AI编程

Key Takeaway

• Replit Agent是一款激进的AI编程工具，能通过Agent完成环境设置、代码撰写和项目部署，实现云端开发。
• Replit Agent的模式类似于“厨师服务团队”，用户只需提供需求，Agent负责具体执行，适合快速原型开发。
• Replit Agent与Cursor等工具相比，更侧重于自动化，减少人工参与。
• Replit Agent支持H5页面等简单项目开发，但对于复杂项目仍有局限性。
• 文章强调AI编程工具能极大提升效率，但仍需用户具备开发思维，AI目前处于“遇强则强，遇弱则弱”的阶段。

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大模型火了快两年，没想到，第一个爆发的赛道是AI编程。

最近新出的Replit Agent特别激进。从环境设置、代码撰写到项目部署，它用Agent全部搞定。过程中，有时会询问你的意见，比如这个UI和你预期的样子是不是一样。其它时间Replit Agent都是在埋头干活。

整个开发是在云端完成的，用它的环境，这一点挺省心的。更重要的是，这意味着你随便用什么设备都可以，手机也OK。一旦有想法了，可以快速完成原型开发。然后把整个项目的压缩包下载下来，在本地做进一步处理。

Replit Agent的这种模式让我想起了农村的厨师服务团队，专门搞红白喜事的那种。厨师、厨具、餐具、桌椅，甚至食材和调料，他们全都提供。你就负责吃席就好。

相比之下，Cursor是一种人机Co-work的模式，还是需要人的大量参与。而再早之前的GitHub Copilot就更落后了，我觉得它只能算是一种智能代码补全。

为了测试，我拿Replit做了一个简单的H5页面。用户输入API Key之后，可以选择OpenAI的模型，然后对话。

需求给过去之后，Replit会先做分析，并且还会根据它的理解，给你一些选项，看你要不要也一并完善了。这一步其实是在做需求确认。大家如果服务过甲方就知道，如果需求对不清楚，那这项目大概率会很痛苦。

开工之后，Replit自动做环境的部署，把需要的包都下载、安装，然后编写代码、配置数据库等等。

因为项目比较简单，所以测试过程很顺利。调用OpenAI模型对话一次就成功了。剩下的都是小修小补，比如UI上删除一些不需要的元素，简单说一句就搞定。

Replit虽然不能说中文，但是你用中文它也能懂。不过我还是建议用英文，避免中文翻译成英文有歧义。四级水平的英文就足够和AI交流了，它都懂的。

到了部署环节，其实也没什么好调整的，Replit都帮你设置好了，直接点开始就OK。等进度条走到头，Replit会提供一个链接，那就是咱们的H5页面了。桌面端试了一下，完全正常。在手机上打开，也可以使用。

Replit支持Auto-scale，也就是说，如果访问量大的话，它会自动升级配置，保证项目的运行。在后台可以看到数据分析。如果你自己有域名的话，也可以在后台绑定域名。

看到这里你应该就明白，为什么我说Replit像农村的厨师服务团队了。不过，现在这个团队能力还不太行，搞些小活儿没问题，比如H5这种，碰上复杂点的项目就整不动了。

我在前一天让Replit做一个微信小程序，也是接OpenAI API的聊天机器人。整个过程就挺闹心的。Replit总让我帮它检查这、检查那的，甚至让我帮它看看Python文档有没问题——这谁给谁干活啊。到了部署环节，最后一步死活进行不下去，也找不出原因，然后就卡在这里了。

所以我估计，Replit至少还得花个半年时间去迭代吧。现阶段我就不订阅了，还是继续用Cursor比较靠谱。

给大家看看，我用Cursor把个人博客做出来了。我这些视频的文字稿，还有我日常的阅读清单，都会在博客上发布。后续我准备用Cursor做一个聊天机器人，用上RAG，把我的个人知识库接进去，开放给大家使用。

