大模型编程工具使用体验

前言

本文记录了2025年11月15日及之前，我在不同操作系统环境下使用各类大模型编程工具的体验与感受，包括编程辅助工具、设计工具和调研工具，并提供了一些实用建议。

开发环境与工具配置

Windows系统环境

• 主要IDE：Trae
• 常用大模型：
  • Doubao SeedCode
  • Kimi-k2-0905
  • GLM 4.6

Ubuntu系统环境

• 主要IDE：VS Code
• 核心插件配置：
  • Trae 插件（常用模型：Doubao、Kimi-k2-0905、GLM 4.6）
  • Cline 插件（接入服务：Deepseek API、minimax API）

设计与UI辅助工具

Figma Make智能设计功能

• 功能表现：能够快速生成美观的页面设计原型
• 适用场景：产品UI设计阶段，快速验证设计概念
• 计费策略：
  • 每月提供基础免费额度
  • 超出免费额度后按用量付费，价格相对较高

大模型服务使用体验

Deepseek API服务

• 稳定性评估：运行状态相对稳定，响应可靠
• 整体效果：代码辅助能力表现较好
• 核心优势：
  • 对于Trae难以解决的复杂问题，Deepseek API通常能够提供有效解决方案
  • 支持上传错误信息和代码文件到对话中，增强问题解决效果
  • 上下文理解能力强，能充分利用历史对话信息优化输出

minimax大模型

• 产品定位：国产大模型，宣传代码能力较强
• 基础功能体验：
  • 简单前端功能实现效果尚可
  • 复杂系统构建时存在明显局限
• 核心问题分析：
  1. 工具选择混乱：构建过程中工具使用不一致，时而npm时而pnpm，上下文连贯性不足，导致基础构建环节反复调整却难以解决根本问题
  2. 测试应对策略不当：遇到测试问题时倾向于简单替代，缺乏系统性解决方案，最终实现往往不够规范
• 总体评价：决策逻辑不稳定，在需要坚持方案时摇摆不定，而需要调整策略时又过于固执

minimax专业版深度体验

• 整体感受：基础功能表现良好
• 显著缺陷：
  1. 上下文记忆不稳定：即使提供完整开发文档，也难以持续保持记忆，导致输出结果存在漂移现象
  2. 会话间一致性不足：相同文档在不同会话中的处理结果差异明显
  3. 依然存在决策反复的问题，影响开发效率

调研与分析工具

千问APP调研能力

• 应用场景：技术趋势调研、商业分析、方案评估
• 可用平台：
  • 千问移动端APP
  • 官方桌面版客户端
• 核心优势：
  • 提供高质量的深度调查研究能力
  • 支持长文本分析，研究详细度高
  • 内置代码模式可绘制简单UI原型
  • 支持设计结果网页化呈现，便于分享

综合评价与思考

工具综合推荐

经过实际使用对比，Deepseek API在编程辅助领域表现最为稳定可靠，是当前推荐的首选工具。对于UI设计需求，Figma Make功能提供了高效的设计辅助；而对于专业调研工作，千问APP则是一个值得信赖的选择。

大模型技术局限性思考

从技术本质来看，大模型距离真正替代人类工作还有相当距离。当前大模型的核心原理使其难以突破长文本记忆的限制，这也导致了输出结果中常见的逻辑不一致和结果漂移现象。

有效使用策略

尽管存在局限，我们仍应积极拥抱大模型等前沿技术。关键在于学习与大模型的有效沟通方式——就像人与人之间的交流一样，表达方式的差异会显著影响最终结果。掌握正确的提示工程技巧和交互策略，能够大幅提升大模型的实际使用效果。

实用建议与最佳实践

IDE与工具选择策略

• Windows环境：优先选择Trae，作为免费工具足以满足日常工具类开发需求
• 跨平台兼容性：Ubuntu环境下Trae支持有限，推荐使用VS Code配合相关插件作为替代方案

项目管理与配置

无论使用哪种IDE或插件，建议为每个项目单独配置开发规则，并定期重建上下文以确保模型理解的准确性。MCP（模型控制协议）结合智能体的方式在某些场景下能显著提升开发效率。

付费工具选择建议

• Cursor使用体验：虽然功能优秀，但收费模式透明度不足且频繁变更，使用体验受到影响
• 通用付费策略：大模型付费工具建议选择按月订阅或按量付费模式，避免长期包年订阅
  • 原因：大模型技术迭代速度快，服务商策略变化频繁，灵活的付费方式可以根据实际体验及时调整