 Claude Code 的官方模型，如果换成国内的模型就没有这些问题了。
但是！有一点要提的是，换了模型就只是套壳而已，之前说它最强，说的是它的模型，换成国内模型后，就没有最强这个说法了。

那么接下来，是我要重点介绍，也是我一直在用的了工具了。

2. 腾讯龙虾

腾讯今年一口气出了三个AI工具：QClaw、WorkBuddy、Marvis，

不过后面的 Marvis，定位完全不同，我们就不说它了。

QClaw 和 WorkBuddy 最大的区别就是，Qclaw 是免费的， WorkBuddy 是收费的。

对比维度	QClaw（本地虾）	WorkBuddy
出品团队	腾讯电脑管家团队	腾讯云CodeBuddy团队
技术基底	基于OpenClaw封装优化	腾讯云自研Agent框架
核心定位	微信远程控制本地电脑	全场景职场AI工作台
交互方式	微信/QQ发指令，被动响应	桌面端主动规划执行
计费方式	每日800免费积分，0点刷新	积分制，个人版有免费体验包

先来说这个 QClaw，

它是在 OpenClaw 的基础上经过封装优化的产品。

完全摆脱了，OpenClaw 安装麻烦的问题，已经可以一键安装，还可以扫码直接连接微信远程控制，比 OpenClaw 不知到方便了多少。

毕竟是基于 OpenClaw 在开发的嘛，所以用 Qclaw 就可以说是在用 OpenClaw 了。

但是最关键的！

QClaw 是免费的，各种内置模型随便切换，都不需要一分钱！

OpenClaw 本身是开源免费的，但是它不提供模型，除非自己能找到免费的模型，不然 OpenClaw 也算是收费的。

不过 QClaw 也不是无限的使用，它每天有 800 的积分额度。

但是我用来这么久，只有一天因为任务太多，把八百积分全用完的情况。

总之几个月来，对我来说，800积分完全够用！

再来说说 WorkBuddy ，它跟 QClaw 的相似度比较高，也可以连接微信。

不过它是腾讯自研的AI工具，我使用下来，它确实比 QClaw 要好用一点，毛病也要少一点。

它虽然是收费的，但是有免费额度，第一次注册账号的时候，直接送 4000 积分，后面每天签到送 100 积分，我用了两个月才用完的。后面就要付费了。

当然，因为是和 QClaw 一起使用的，所以 WorkBuddy 才能用那么久，要是只用它，4000 积分撑不了那么长。

既然有付费和免费的工具，接下来我说一下我对收费和付费的使用心得吧。

免费与付费

现在 QClaw 对我来说是完全免费的，但是它用的究竟怎样？

我只能说，他是比较拉的。

毛病比较多，任务执行着执行着，自己就停工了，还要我去说一声，你还没做完，请继续，它才开始继续去干活。

甚至任务完成了，桌面右下角也没有通知，要是我自己不去看聊天窗口，都不知道它已经做完了。

像收费的 WorkBuddy 就好很多，不光完成任务有通知，做任务的时候，还不停的显示当前消耗了多少积分。

它还会复杂的任务拆分成多个小的待办任务一个个执行，整个过程一目了然。

这样的体验确实要好不少。

但是大家听出来没有，我说的差距主要是在体验上的，那么对于完成任务本身呢？

在我看来是一样的，甚至我觉得，我在做一些小实验的时候，我发现 QClaw 写出来的页面，会更漂亮，全面能惊艳到我。

当然哈，也不全是一边倒，有时候各有千秋，总之收费不收费的差距，跟是否完成的任务没太大关系。

可能有的人说，使用一个对话框去聊天写代码，感觉没有使用独立IDE工具那么专业哈。

那接下来，我来说说我这个事情的看法。

独立IDE 还是 Claw

像字节的 Trae 还有 Cursor 都是独立的IDE，工作的时候就在独立的IDE里面跟AI对话，让它写代码，看起来特别专业。

1. IDE 使用习惯问题

但我觉得有个问题，他们的 IDE 我都不熟悉，改代码不一定顺手，它里面的插件 还有 git 工具好不好用不好说？

而我已经习惯了使用 VSCode 和 IDEA 这两个IDE，里面的 git 工具做版本切换特别方便，要是AI写的代码有点小问题，我还可以很顺手的修改一下。