对于现在这些AI编程工具，我发现有两派观点：一派觉得这些工具都是垃圾，一派觉得这些工具可以替代程序员。这两派我都不赞成。我觉得现在的AI处于中间地带，没法替代，但是可以极大提升效率。如果你是纯小白，那真的很难，至少得具备开发思维。

就像我在上半年的一期视频里说的，AI在这个阶段的特征是八个字：

遇强则强，遇弱则弱。

AI没那么万能，现在只是Copilot，需要Pilot很强才能用起来。你要是没那么强，那就等着，等到普及的那一天，等到离AGI很近的那一天，跟着受益，也可以。

OK，以上就是本期内容。想找我就来newtype社群。那咱们下期见！

Key Takeaway

• Cursor是一款强大的AI编程IDE，能够原生支持AI功能，实现与AI的纯聊天式编程。
• 作者通过Cursor在10分钟内不写代码，仅通过与AI对话，开发出Chrome浏览器插件，展示了AI编程的高效性。
• Cursor的“Apply”功能能够自动定位代码修改位置，提升调试效率。
• AI编程工具的价值在于赋予用户不具备的新技能，而非仅仅替代现有工作。
• 文章强调AI能够将个体技能放大，创造更多价值，并展望了AI在产品开发中的广阔前景。

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三年之后，世界上最流行的编程语言是什么？

大概率不是Python、不是Java Script，而是英语。

最近在AI圈有一款IDE、编程软件超火，叫Cursor。你用过之后，估计也会有这样的想法。

我把Cursor看作是VS Code的终极进化版。它是VS Code的fork版本，各种功能基本一样，可以无缝导入过来。但是，在AI方面，Cursor就做得好多了。它不是像GitHub Copilot那样，以插件的形式植入进去，而是原生地、天然地支持——这一点非常重要，会带来质的不同。

在模型方面，Cursor很大方：你可以用它的模型，一个月订阅费用是20美金，也可以用你自己的模型，填入API Key就行。甚至，它还允许你用GitHub Copilot，不过它会提示你，不建议使用，因为性能上不如它的东西啦。

上个周末，我集中测试了一下Cursor。最好的一次，只花不到10分钟，不写任何一行代码，就是跟AI纯聊天，就开发出一个Chrome浏览器插件，能调用GPT去总结网页内容。

这10分钟的前3分钟，我用来写需求：

我希望开发一个浏览器插件，主要功能是用大模型总结网页。它会先做Scraping，也就是把网页内容都扒下来。然后把这些内容给到模型，按照Summary、Key Facts的格式输出。

在具体功能方面，插件上有三个按钮：Summarize就是总结。Settings就是设置，会要求用户输入OpenAI的API Key。插件先去确认这个Key是否可用。如果可以，就把可以使用的模型以列表都拉过来，让用户选择、保存。Clear就是清除上一次的总结结果，或者中断当前的总结任务。

当我在Word上把这些都写完之后，复制下来，打开Cursor，通过控制面板打开聊天界面，全部粘贴进去。接下来的体验跟咱们使用ChatGPT、Claude基本一样：

Cursor的反馈速度非常快，只用几秒钟就理解、拆解了需求。它告诉我们，要创建哪几个文件，每个文件的名称和代码都给到了。这时，我们只需要根据指示把文件创建好，把对应的文件开着，然后点击Apply，AI会把代码填进去。

Apply功能特别方便。因为在debug过程中，肯定要修改代码。Cursor不会把代码全部生成一遍——那就太慢、太消耗token了。所以，它只会输出需要修改的那几行。这时候，压力就给到用户这边了——因为要在几百行代码里边找到要修改的地方，还是挺费神的。所以，Apply功能会自动找到修改位置，用红色标注出原来的代码，用绿色标注出建议的代码，用户确认之后，它再自动替换。

等我们把所有代码都贴进文件里，就可以测试了。

打开Chrome浏览器的插件页面，进入开发者模式，打开代码所在的文件夹，就可以加载插件。

第一次测试肯定会有Bug。这边我们发现，Settings按钮没反应。很简单，回到Cursor里边，把问题告诉AI，然后把新生成的代码通过刚才说的Apply功能替换进去。

