AI Coding 工具极简测试，练练他们的真本事

       在相同网络、相同时间段、相同prompt需求下，我们看看哪个AI Coding工具最能打。我们预备一个非常常用python小游戏需求，“开发一个python版贪吃蛇游戏，可玩性强，UI好看”；

       首先派出字节的Trae，看看它战力如何？启用solo模式，在底部对话框输入“开发一个python版贪吃蛇游戏，可玩性强，UI好看”，启动时刻 08:49:50，结束时刻08:51:30，耗时约2分钟，中间无需任何人工干预，自动编写代码，自动导入依赖包，自动运行python游戏，直至游戏界面显示出来。

    我们现在派出阿里Qoder，由于IDE版安装有点问题没时间解决，使用pycharm+qoder插件来进行测试，启动时刻 09:01:28，结束时刻09:02:41，耗时约1分钟，全程无需干预，自动生成代码、自动安装依赖包，自动运行游戏。

   接下来派出Doer 测试版，由于目前只有插件版，因此使用 pycharm+插件方式进行测试，启动时刻 09:07:43，结束时刻09:08:15，耗时约1分钟，但没有正确出来游戏画面。从结果界面上看，似乎是遇到了几个问题，1）设置界面里的 auto-aprove 的菜单无法选中，导致需要人工点击文件创建等确认信息；2）无法自动运行command，因此没有自动导入依赖包和自动运行游戏，需要手工导入包，手工执行运行命令。手工导入和执行命令后，游戏运行成功。在Doer的下一个正式版中，应该会很快解决这些小问题。

      从这一轮PK来看，除了Doer的auto aprove和command执行命令暂不具备外，三剑客似乎功力都差不多，接下来我们给个难一点的需求，“开发一个在中国非常流行的python离线版斗地主游戏，中文画面，UI好看，可交互强，可玩性高，1个用户玩家+2个NPC玩家”。

     我们仍然先派出Trae solo模式出场，启动时刻09:20:05，结束时刻09:22:46，耗时约3分钟，全程无干预，自动运行出游戏画面。但游戏中文显示有问题，修复后，出牌逻辑也有问题，需要多对话几轮进行修复才能玩。

    派出qoder，一把成功，基本可玩。由此可见qoder还是略胜一筹，由于qoder没有显示它用的是哪个模型，很有可能是使用了海外模型。

   基于此次对比测试，可以总结一下AI Coding工具的几个特点：

1、一次成型，是未来趋势，用户只用提一句话需求，AI 工具能分解成详细的需求清单和开发计划，能自动编程，自动导入依赖包，自动执行各种工具命令，最后把结果呈现给用户；

2、实力还是取决于模型，虽然Trae在用户体验上做了很多优化点，但qoder使用的模型似乎厉害一点，最终结果，特别是在复杂任务的最终结果里，就会略胜一筹。这也说明当前模型发展还有很大的空间，各大厂家在基础模型的投入上还有竞争机会。