我是一名高级前端工程师，深耕行业7年的小小码农一枚，在团队里承担业务和技术指导，同时负责前端架构、工程化相关的项目。平常喜欢跟踪技术热点，乐意尝试并折腾新的产品和工具，整理并撰写技术文章，热衷于用大白话分享技术，当过讲师，也喜欢和身边的同学一起互动交流技术。文心快码编程智能体Zulu发布后，我第一时间设计了4个场景进行了测评：
- 从0到1实现一个应用
- 基于现有代码库修改文件
- 手撕大厂算法题
- 使用Python完成一个爬虫任务
以下为测评全文：
Zulu是什么？
当我第一次看到Zulu这个名字，我很好奇，于是在网上搜了下，发现网络释义中的Zulu是非洲的祖鲁族，一个曾令殖民帝国胆寒的战士部族。结合我最近的Zulu使用体验，我觉得Zulu这个名字，可能蕴含着这样一种理念：在AI编程工具层出不穷的战场上，Zulu要杀出一条血路 doki doki！ 不过，它不打仗，而是攻克代码------而且打法不按常理：通过对话理解业务需求，自动生成完整项目；精准解析遗留代码，秒级定位关键逻辑；智能推荐最佳实践，规避常见技术陷阱；支持跨语言、跨框架的智能上下文感知。
Zulu 提供了全自然语言交互方式，我们可以向 Zulu 提出任何需求，包括从 0 到 1 构建一个全新应用，或者基于复杂代码库进行功能迭代。无需描述具体的技术实现步骤，只需要说明想要达到的效果和业务目标即可。Zulu 会自动理解意图，规划并执行任务。下面一起来看看它是如何在4个场景测试中一步步成为我眼里的"AI编码战士"的。
第一战：从 0 到1实现整个围棋游戏
第一个场景是参考内置的口令，让Zulu从0到1生成一个和AI对战的围棋游戏，使用JS编程。
如果采用传统开发流程，整个过程非常繁琐： 首先，产品经理需要明确功能需求并撰写详细的PRD文档，随后对接UE设计师输出设计稿。接下来是产品、设计与研发团队的多轮评审会议，前后端工程师根据需求进行技术调研、任务拆解与开发排期。前端着手实现页面交互与棋盘逻辑，后端设计接口、开发AI逻辑，再经过联调、测试、产品验收、上线和功能回归，整个流程动辄数周，协作成本高、周期长。
我抱着试试看的心态，将指令丢给了Zulu。Zulu先对我的需求进行了分析，拆解任务，再进行技术选型，设计对应的技术方案，并搭建好了文件结构。 前端使用HTML5 Canvas + JavaScript 的设计；设计了基于简单评估函数的AI决策策略；在围棋规则上会运用落子、提子、计算气数等核心逻辑。然后开始自动编写代码，不到5分钟就完成了代码，要求我执行。因为是网页游戏应用，Zulu已经在浏览器中自动为我打开围棋游戏。
进入围棋游戏可以看到棋盘界面采用极简风设计，很符合我的审美体验。在游戏功能上，有标准 19x19 围棋盘；实现了完整的围棋规则：落子、提子、劫争等；支持人机对战：玩家执黑，AI 执白；还具备计分系统，显示双方提子数；棋局控制按钮也很突出，使用"Pass"按钮跳过回合，使用"New Game"按钮重新开始。整体来说一目了然，落子方便，交互很友好。在 AI 实现方面，基于评估函数进行决策，会考虑位置价值、提子机会、防守需求等多个因素，且具有一定随机性以避免固定模式。
这一战中，Zulu 展示出强大的任务分解和自我反思能力，能够处理强依赖业务上下文的开发需求。 从"写文档"到"写代码"再到"运行预览"，过去需要多人协作的复杂流程，如今被一条指令压缩到几分钟。这个案例让我切实感受到，Zulu 不只是一个"写代码的工具"，而是真正懂开发的智能体。
第二战：基于当前代码库重新生成五子棋游戏
接下来，为了测试Zulu是否可以操作当前的代码仓库，重新删除上下文，根据新的需求编写新的代码， 在原来的围棋游戏基础上，我让它生成一个五子棋游戏，输入指令后Zulu直接开始工作，完成了修改。
命令行等待和执行中，人性化交互非常赞
游戏创建完成后，要求我执行终端命令
Zulu 在五子棋游戏开发中展现出了出色的上下文理解能力和指令跟随能力，从代码生成到网页预览的整个流程十分流畅，功能和交互也非常符合我的需求。该五子棋游戏具有以下特点：
- 游戏功能：采用标准 15x15 棋盘，支持人机对战（玩家执黑，AI 执白），实现了完整的五子棋规则（以五子连珠定胜负），并具备悔棋（可撤销最近一手）和重新开始游戏的功能。
- AI 实现：基于评估函数构建决策系统，能够识别并优先选择有利位置，会阻止玩家形成连续四子，同时积极寻找自身形成连续三子或四子的机会。
- 用户界面：棋盘显示清晰，可高亮显示最后一手棋，能实时显示当前玩家，游戏结束时会展示胜利信息，且配备简洁的控制按钮，可通过 "Undo" 按钮悔棋，通过 "New Game" 按钮重新开始游戏。