刷新插件，现在可以打开设置页面了。填入API Key，就像需求里说的那样，插件会先Verify一下，然后把Model List拉出来。这时会发现，List不全，只有两个模型，我猜是Cursor自作主张预设了，并没有真的去拉取。另外，点击Summarize并没有正常工作，只是显示了一个demo。

所以再次跟Cursor沟通，把这两个问题反馈了。像这样的debug过程会经常遇到。不过这一次挺幸运的，只来回处理了两趟。

再次刷新插件、重新测试。这下可以看到，模型列表正确显示出来了。点击Summarize，插件开始工作。等个几秒钟，成功总结出来了。为了确认真的可以用，我又找了两个网页，也都总结成功了。

我看了一眼时间，从写需求到测试成功，大概10分钟。这不是我第一次这么干。其实前一天也试过，不过不太成功，过程让我有点崩溃。

每一次修改代码都会带来新的Bug。我眼睁睁看着原本只有30行的代码膨胀了10倍，变成300多行，而且问题还没解决。

后来我心想，要不换个实现方式，改用多模态。先把整个页面截图下来，再给到GPT去识别和提取。结果还是不行。反正折腾了快一个小时。

到了第二天，我反思了一下。其实这个插件的工作流程就两步：先Scrape，再Summarize。之前我自己写Agent Workflow的时候就是这么处理的。于是我把需求改了一些，产品经理的活儿我干了，Cursor就专心Coding。果然，效果立竿见影。成功那一刻的快感，跟游戏通关差不多。

这款总结插件还很粗糙。如果要做到能上架的程度，可能还需要投入点时间：

第一，它的Scraping比较简单，还可以再强化，这样才能应对更多的网页。

第二，它的总结还不够好。这个调整起来很简单，不需要AI修改，我直接在提示词那边做详细要求就可以。

第三，现在只支持OpenAI，可以把Google、Anthropic等等都加上。

第四，把UI弄得好看一点。这个也简单。我找个别人的产品，截图下来给到AI，它肯定能照着做出来。

这四个要改进的地方，顺利的话，我估计再花个半小时应该能完成。全部搞定之后，就可以提交给Google审核、然后上架了。

我不喜欢说什么“未来已来”这种话，但是，Cursor给我的震撼是远超两年前的ChatGPT的。可能是因为，ChatGPT做的都是我会的东西，不就是生成一些文字嘛，而且还没我干得好。所以它带给我的只是一种新鲜和惊讶。

但是Cursor不一样。像开发一款浏览器插件这种事儿，我是完全不会，更别提在10分钟之内把原型搞定。所以这是一种震撼——它给了我完全不具备的新技能。我觉得，这个才是AI的真正价值。

今天很多人，尤其是国内的很多老板认为，AI就是用来降本，用来替代员工，成为裁员的借口。他们是把人力看做成本。他们眼中的世界是有限的，就这么点地方，所以得到处节省。

但其实，这个世界可以不是一个“有限游戏”，是可以变成“无限游戏”的。AI赋予个体从没有过的技能，或者把个体原有的技能放大好几倍。去满足更多，去创造更多，这不是更美好吗？

对我来说，如果要开发个小工具，可以在Cursor的帮助下直接完成。如果稍微复杂一点，那我也可以先做个原型出来，再花钱找前端和后端帮我完善。

突然感觉，我的整个世界变得好宽阔。也许到明年，我给到大家的，不只是这样的视频和文章，还有更多形态，可以是网页，可以是APP，甚至可以是一个小模型。我太期待了！

OK，以上就是本期内容。我要继续拉着Cursor做开发了。后续更多的发现，我会发在newtype社群里。还没加入的小伙伴抓紧吧，社群已经400多人了。今年肯定会到500人以上，明年争取突破1000。我那天想到一个Slogan很适合我这个频道以及社群，叫做“AI时代，摸着老黄过河”。好了，不扯了，咱们下期见！

