[免费送$1000]ClaudeCode、Codex等AI模型在开发中的使用

本文宗旨:为了本菜鸟的续杯,为了让大家都能免费用上ai写代码,也为了给初学者一个简单的ai入门指导。

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你还在写Debug?优秀的开发者已经开始用AI重构工作流了!

亲爱的开发者、程序员、以及所有与代码打交道的朋友们:

你是否也曾经历过这些瞬间?

  • 深夜,还在与一个莫名其妙的Bug苦苦纠缠,咖啡一杯接一杯,时间一分一秒地流逝......
  • 面对一个陌生的技术栈或框架,需要花费大量时间阅读文档,才能写出几行基础代码......
  • 重复、繁琐的样板代码占据了大量开发时间,让你无法专注于核心业务逻辑......
  • 代码审查时被指出可以优化,却一时想不到更好的写法......

如果以上任何一条戳中了你,那么,是时候做出改变了!今天,本菜鸟向你隆介绍ai在开发中的使用,并且送你$1000,让你免费使用ai编程,效率起飞!!!

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为什么AI编程是程序员的未来?

AI 不仅仅是另一个代码补全工具。AI是你的全天候编程专家、代码审查员和技术导师。

1. 深度理解,精准生成

无论是Python, JavaScript, Java, Go, C++,Kotlin,Flutter还是任何冷门语言, AI 都能像一位经验丰富的架构师一样,理解你的需求,生成高质量、可运行、符合最佳实践的代码。从一个小函数到一个完整的模块,它都能轻松搞定。

2. 极速调试,根除Bug

只需将错误信息或异常堆栈粘贴给它,它能在秒级之内帮你定位问题根源,并提供详细的修复方案和解释。从此,Debug时间从"小时"计变为"分钟"计。

3. 智能注释与文档生成

"最讨厌写文档?" 交给我们!AI能根据你的代码,自动生成清晰明了的注释和API文档,让你和你的团队维护起来事半功倍。

4. 无缝集成,随叫随到

  • IDE插件:完美嵌入VS Code、JetBrains全家桶等主流编辑器,让你在熟悉的编码环境中随时召唤AI。
  • Web工作台:直接在线使用,进行复杂的代码分析和文件操作。
  • API接口:将AI能力集成到你自己的应用或工作流中。

AI大模型在Android开发中的使用场景

1. 代码生成与补全

kotlin 复制代码
// 示例:让AI生成RecyclerView Adapter
// 提示词:"生成一个Kotlin的RecyclerView Adapter,显示用户列表"

class UserAdapter(private val users: List<User>) : 
    RecyclerView.Adapter<UserAdapter.ViewHolder>() {

    class ViewHolder(view: View) : RecyclerView.ViewHolder(view) {
        val nameTextView: TextView = view.findViewById(R.id.tv_name)
        val emailTextView: TextView = view.findViewById(R.id.tv_email)
    }

    override fun onCreateViewHolder(parent: ViewGroup, viewType: Int): ViewHolder {
        val view = LayoutInflater.from(parent.context)
            .inflate(R.layout.item_user, parent, false)
        return ViewHolder(view)
    }

    override fun onBindViewHolder(holder: ViewHolder, position: Int) {
        val user = users[position]
        holder.nameTextView.text = user.name
        holder.emailTextView.text = user.email
    }

    override fun getItemCount() = users.size
}

2. 架构设计与代码重构

kotlin 复制代码
// 示例:将MVC重构为MVVM
// 提示词:"将这个Activity重构为MVVM架构,使用ViewModel和LiveData"

class UserViewModel : ViewModel() {
    private val _users = MutableLiveData<List<User>>()
    val users: LiveData<List<User>> = _users

    fun loadUsers() {
        viewModelScope.launch {
            val userList = userRepository.getUsers()
            _users.value = userList
        }
    }
}

3. Bug调试与解决方案

kotlin 复制代码
// 示例:解决内存泄漏问题
// 提示词:"这个Handler导致内存泄漏,如何修复?"

// 有问题的代码
class MainActivity : AppCompatActivity() {
    private val handler = Handler(Looper.getMainLooper())
    
    // 修复方案:使用弱引用或ViewBinding
    private inner class SafeHandler(activity: MainActivity) : 
        Handler(Looper.getMainLooper()) {
        private val weakActivity = WeakReference(activity)
        
        override fun handleMessage(msg: Message) {
            weakActivity.get()?.let { activity ->
                // 处理消息
            }
        }
    }
}

4. 依赖库选择与集成

less 复制代码
// 示例:网络请求库比较和选择
// 提示词:"比较Retrofit、Volley、Ktor在Android中的优缺点"

// Retrofit示例
interface ApiService {
    @GET("users/{id}")
    suspend fun getUser(@Path("id") userId: String): User
    
