哈喽，我是老刘
2024年，AI编程工具的使用率激增了300%。
开发者平均每天使用AI编程助手超过4小时。
从GitHub Copilot到Claude Code，从Cursor到各种本土化的AI编程工具，整个开发生态正在被重新定义。
但为什么最近测评数据亮眼的Qwen3-Coder，不少经验丰富的开发者却保持着谨慎态度？
下面说说老刘自己的使用体验。
作为一名有着10年+经验的Flutter开发者，老刘可以算是AI编程助手的重度使用者。
总得体验来说，Claude是个人感觉最好的，就是总是需要注意网络问题和小心封号的问题。
所以我也一直在寻找国产的替代品。
Qwen3-Coder的发布让人眼前一亮------阿里云出品，中文理解能力强，测评数据也相当不错。
但是实际使用的结果并没有测评数据那样优秀。
正好最近在网络上看到不少人都提出Qwen3-Coder的问题。
老刘这里就整理一下我自己碰到的和大家反应的问题。
一、三大硬伤让Qwen3-Coder"看起来很美"
经过这段时间的深度使用，老刘发现Qwen3-Coder虽然在某些测评指标上表现不错，但在实际开发场景中却暴露出三个问题。
这些问题是直接影响开发效率和项目安全的硬伤。
代码质量不稳定
首先说说最核心的问题------代码质量的不稳定性。
工具调用能力严重不足
现代客户端开发，AI助手的工具调用能力至关重要。
我们经常需要AI帮我们调用各种开发工具、API接口、对文件进行读写操作更是最基本的要求。
但Qwen3-Coder在这方面的表现让人并不尽如人意。
要知道现在的AI编程并不是让它帮忙生成一段代码然后你自己进一步修改。
而是需要AI自主完成开发、测试、调试等一些列步骤。
而这些步骤都需要外部工具的支持。
项目工程化理解不够深入
另一方面，Qwen3-Coder对项目结构的理解存在明显缺陷。
最典型的例子就是让它扫码项目代码，它会扫描build目录，完全不遵守.gitignore规则。
任何有经验的开发者都知道，build目录是编译生成的临时文件夹，里面的内容对代码分析毫无意义。
但Qwen3-Coder却会把这些文件当作项目的一部分来分析，这说明它对现代软件工程的基本规范理解不足。
这种问题在大型项目中会被无限放大，导致AI助手给出的建议完全偏离项目实际需求。
另外扫描build目录还会消耗大量tokne，导致费用的无意义上涨。
代码精确修改能力堪忧
这个问题在老刘的Flutter项目中体现得特别明显。
正好最近老刘的Flutter开发新书，编辑那边说需要把案例做些简单的调整。
所以就用Qwen3-Coder做了一些尝试。
其中一个任务任务很简单：修改页面中一个自定义SearchBar的展示效果。
结果生成的代码总是有些毛病。
有的场景明明传入一个SearchBar对象的参数就能搞定，但是Qwen3-Coder却对我的代码展示部分做了很大的修改。
这种不稳定性对于追求效率的开发者来说是致命的。
我们使用AI编程助手的目的是提高开发效率，而不是增加调试负担。
成本控制：重度使用下的经济账
很多人选择Qwen3-Coder的一个重要原因可能是觉得它便宜。
但仔细算一笔账，发现事实并非如此。
Claude Code的成本优势
Claude Code采用固定订阅模式，每月200美元，约合人民币1400元。
这个价格看起来不便宜，但它提供的是近乎无限的使用量。
老刘作为重度用户，平均每天要进行几十次以上的代码生成和调试请求。
按照这个使用频率，Claude Code的平均成本是每天50元人民币。
而且最关键的是，这个成本是可预期的，不会因为项目紧急或者需求变更而突然飙升。
Qwen3-Coder的隐性成本
Qwen3-Coder采用按API调用计费的模式。
单次调用的价格确实不高，但重度使用下的累计成本却可能超出预期。
以下是网友反馈的费用：
老刘觉得这种高费用可能和前面说的Qwen3-Coder会扫描build目录这种情况或者类似情况有一定的关联。
毕竟大量token花在了没必要的事情上。
更重要的是，这种按量计费的模式会让开发者在使用时产生心理负担。
每次想要尝试一个新的代码方案时，都要考虑是否值得花这个钱。
这种心理压力会直接影响开发者的工作状态。
成本可控性的重要性
对于我们这些每天需要大量代码生成和调试的开发者来说，成本的可控性比绝对价格更重要。