Key Takeaway

• Claude Code被认为是地球上最强的AI编程工具，因为它与Claude模型深度适配和优化，且不计较上下文长度消耗。
• /init命令用于初始化项目，创建CLAUDE.md文件，记录项目背景信息，提高效率和上下文一致性。
• Plan Mode允许用户在执行复杂功能前，让Claude Code进行规划，尤其适用于不确定如何操作的场景。
• /ide命令支持Claude Code与VS Code、Cursor等IDE集成，提供更好的代码修改和提示体验。
• 用户可以自定义命令，将常用操作（如解释代码）转化为快捷命令，提高工作效率。
• /cost命令用于查看API消耗，并可通过/model命令切换模型以节省成本。
• 作者强调，模型能力相同时，拥有更多工具的AI生产力更高，鼓励用户积极使用和探索MCP。

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地球上最好的AI编程工具，肯定是Claude Code。而且它接下来还会越来越好。

为什么它最强？我在社群里发过这么一段话：

如果把Claude模型比作引擎的话，那么，虽然各家公司都可以买到这个引擎，然后组装成赛车，但是只有Anthropic能发挥出它的究极实力。

大概率，Anthropic在训练Claude 4的时候，就已经把Claude Code内置的十几种工具给它用上了，对它做针对性的强化训练。

也就是说，这款引擎在研发阶段就已经跟底盘等等系统做适配、做优化了。它们就是最佳组合。其他厂商又怎么可能跟得上。

而且为了效果，Anthropic现在特别豪气，可以不计较上下文长度的消耗。相比之下，Cursor他们就得精打细算过日子，导致有时用户体验会很差。

Claude Code这么强，但是国内介绍得不多。原因很简单：中国的自媒体水平太差了。他们就只会喊“震惊”、“放大招”。碰上这种复杂的工具，还是命令行，而且还需要配置纯净的住宅IP，他们就不知道怎么下手了。

没有关系，我会出一系列视频深度介绍这款工具。今天先来五个非常实用的Tips，帮助大家用好Claude Code。

/init

当你开始一个新的项目，或者让Claude Code中途参与某个项目的时候，一定要先运行/init这条命令，也就是initialize，初始化。

这条命令最主要的作用，是创建一个CLAUDE.md文件。这个文件会包含项目所有的背景信息，包括：项目的核心概述和目标；重要的代码约定和风格指南；关键的文件和工具函数列表，等等。

有了这份文件，每次你启动Claude Code，它就会自动加载，这样它就明白整个项目的情况，不需要你重复说明。另外，当你的项目开发有了任何进展，也可以让Claude把进展写进这个文档。

所以，这行简单的命令，以及它生成的CLAUDE.md文件对于提高效率、保持上下文一致性非常重要。大家记得用起来。

Plan Mode

大部分情况下，我们都是让Claude Code在那边“自动驾驶”。但是，当有一些比较复杂的功能想要实现，或者我们自己也没想好究竟该怎么做的时候，可以切换到Plan Mode，让Claude Code先帮我们做好规划，然后再执行。

要切换到Plan Mode很简单，按快捷键shift加tab就行。比如，我想要提升高并发、服务器断连的应对能力。我自己想了一些解决方案，比如搞个API Key的备用池子等等。我把这些告诉Claude Code，让它帮我完整规划。

接到需求后，它会把需求有关的代码全部过一遍，然后给出非常详细的方案。如果觉得OK，可以让它照着开始执行。

说真的，这个模式挺好用的。当你拿不准的时候，记得让Claude帮你规划。

/ide

虽然Claude Code主要通过命令行界面，也就是CLI进行交互，在终端里运行，但是它也支持跟VS Code、Cursor集成，让用户在IDE的环境中获得更好的体验。

