测试场景
相同测试任务：构建一个 agent，用于构建产品可行性方案，支持文档产出，使用 CrewAI
模型信息
| 维度 | Claude Code | Doubao Seek Code |
|---|---|---|
| 模型版本 | claude-sonnet-4-5-20250929 | doubao-seed-code-preview-latest |
| 定位 | Anthropic 官方 CLI 工具 | 字节跳动豆包代码模型 |
一、项目结构对比
Claude Code 结构
bash
crew-demo/
├── main.py # CLI入口文件
├── requirements.txt # Python依赖
├── .env.example # 环境变量示例
├── README.md # 项目文档
├── src/
│ ├── __init__.py
│ ├── crew_manager.py # Crew管理器
│ ├── agents/
│ │ ├── __init__.py
│ │ └── feasibility_agents.py # Agent定义
│ ├── tasks/
│ │ ├── __init__.py
│ │ └── feasibility_tasks.py # 任务定义
│ ├── tools/
│ │ ├── __init__.py
│ │ └── document_generator.py # 文档生成工具
│ └── config/
│ └── __init__.py
└── output/ # 输出报告目录（自动创建）
└── feasibility_report_*.md特点：
- 采用标准 Python 包结构
- 模块化设计，职责分离清晰
- 使用
src/目录隔离源代码 - 更符合大型项目的工程化规范
Doubao Seek Code 结构
bash
├── config.yaml # 智能体与任务配置文件
├── agents.py # 智能体定义模块
├── tasks.py # 任务定义模块
├── crew.py # CrewAI 协调模块
├── main.py # 主入口程序
├── example_usage.py # 使用示例
├── .env.example # 环境变量示例
└── requirements.txt # 依赖列表特点：
- 扁平化结构，所有文件在根目录
- 通过配置文件（config.yaml）管理配置
- 结构简洁，适合中小型项目
- 快速上手，易于理解
对比结论：
- Claude Code 更注重工程化和可扩展性
- Doubao 更注重简洁性和快速开发
二、Agent 定义方式对比
Claude Code - 代码化定义
python
def financial_analyst(self) -> Agent:
"""财务分析师 - 负责成本收益分析"""
return Agent(
role="财务分析师",
goal="评估产品的财务可行性，包括投资成本、预期收益、ROI和财务风险",
backstory="""你是一位专业的财务分析师，专注于创业项目和新产品的财务评估。
你能够准确估算项目成本，预测收入模型，并计算关键财务指标。
你的分析帮助决策者理解项目的经济价值和投资回报。""",
verbose=True,
allow_delegation=False,
llm=self.llm
)优点：
- 类型提示，IDE 支持更好
- 灵活性高，可以动态配置
- backstory 详细，上下文丰富
Doubao Seek Code - 配置化定义
yaml
financial_analyst:
role: 财务分析师
goal: 进行财务预测、成本分析和投资回报率计算
backstory: 注册会计师,拥有丰富的 startup 财务建模经验
tools: []优点：
- 声明式配置，非开发人员也能理解
- 集中管理，易于批量修改
- 结构清晰，配置与代码分离
对比结论：
- Claude Code 适合需要复杂逻辑和动态配置的场景
- Doubao 适合配置驱动、需要频繁调整角色的场景
三、任务描述对比
Claude Code - 详细任务描述
python
@staticmethod
def market_research_task(agent, product_description: str) -> Task:
"""市场调研任务"""
return Task(
description=f"""
针对以下产品进行深入的市场调研和分析：
产品描述：{product_description}
请完成以下分析：
1. 目标市场分析
- 目标用户画像
- 市场规模（TAM、SAM、SOM）
- 用户痛点和需求
2. 竞品分析
- 主要竞品列表（至少3-5个）
- 竞品优劣势对比
- 市场差异化机会
3. 市场趋势
- 行业发展趋势
- 技术趋势
- 用户行为趋势
4. 市场机会评估
- 市场切入点
- 潜在增长空间
- 市场时机评估
请提供详细的数据支持和清晰的结论。
""",
agent=agent,
expected_output="详细的市场调研报告，包含目标市场分析、竞品分析、市场趋势和机会评估",
)特点：
- 任务描述极其详细
- 明确了每个分析维度的具体要求
- 包含期望输出的详细说明
Doubao Seek Code - 简洁任务描述
python
market_analysis_task = Task(
description=self._format_task_description(
# 1. 分析目标市场规模（TAM/SAM/SOM）
# 2. 研究市场增长趋势和驱动因素
# 3. 分析竞争格局（直接/间接竞争对手）
# 4. 定义目标用户画像和核心需求
tasks_config["market_analysis"]["description"]
),
agent=self.agents["market_researcher"],
expected_output="结构化的市场可行性分析报告片段，包含市场规模、趋势、竞争格局和用户需求",
)特点：
- 实际描述从配置文件读取
- 更简洁，但依赖配置文件的完整性
对比结论：
- Claude Code 更适合复杂任务，需要详细指导
- Doubao 更适合标准化任务，通过配置复用
四、README 文档对比
文档完整度
| 维度 | Claude Code | Doubao Seek Code |
|---|---|---|
| 功能介绍 | ✅ 详细 | ✅ 简洁 |
| 安装步骤 | ✅ 完整（含虚拟环境） | ✅ 基础步骤 |
| 使用示例 | ✅ 多种场景示例 | ✅ 基础示例 |
| 高级功能 | ✅ 模型切换、分析模式 | ❌ 无 |
| 流程图 | ✅ Mermaid 图表 | ❌ 无 |
| Agent 详解 | ✅ 每个 Agent 详细说明 | ✅ 表格概览 |
| 最佳实践 | ✅ 提供建议 | ✅ 注意事项 |
| 故障排查 | ✅ 常见问题 Q&A | ❌ 无 |
| 自定义扩展 | ✅ 代码示例 | ✅ 配置说明 |
对比结论：
- Claude Code 文档更适合初学者和深度用户
- Doubao 文档适合快速上手
五、核心优势对比
Claude Code 优势
-
交互性强
- 支持随时打断当前任务
- 可根据用户输入动态调整后续逻辑
- 更符合实际开发中的迭代过程
-
工程化程度高
- 标准化的项目结构
- 完善的文档和示例
- 支持多种分析模式（full/quick）
-
功能丰富
- 支持从文件读取产品描述
- 提供多种模型选择
- 包含流程可视化（Mermaid）
Doubao Seek Code 优势
-
成本优势
- 首月 9.9 元
- 后续 40 元/月
- 对比 Claude/GPT-4 显著降低成本
-
配置化设计
- YAML 配置文件管理
- 非开发人员也能调整
- 易于批量修改和复用
-
快速上手
- 扁平化结构，文件更少
- 简洁的文档
- 自带使用示例（example_usage.py）
六、存在的问题
Doubao Seek Code
工作流问题：
- 需要在提示词中明确添加"直接产码"
- 默认流程：先建立 requirements.txt → 拉取依赖 → 产码
- 用户必须中止对话并重新要求才能跳过依赖安装
- Claude Code 则会先完成所有代码生成，最后再处理依赖
影响：
- 降低了开发效率
- 打断了连续的产码体验
- 需要用户干预