固定订阅模式让我们可以放心地使用AI助手，不用担心因为多尝试几种方案而产生额外费用。
而按量计费模式虽然看起来更灵活，但实际上会限制我们的使用深度。
特别是在学习新技术或者探索最佳实践时，我们往往需要进行大量的试错和迭代。
这种场景下，固定成本模式明显更有优势。
数据安全：不可忽视的致命风险
最后，也是最重要的问题------数据安全。
这个问题可能直接决定了Qwen3-Coder是否适合商业项目开发。
客服可查看用户数据的风险
根据网上的反馈，Qwen3-Coder的客服人员能够查看用户的对话记录和上传的文件内容。
这对于商业项目开发来说是完全不可接受的。
客户端开发往往涉及大量敏感信息：用户数据处理逻辑、业务规则、API接口设计、甚至是核心算法实现。
这些信息一旦泄露，可能给公司带来巨大的商业损失。
合规性考虑
对于很多企业来说，选择开发工具不仅要考虑技术能力，还要考虑合规性要求。
特别是涉及金融、医疗、政府等敏感行业的项目，数据安全往往是一票否决的因素。
即使Qwen3-Coder的技术能力再强，如果不能满足企业的安全合规要求，也无法在商业项目中使用。
这种限制会大大缩小Qwen3-Coder的适用场景，让它更多地局限在个人学习和非商业项目中。
总结这三大问题
代码质量不稳定影响开发效率，成本控制问题影响使用体验，数据安全问题影响商业应用。
这三个问题环环相扣，任何一个都足以让开发者对Qwen3-Coder保持谨慎态度。
所以不是说Qwen3-Coder没有潜力，而是在当前阶段，它还不足以成为主力开发工具。
二、当前阶段的最佳方案
既然Qwen3-Coder在现阶段还存在这些问题，那我们该如何选择合适的AI编程工具呢？
老刘根据自己的使用经验，给大家分享一些实用的建议。
Claude Code
尽管有网络访问的限制，Claude Code在代码质量和稳定性方面仍然是最优选择。
特别是对于复杂的客户端开发项目，Claude Code的工具调用能力和项目理解能力都相当出色。
Cursor
Cursor是另一个值得考虑的选择。
它在VS Code的基础上集成了AI编程能力，学习成本相对较低。
对于已有项目AI结合人工修改，Cursor的表现非常好。
Trae
Trae（国际版）是最近比较受关注的新选择。
它是Cursor一个非常好的替代，价格更低，更新非常快。
关于网络、封号方面的风险也更低。
IDE AI插件
比如AndroidStudio上面的AI开发插件也是老刘经常用的。
毕竟很多场景人工改一下比让AI改完了自己再确认要快得多。
所以在自己常用的IDE上安装一个AI插件可能是非常有必要的选择。
另一方面这也是很多刚上手AI开发的同学最简单的体验方式。
在自己熟悉的IDE上找到和AI配合的节奏和感觉，再尝试其它的AI工具也不失为一种很好的上手方式。
三、理性看待新技术，时机比工具更重要
说了这么多，老刘并不是要完全否定Qwen3-Coder的潜力。
任何新技术都需要一个成长和完善的过程。
Qwen3-Coder作为国产AI编程工具的代表，在某些方面确实展现出了不错的能力。
但是，选择开发工具最重要的不是追求最新最炫，而是找到最适合当前项目需求的方案。
对于Qwen3-Coder这样的新工具，老刘的建议是：保持关注，但不急于尝试。
可以关注它的版本更新和功能改进，等到核心问题得到解决后再考虑引入到正式项目中。
毕竟，开发效率和项目安全永远比尝鲜更重要。
同时，也要理性看待AI编程工具的能力边界。
再强大的AI助手也无法替代开发者的专业判断和创造性思维。
我们要做的是找到最适合的工具，让AI成为我们的得力助手，而不是盲目依赖。
最后的思考
在技术的世界里，最先进的不一定是最适合的，最适合的往往是最成熟的。
选择AI编程工具，就像选择开发框架一样，稳定性和可靠性永远比新颖性更重要。
Qwen3-Coder的未来值得期待，但现在，我们还有更好的选择。
你认为AI编程工具的下一个突破点会在哪里？
欢迎在评论区分享你的看法和使用体验。
如果看到这里的同学对客户端开发或者Flutter开发感兴趣，欢迎联系老刘，我们互相学习。
点击免费领老刘整理的《Flutter开发手册》，覆盖90%应用开发场景。
可以作为Flutter学习的知识地图。
覆盖90%开发场景的《Flutter开发手册》