比如，集成之后，你可以看到文件中代码的改动，就像在Cursor里看到的一样。另外，当你选中几行代码之后，Claude Code那边也会有提示。

那么，要做到这一点，你需要做两件事，非常简单：

第一，安装Claude Code插件。这个搜一下就有，然后点击install安装。

第二，运行/ide命令，然后选择对应的IDE，比如我这边是Cursor。然后回车就搞定了。

Custom Command

Claude Code有很多现成的命令可以使用。除此之外，其实你也可以根据自己的需要去自定义命令。

Key Takeaway

• Kimi K2是月之暗面推出的开源大模型，其代码生成和Agentic能力表现出色，被认为是国产模型在AI编程和Agent产品领域的突破。
• Kimi K2的能力介于Claude 3.5和Claude 3.7之间，足以驱动Agent产品。
• 替换Claude Code模型有两种方法：最简单的是通过设置环境变量直接切换到Kimi K2 API；另一种是使用Claude Code Router项目，该项目支持多种模型服务商的API配置。
• AI编程工具由大模型（大脑）和编程助手（眼睛和手脚）两部分组成，大模型决定上限，编程助手提供工具操作能力。
• Kimi团队通过特定工作流激发了Kimi K2的工具使用能力，使其在预训练阶段就学会了如何使用工具。

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如果你用Claude Code有难度，那么，可以把模型换成Kimi K2，照样也能跑得起来。而且，效果可能会让你眼前一亮。

Kimi K2是月之暗面最新推出的模型，开源，1T参数。我最感兴趣的，是它的代码生成和Agentic能力。

说实话，对于国产模型来说，这两个能力，我一直没看到比较出众的。这也导致国产模型在AI编程、Agent产品这一波越来越落后。

直到Kimi K2的出现。

老外对这个模型的热度超过了国内用户。他们说，K2就是又一个“DeepSeek-R1时刻”。Kimi算法小哥的这篇博客也引起了老外极大兴趣。

我自己体验下来，感觉K2的能力大概介于Claude 3.5和Claude 3.7之间。用一句话总结就是：足以驱动Agent产品，能够拿来干活了。

你别觉得我评价低了。要知道，今天大部分Agent产品完全依赖Claude模型。Kimi能把国产模型在这一块的空白补上，是非常牛逼的！

哈喽各位好，欢迎回到我的频道。谦虚地说，我是国内少数几个能把关于AI的Why和How讲明白的博主。我提供的东西远比教程更值钱。记得点一波关注。如果想链接我，就来我们newtype社群。这个社群已经运营500天，有超过1500位小伙伴付费加入啦。

回到今天的主题：用Kimi K2驱动Claude Code。

要更换Claude Code的模型，网上有很多方法。我给大家介绍两个。先来一个对大多数人来说最简单的。

第一步，你去月之暗面官网注册账号，然后生成API Key。如果打算长期使用的话，可以充点钱。你看我就充了50块钱，属于Tier 1级别。Kimi的API费用很低，跟Claude比起来简直就是白菜价。大家可以大胆使用。

第二步，来到终端，运行这两行命令。它们的作用是设置环境变量，把模型的调用渠道切换到月之暗面那边。

设置完之后，输入claude，把Claude Code启动。这时模型就已经换成K2了。

第二个方法，略微折腾一点。不过好处是，可以更换各种模型。

Claude Code Router这个项目就是一个路由器，让你随意配置模型，以及做自定义设置。

它支持的模型服务商很多，包括OpenRouter、DeepSeek、Ollama、Gemini等等。Kimi官方的API也是支持的。

使用起来也挺简单的。运行这一行命令，把npm包安装好。然后打开config.json文件，像我这样配置Kimi官方的API。如果你不想填配置文件也OK，输入ccr start这行命令。按照它的要求，输入provider name、url、api key、model name，就可以完成配置。最后，输入ccr code，就可以正常使用了。

看到这里，可能有人会很奇怪：换了模型之后，Claude Code为什么还能用？

我打个简单粗暴的比方：阿姆罗能开高达，夏亚也可以开！只要Pilot够强，就都能驾驭。

我们使用的AI编程工具包含两个部分：大模型（LLM），和编程助手（Coding Assistant）。

编程除了需要脑子聪明，还需要很强的动手能力。比如要从那么复杂的代码库里找到需要的文件，或者就那么几行代码。