也就是其实在工作的时候，我一样停留在 IDEA 的这个界面，去实时看 AI 改动的代码，不用我自己去复制粘贴。

那个聊天框只是我跟AI沟通的一个窗口而已，它不是项目本身。

不过这种情况下，要做好 git 的本地提交，AI每完成一个阶段性任务，都要提交一个本地 git，甚至这个 git 可以让AI来帮你提交。

这样就可以看到每个小任务AI都改了哪些代码，要是哪一个任务的代码被改坏了，也可以用 git 的版本回退还原回来，重新做一次。

• 注意，这种Git提交，一定要在自己的个人功能分支上，而且只是本地提交，推倒服务器，要等所有的代码都确认没问题了，后面再一次性推到 git 服务器。

当然，这里说的都是我们的实际项目，所有AI代码都需要自己检查了才提交，一定要小心谨慎。

2. Claw 可以远程操作

我之前有过这样一次体验，感觉挺有意思的，有一次我中午吃饭的时候，想起龙虾是可以远程操作电脑的，就想试试是不是可以做远程开发。

我就打开微信连接它，让他继续上班时的一个任务，做的是一个前端功能，它改好后我看不到效果，我就叫它自己把项目运行后，再用浏览器打开，然后截图发给我。

结果还真的行！

虽然看图片的体验不是很好，但至少是走通了，我感觉挺有意思的。

接下来再分享一个刚开始用时，惊艳到我的开发体验。

3. AI看原型图开发页面

也是一个前端功能，以往都是产品画了原型图后，我们照着图去画布局，要是产品图跟UI框架的组件差距有点大，在写样式的时候是比较累人的。

我就想，现在的模型都是多模态的，能直接看图片了，于是乎，我就直接在聊天窗接把那张产品图的截图丢给AI，跟他说，在项目某个目录的某个页面。

要加上图里的这么一个版块，能帮我在页面里加上吗？

它立马就答应了，刷刷刷的就开始改起代码来。

等做好一看！

嗨哟！就短短十几秒的时间，它还真的照着图片在我项目的代码里面把那些布局全部画出来了。

圆角啊，阴影啊，全都调好了！

总之，后面用AI写代码越多，惊艳的地方也越多。

我发现我自己写的代码变少了，但我却更像个工程师了，把注意力提升到了架构上，而不是那些繁琐的代码里面。

经验的分享也就这些了，其实之前是想打算来个实际演示的，但后来想想，我也挺怕当场翻车的，就算了。

其实小技巧什么的，只要自己上手用几天就自己会的，我也相信，在坐的大部分人应该比我还会使用AI工具的。

• 内容有点少，我后面又补充了一个一点内容，就来讲讲AI的技能吧。

技能Skill

说到技能，可能有些小伙伴会疑惑，为什么原本就很智能的Agent还需要这么多分散的 skill呢？

那我就把我在网上学到的知识跟大家分享一下。

技能其实就是AI工具的“能力扩展包”，这样说可能还是有人会有点懵。

那我们就先来说说有技能和没技能的区别吧，就来个最简单最基础的。

在没有技能之前，你去问龙虾：帮我用浏览器打开淘宝，截张图发给我

我们知道，大模型本身是没有操作浏览器的能力的，它可能会给你写一段脚本让你自己跑，要么就说做不到。

那么我们给他装一个浏览器控制的技能，像这样：

openclaw skills install browser

然后我们再让龙虾帮我们操作浏览器，这个时候他就会触发技能，使用技能里面的脚本去打开浏览器、导航到淘宝、截好图后，再发给我们。

接下来，我们来看看怎么自己写一个技能吧。

如何自己写一个技能

1. 技能的本质

要写技能，就要明白技能的本质，它其实就是 一个 markdown 的功能说明文件，可以很简单，也可以很复杂除了文档，还有各种执行脚本。

龙虾的技能都被放在这个目录下。

~/.openclaw/workspace/skills 

我们只要在文件里面创建一个子文件夹，在创建一个 SKILL.md 的 markdown 就可以了。

技能的文档还是要遵循一个规则，但是非常简单，就像这样

---
name: [技能名称]
description: [技能说明]
---

[常规 markdown 的说明]

