AI Coding 工具也分等级？

众所周知，早在AI Coding工具之前，辅助驾驶已经走了很长的路，他们对等级有L1、2、3等之分。所以本次我从等级角度，各个推荐一下。

L1：各类插件，主要用于代码补全，对话等操作。国内外大厂的产品都可以用，差距不大。
L2：脱离插件形态，有了更多元的能力。此时差距明显，模型与IDE本身的调教都有着差异。
         T0：Cursor。
          T1：亚马逊的Kiro，腾讯的Codebuddy，字节的Trae，阿里的Qoder，还有美团、快手等厂（同等级排名不分先后）
                  因为是国际版，所以模型能力都一样了。我的原则是，哪个能白嫖，就用哪个。
          T1.5：以上的国内版本。
L3：脱离IDE形态。各家都在探索，完全不需人来编写任何代码。率先出击的是，Claude Code，Gemini Cli。早期是黑窗形态，最近才有了可视化界面。黑窗状态下，我们只需要Shell脚本、提示词和command命令即可完成完全沉浸的AI Coding。
但其实，这个目的，更是为了加入流水线，实现全自动化。当一个需求、issue来临时，前置脚本自动读入上下文，API 交互给L3工具，再通过HOOK、SKILL等触发自动测试，代码审校，提交代码等操作。

腾讯跟的比较快，派出了Codebuddy Code，配合国产的GLM模型，能力尚可。字节的Trae则走了自己的路，SOLO模式，更方便于新手入门。阿里则剑走偏锋，把眼下的产品每一步都做到最好。

不过，真在生产环境中，还是L1的Tab Tab不全最让人放心。

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