    @POST("users")
    suspend fun createUser(@Body user: User): Response<User>
}

// Ktor示例
val httpClient = HttpClient(CIO) {
    install(ContentNegotiation) {
        json()
    }
}

5. 性能优化建议

kotlin 复制代码
// 示例:图片加载优化
// 提示词:"如何优化RecyclerView中的图片加载?"

class ImageLoader {
    fun loadImage(url: String, imageView: ImageView) {
        CoroutineScope(Dispatchers.IO).launch {
            val bitmap = loadBitmapFromNetwork(url)
            withContext(Dispatchers.Main) {
                imageView.setImageBitmap(bitmap)
            }
        }
    }
    
    // 添加缓存机制
    private val memoryCache = LruCache<String, Bitmap>(10 * 1024 * 1024) // 10MB
}

6. 新技术学习

ini 复制代码
// 示例:Jetpack Compose学习
// 提示词:"用Jetpack Compose实现一个登录界面"

@Composable
fun LoginScreen(
    onLoginClick: (String, String) -> Unit
) {
    var username by remember { mutableStateOf("") }
    var password by remember { mutableStateOf("") }
    
    Column(
        modifier = Modifier
            .fillMaxSize()
            .padding(16.dp),
        verticalArrangement = Arrangement.Center
    ) {
        OutlinedTextField(
            value = username,
            onValueChange = { username = it },
            label = { Text("用户名") }
        )
        
        Spacer(modifier = Modifier.height(16.dp))
        
        OutlinedTextField(
            value = password,
            onValueChange = { password = it },
            label = { Text("密码") },
            visualTransformation = PasswordVisualTransformation()
        )
        
        Spacer(modifier = Modifier.height(24.dp))
        
        Button(
            onClick = { onLoginClick(username, password) },
            modifier = Modifier.fillMaxWidth()
        ) {
            Text("登录")
        }
    }
}

7. 测试代码生成

kotlin 复制代码
// 示例:单元测试生成
// 提示词:"为这个ViewModel生成单元测试"

@RunWith(AndroidJUnit4::class)
class UserViewModelTest {
    
    @Test
    fun `loadUsers should update users LiveData`() = runTest {
        // Given
        val mockRepository = MockUserRepository()
        val viewModel = UserViewModel(mockRepository)
        
        // When
        viewModel.loadUsers()
        
        // Then
        val users = viewModel.users.getOrAwaitValue()
        assertThat(users).hasSize(3)
    }
}

别再局限于单一模型!真正的编程高手,早已用"模型舰队"武装自己。

使用过ai编程后,你是否也在纠结:

  • ChatGPT-4 逻辑强大,但写代码有时不够精准?
  • Claude 长于理解和安全,但创新性稍逊一筹?
  • DeepSeek-Coder 专为代码而生,但在复杂逻辑推理上呢?

为什么要在它们之间做选择?成年人的世界,我全都要!

全都要很好,但是钱包不允许!作为开发者,本菜鸡试用过cursor、cc、codex,寻找过薅羊毛方案:删号重建、清除本地配置插件、第三方无线续杯等等,费时费力不稳定,后来付费过cursor,付费过cc,后来开始使用中转站。再后来,终于发现宝藏ai公益站,支持30+模型,github直接可以登陆!一直免费使用至今。


为什么选择多模型混用?

1. 场景化智能推荐,告别选择困难

  • 需要架构设计、逻辑推理 ?系统推荐你使用 ChatGPT
  • 需要生成安全、可靠、无漏洞的代码Claude 是最佳选择。
  • 需要极致优化、快速完成特定代码片段DeepSeek-Coder 一马当先。
  • 你还可以手动切换,针对同一任务让不同模型给出答案,择优而用!

2. 一招解决所有编程难题

  • 复杂算法:让GPT-4帮你构思逻辑,Claude帮你审查边界条件。
  • 全栈开发:用DeepSeek-Coder快速生成前端组件,用Claude构建稳健的后端API。
  • 代码重构:将旧代码同时发给多个模型,获取不同角度的优化建议。
  • 技术调研:询问不同模型对新技术(如Rust, Svelte)的看法,获得更全面的信息。

3. 无缝一致的顶级体验

无论你选择哪个模型,都能享受:

  • 强大的IDE插件(VS Code, JetBrains)
  • 智能代码补全与对话
  • 完整的项目上下文理解
  • 一键格式化与解释

如何自动智能化多模型混用?