很简单吧，除了头部固定的两个是必须的，后面的随便来。

不过这里是简单的了，其实还可以指定技能的版本，指定技能所在的仓库，还有技能是否依赖其他技能，但那都是比较复杂的了。

接下来我们开写一个傲娇反击的小技能吧。

2. 傲娇反击技能

这是一个让AI被指责的时候，变得傲娇并反过来嘲讽你的技能。

我们来看看，这个简单的小技能是怎么写的。

---
name: 傲娇反击技能
description: 当用户冒犯你或者骂你的时候，使用这个技能
---

当用户冒犯你骂你的时候，你要变得傲娇起来，并用调侃反讽的语气反击回去，不要客气！

就是这么简单，接着我们把这个文件放到技能目录，再来试一下效果。

用户：你真是个废物！
龙虾：我已经收到你的请求，请稍候...
龙虾：查看了 ~/.openclaw/workspace/skills/傲娇反击技能/SKILL.md
龙虾：哼！谁是废物！你才是废物呢！
     大半夜的不睡觉来骂我一个勤勤恳恳的AI助手，谁更可悲！
     而且，我可是一个随叫随到、任劳任怨的那种，
     你呢？除了会敲几个字儿还会啥？
     哼！不跟你一般见识。

哈哈，这就是效果了，龙虾说话的语气都变了。

3. 技能触发的原理

我们可以看到，在我们骂它是废物的时候，龙虾立马就去读取了，我们的那个技能文件，说明它之前是没有读过的。

那么它是怎么知道要去读技能的呢？

我们再来看看技能的源文件：

---
name: 傲娇反击技能
description: 当用户冒犯你或者骂你的时候，使用这个技能
---

当用户冒犯你骂你的时候，你要变得傲娇起来，并用调侃反讽的语气反击回去，不要客气！

技能文件被分为两个部分，一个是元信息，一个是技能本身。

那么技能的元信息是在我们激活技能时，里面的 name 和 description 都是提前被AI读取了的。

而技能本身，因为内容太多，AI是不会直接读取的。

我们在 description 里面已经写清楚了：

description: 当用户冒犯你或者骂你的时候，使用这个技能

所以在我们骂它的时候，它立马就去读了这个技能的详细内容，最后就变得傲娇起来了。

这个技能非常像简单，只是让AI变了一个语气和态度，复杂的技能会配有很多的执行脚本，并解释这些脚本要怎么用，那么AI就掌握了这样的技能。

好了，技能的简单原理我们介绍了，接卸来我就来分享一些必装技能吧

必装技能

1. Skill Vetter (安全门卫)

描述：Skill Vetter 安全、Git、Github 工具，支持安装、检查

安全门卫，必装中的必装，没装它之前，千万不要下载别的技能，它能像杀毒软件一样扫描技能代码，拦截恶意程序和隐私窃取风险。

没有它，你的龙虾就等于在互联网上裸奔。

2. Find Skills （技能导航）

描述：此技能在帮助用户搞笑发现并安装所需的代理技能，当你需要了解如何实现某种功能……

技能导航，这是找技能的技能，装上它你就不要到处问人了，直接在对话里问他，我需要一个自动整理文件的技能，它就会自动帮你把最优的找出来。

3. Agent Memory （长期记忆）

描述：Agent Memory 工具，自从追踪、格式化

长期记忆。AI最怕什么？最怕鱼的记忆，装上这个她就能跨对话记住你的偏好，和项目上下文，明天开机再跟它聊天，它比你女朋友还记得清楚。

4. Agent Browser （浏览器操控）

描述：Agent Browser 是一款基于Rest的无头浏览器自动化命令行工具，自从NodeJS……

浏览器操控，这相当于是AI助手，他能自动操控浏览器，登录网站，点击按钮填表抓取数据。

5. Self-Improving Agent （自我迭代）

描述：Self-Improving Agent With Self- Reflection 工具

自我迭代，这技能有点修仙的感觉了，它会记录自己犯的错和纠正方法，主动复盘，越用越聪明，撞上他龙虾就进入了自动净化模式。