现在开始试玩，我是黑棋，AI是白棋，逻辑正确，最终我方获胜。
再来一局，这次让让AI：我随便落下黑色棋子，
发现白色棋子会自动填入，AI获得胜利。
第三战：四种解法手撕大厂算法题
接下来，考虑到算法题是各位开发者面试过程中展示编程基础的一种方式，我也想考验下Zulu在编程思路和基础上是否正确。了解到Zulu具备多模态功能，可以上传图片一键转代码，于是我直接将算法题截图上传，让它进行解答。
我选择的这道算法题在互联网大厂面试中频繁出现，并且有一定难度：给定n个非负整数表示每个宽度为1的柱子的高度图，计算按此排列的柱子，下雨之后能接多少雨水。首先Zulu开始分析，然后给出了四种解法：暴力法、动态规划、双指针法、单调栈。 每种具体的解法如下：
方法一：暴力法
结果：❌ 超出时间限制，暴力解法的时间复杂度还是比较高的，不推荐
评价：使用了暴力解法去实现这个问题，也是大部分人可能会想到的方式。但是在提交的时候会发现这种方式过于暴力，在时间复杂度上会超出时间限制。
方法二：动态规划
结果：✅ 通过，Zulu写的逻辑正确，并且用时9ms，击败29.70%，占用内存60.54MB，击败7.91%。
评价：dp的解法实现，大大降低了时间复杂度，并且zulu给出了注释和思路, 但是目前的空间复杂度还是比较高(On)。
方法三：双指针法
结果：✅ 通过，推荐，Zulu写的逻辑正确，并且用时1ms，击败88.16%，占用内存55.19MB，击败39.96%。
评价：双指针法，通过使用左右指针，从两端向中间移动，减少了内存使用量，并且有效降低空间复杂度，只有O(1)。
方法四：单调栈
结果：✅ 通过，推荐，Zulu写的逻辑正确，并且用时4ms，击败45.02%，占用内存55.59MB，击败27.84%。
评价：这种方式比较难想到，在代码量上还是比较少的。
总体来说，Zulu在算法题上表现非常优秀，而且给出了测试用例和四种解法，我愿让它笔试直通，成为我的同事！
第四战：用Python爬取百度热搜榜小说
在前3项测试中，Zulu 的表现基本令人满意。我抛出了一个略带难度的需求：使用 Python 编写一个实时爬虫，抓取百度热搜小说榜单中的小说名称、作者与类型信息。 目标页面链接为：
这个任务既涉及网页结构解析，又需要处理可能的反爬机制，同时还要保证信息提取的准确性，对Zulu来说是项不小的挑战。
Zulu 在处理这个爬虫任务时，整体流程被自然拆解为三个步骤：
- 任务理解与规划：Zulu 首先通过 Prompt 理解任务意图，自动生成了一个包含目标网站分析、数据字段提取、技术栈选择等要素的爬虫开发大纲，清晰展示了解决思路。
- 环境搭建与依赖处理：接着，它创建了 Python 开发环境，在过程中如果遇到第三方库缺失或版本冲突等问题，也能自动安装和处理依赖，无需我手动干预。
- 结果输出与验证：最后，Zulu 编写并执行完整的爬虫代码，成功提取出小说名称、作者和类型等字段，并输出了结构化结果。
在处理相关任务时，起初存在一些小问题，其中就包括缺乏小说类型这一情况。这时，Zulu自动要求优化代码，我们来看后续结果：过程中出现了两次代码错误，Zulu不仅自动要求修复代码，还意识到我们的需求是需要小说类型的。比较意外的是，Zulu通过自动打印元素辅助我们监控它的执行过程、判断抓取是否准确：从自然语言输入到 HTML 结构提取再到结果输出，都高度自动化，且输出结构完全符合预期。在整个过程中，Zulu通过自然语言分析需求意图，实现了Python的自动环境依赖配置、调试打印、代码自动修复、代码生成，完成了这个小爬虫案例，给Zulu 大大的赞～～
开发从"技能"变成"表达能力"
这几个小场景下对Zulu 的测试让我意识到，我们正在从"会写代码"走向"会讲清楚你想要什么"。未来的开发工具，不再是"你敲命令，它做事"，而是"你讲愿景，它还你蓝图"。你只需要提出需求，它就帮你拆解、执行、交付。Zulu不只是降低了开发门槛，更是在重构整个开发流程：
- 产品经理能从对话生成原型系统；
- 设计师能把动效直接生成代码；
- 创业者能用一句话拼出一个 MVP；
- 初学者也能参与编程世界。
最后再补充下，在我眼里，Zulu这个"AI编码战士"不打仗，但每一行代码，都是为你开疆拓土。如果有一天，我们习惯了派活给AI编码助手，也许编程真的会变成一件只需要创造和设计，不再烦琐的事。我们正在见证软件开发从专业技能向基础能力的范式转变。这场AI驱动的生产力革命，邀请每个有创意的人共同书写下一章。未来已来, 人人都可以是创造者。