从玩具到工业：基于 CodeBuddy code CLI 构建电力变压器绕组短路智能诊断系统

背景：AI 编程工具亟需"工业级"验证

当前，市面上关于 CodeBuddy code CLI 的教程大多停留在"生成一个简易网页"或"写个 Hello World 脚本"的入门示例，缺乏将其应用于复杂工程场景的深度实践。这种"玩具级"演示虽有助于初学者快速上手，却难以体现 AI 编程代理在真实工业软件开发中的价值。

本次挑战旨在打破这一局限------利用 CodeBuddy code CLI 强大的本地代码操控与智能生成能力，开发一套基于时频域特征融合的电力变压器绕组短路智能诊断软件。该系统将融合时域波形（如冲击响应、暂态电流）与频域频谱（如频率响应分析 FRA、小波包能量谱）特征，通过多维信号分析与机器学习模型，实现对绕组早期匝间短路故障的高精度识别。这不仅是一次算法工程的实践，更是对 AI 编程工具能否支撑"工业级落地"的关键验证。

CodeBuddy code CLI：不只是命令行，更是智能开发代理

CodeBuddy code CLI 不仅是一个命令行工具，更是一位可深度集成到开发全流程的智能编程代理。其核心能力包括：

自然语言驱动开发：以自然语言提示（Prompt）为输入，自动生成结构清晰、注释完整的高质量代码。
本地文件系统深度交互：可直接读取、修改、创建项目中的任意文件，支持增量式开发。
模型控制协议（MCP）集成：调用大模型服务执行复杂推理任务，如代码优化、错误诊断、架构建议。
系统指令与外部 API 调用：支持执行 shell 命令、调用 RESTful API，实现端到端自动化。
CI/CD 友好：可无缝嵌入持续集成流水线，实现"提示即部署"的智能 DevOps。

借助 CodeBuddy code CLI，开发者得以将精力聚焦于核心算法设计、信号处理逻辑与工程验证，而非重复性的数据加载、特征工程模板或模型训练脚手架代码。

前置准备：安装与环境配置

1. 安装 CodeBuddy code CLI

访问官方安装页面：codebuddy.ai/cli

只需一条命令即可全局安装：

bash 复制代码

npm install -g @tencent-ai/codebuddy-code

💡 提示：若因权限或环境限制无法使用全局安装，可通过以下方式指定安装路径：

npm 本身不支持通过命令行参数直接将全局包安装到自定义目录，但你可以通过以下方法实现将 @tencent-ai/codebuddy-code 安装到指定路径：

bash 复制代码

mkdir "指定路径"
cd "指定路径"
npm install @tencent-ai/codebuddy-code

安装完成后，运行 codebuddy --version 验证是否成功。

2.准备 Python 开发环境

本项目基于 Python 生态，需确保以下依赖可用：

Python ≥ 3.8
pip / conda
常用科学计算库：numpy, scipy, pandas
信号处理库：pywt（小波变换）、scikit-learn
可视化：matplotlib, seaborn
可选：torch 或 tensorflow（若使用深度学习模型）

建议使用虚拟环境：

bash 复制代码

python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Linux/macOS
或 venv\Scripts\activate （Windows）
pip install numpy scipy pandas scikit-learn pywt matplotlib seaborn

AI 实操：用 CodeBuddy code CLI 构建诊断系统

我们将采用"分阶段提示 + 迭代生成"的方式，利用 CodeBuddy code CLI 逐步构建整个系统。

唤醒codebuddy

只需要输入一下指令：

bash 复制代码

D:
cd "指定路径"
codebuddy

第一次使用会提示信任文件，直接Enter即可。

首次使用需要进行登录，值得注意的是指令支持微信登录，我们只需要手机扫码即可。

登录成功后的界面。

阶段 1：项目初始化与数据加载模块

Prompt ：

创建一个名为 transformer_fault_diagnosis 的 Python 项目目录结构。包含 data/, src/, models/, utils/, notebooks/。在 src/ 下创建 data_loader.py，实现从 CSV 文件加载变压器绕组测试数据（列包括 time, current, voltage），并支持按样本 ID 分组。

执行命令：

css 复制代码

codebuddy "创建一个名为 transformer_fault_diagnosis 的 Python 项目目录结构。包含 data/, src/, models/, utils/, notebooks/。在 src/ 下创建 data_loader.py，实现从 CSV 文件加载变压器绕组测试数据（列包括 time, current, voltage），并支持按样本 ID 分组。"