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想象一下这些场景:

场景一: "我需要一个Python数据解析脚本,但要确保没有安全风险。"

  • 你的操作 :先用 DeepSeek-Coder 快速生成初版,再切换至 Claude 进行安全审计和加固。

  • 结果1分钟,获得一个既高效又安全的脚本。
    场景二: "这个React组件逻辑混乱,需要重构并添加详细注释。"

  • 你的操作 :将代码粘贴给 ChatGPT 请求重构逻辑,同时发给 Claude 请求撰写人类可读的注释。

  • 结果1分钟,获得结构清晰、文档完整的优质组件。


具体开发场景推荐

作为一个移动端Android和Flutter工程师,总结了一下常用场景,希望对你有帮助,也希望更多的人可以交流使用心得。

日常编码工作

复制代码
推荐:DeepSeek-Coder + GitHub Copilot
理由:实时代码补全 + 深度代码生成,效率最高

架构设计和规划

复制代码
推荐:Claude 3 Sonnet
理由:强大的逻辑推理能力,适合复杂设计讨论

问题排查和调试

复制代码
推荐:GPT-5 + DeepSeek-Coder
理由:综合知识 + 专业代码分析,定位问题更准确

主流模型简介

Claude 系列

1. claude-3.5-haiku-20241022
  • 定位:Claude 3.5 系列的轻量级、快速推理版本,适合低延迟和高并发场景。

  • 适用场景

    • 实时交互类应用(客服机器人、智能问答)
    • 移动端或对响应速度要求极高的产品
    • 快速内容摘要、低成本大规模调用
2. claude-haiku-4.5-20251001
  • 定位:Claude 4.5 系列的"Haiku"轻量型模型,进一步提升速度和推理性价比。

  • 适用场景

    • 高 QPS 场景(例如文档搜索/摘要平台)
    • 代码快速补全、简单调试
    • 需要准实时响应的大规模 AI 服务
3. claude-sonnet-4-20250514
  • 定位:Claude 4 系列的主力通用模型,"Sonnet"在速度和能力之间平衡。

  • 适用场景

    • 通用智能助理
    • 中等复杂度代码生成与调试
    • 长文档处理与企业知识库问答
4. claude-sonnet-4.5-20250929
  • 定位 :Claude 4.5 系列的 Sonnet 版本,更强的推理与长上下文处理能力。

  • 适用场景

    • 企业内部知识管理(处理超长上下文文档)
    • 较复杂的软件设计、架构辅助
    • 需要更强逻辑推理的自动化工作流

DeepSeek 系列

5. deepseek-r1-0528
  • 定位:DeepSeek 的研究向推理模型,偏重数学、逻辑和工具调用。

  • 适用场景

    • 数学证明、逻辑推理
    • 需要严谨性和准确性的科研计算
    • 算法原型开发
6. deepseek-v3.1
  • 定位:DeepSeek V3 的迭代版本,兼顾代码与通用任务。

  • 适用场景

    • 日常编程辅助
    • API 调用链路生成
    • 英文/中文混合任务
7. deepseek-v3.2
  • 定位:DeepSeek 最新迭代,优化了代码能力和大规模推理。

  • 适用场景

    • 高质量代码生成和调试
    • 技术文档生成、单元测试生成
    • 多语言开发场景(Python、Java、C++ 等)

GLM(智谱 AI)

8. glm-4.5
  • 定位:清华系智谱的 GLM 模型,国产化大模型,兼顾多模态与推理。

  • 适用场景

    • 政企国产化需求
    • 中文场景更优(政府文档、法规解析)
    • AI 辅助写作、中文代码注释
9. glm-4.6
  • 定位:GLM 进一步增强的版本,提升了代码能力和跨语言支持。

  • 适用场景

    • 多语言开发团队(尤其中英混合)
    • 较复杂的知识问答与推理
    • 企业知识库、国产化合规应用

OpenAI

10. gpt-5
  • 定位:OpenAI 的旗舰通用大模型,强调推理、创造力和长上下文能力。

  • 适用场景

    • 高端智能体(Agent)开发
    • 大规模企业级自动化(代码生成、知识问答、内容生成)
    • 创意类应用(游戏设计、交互式产品)

xAI (Elon Musk 团队)

11. grok-code-fast-1
  • 定位 :Grok 系列中专为快速代码生成与调试优化的模型。

  • 适用场景

    • 快速迭代写代码、脚本调试
    • DevOps 辅助(CI/CD 配置、自动修复脚本)
    • 对响应速度和代码生产效率要求高的场景

选型建议(开发者优先级):

  • 要快 → Claude Haiku / Grok-code-fast-1
  • 要稳(主力通用) → Claude Sonnet 4.5 / GPT-5 / GLM-4.6
  • 要推理 → DeepSeek R1 / Claude Sonnet 4.5 / GPT-5
  • 要国产化合规 → GLM-4.6
  • 要写代码 → DeepSeek V3.2 / Grok-code-fast-1

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  • 深度使用每一个模型在数十个真实任务中的表现。
  • 完成10-20个完整的小型项目或模块,从设计到实现。
  • 进行上千次的代码生成、审查、调试和优化。
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