过程中我们只需要回车即可。

CodeBuddy 将自动生成目录结构与 data_loader.py，包含：

load_data(file_path: str) -> pd.DataFrame
group_by_sample(df: pd.DataFrame) -> Dict[str, pd.DataFrame]

阶段 2：时频域特征提取

Prompt ：

在 utils/feature_extractor.py 中实现两个函数：

extract_time_features(signal: np.ndarray, fs: float)：计算均值、方差、峰值因子、峭度等时域统计量。

extract_freq_features(signal: np.ndarray, fs: float)：使用 FFT 和小波包分解（db4 小波，4 层）提取频域能量分布，并返回归一化频谱熵。

CodeBuddy 生成的代码将自动导入 scipy.fft 和 pywt，并处理信号长度对齐、边界效应等问题。

阶段 3：特征融合与分类模型

Prompt ：

在 models/fusion_classifier.py 中构建一个融合时频特征的分类器。使用 sklearn.pipeline.Pipeline，包含：

特征标准化（StandardScaler）

主成分分析（PCA，保留 95% 方差）

随机森林分类器（n_estimators=100）

提供 train(X, y) 和 predict(X) 接口，并支持保存/加载模型。

阶段 4：主流程与评估脚本

Prompt ：

创建 main.py，实现端到端流程：

加载训练与测试数据

提取时频特征并融合

训练分类器

输出测试集准确率、混淆矩阵和分类报告

使用 argparse 支持命令行参数：--data_dir, --model_save_path

工程亮点：AI 编程如何提升开发效率

减少样板代码：特征提取、数据管道等重复逻辑由 AI 自动生成，开发者专注算法创新。
快速迭代：修改 Prompt 即可调整模型结构（如将随机森林替换为 XGBoost），无需重写。
文档自动生成：CodeBuddy 输出的代码自带类型注解与 docstring，便于团队协作。
错误自修复：若生成代码报错，可直接提示"修复上述代码中的 IndexError"，AI 将定位并修正。

结语：迈向工业级 AI 编程

缺点：

过程中可能会出现，

⎿ Failed to run function tools: SyntaxError: Unterminated string in JSON at position 21858 (line 1 column 21859)

⎿ Session history is too long, please run /clear

我们只需要说继续即可，只是因为回答过长大致的。

最近几次垃圾回收的数据，

本项目不仅实现了一套高精度的变压器绕组短路诊断系统，更验证了 CodeBuddy code CLI 在复杂工程场景中的可行性与生产力优势。从信号处理到机器学习，从模块设计到端到端部署，AI 编程代理正逐步从"辅助工具"演变为"开发伙伴"。

未来，随着 MCP 协议的完善与多模态提示能力的增强，CodeBuddy 将能理解电路图、振动频谱图甚至 SCADA 系统日志，真正实现"工程师描述需求，AI 交付系统"的工业软件开发新范式。

❌ 缺点与挑战

1. 上下文长度与稳定性限制

在生成较长或复杂代码时，可能出现：
- SyntaxError: Unterminated string in JSON
- Session history is too long, please run /clear
需人工干预（如输入"继续"或清空上下文），打断开发流，影响自动化体验。

2. 对模糊需求的容错能力有限

若 Prompt 描述不清（如未指定小波类型、采样率单位），生成代码可能逻辑正确但不符合工程实际，仍需人工校验。
对领域知识依赖较强：AI 无法自动判断"db4 小波是否适合变压器冲击响应"，需工程师提供明确约束。

3. 调试与错误修复仍需人工介入

虽支持"修复 IndexError"等指令，但对深层次逻辑错误（如特征维度不匹配、频谱泄露处理不当）的诊断能力有限。
错误定位依赖用户准确描述问题，尚未实现全自动调试闭环。

4. 缺乏端到端验证闭环

当前流程中，数据生成、标注、验证集划分等环节仍需人工准备，CodeBuddy 尚未集成仿真或数据增强能力。
无法自动评估模型在真实设备上的泛化性能，"智能诊断"仍停留在实验室阶段。

5. 生态与文档尚不成熟

官网（codebuddy.ai/cli）目前信息有限，缺乏详细 API 文档、错误码说明或工业案例库，学习成本较高。
社区支持薄弱，遇到非典型问题时难以快速获得解决方案。