AI Coding 使用教程

文章目录

• 一、模型
• • 1.模型厂商
  • 2.token价格：大模型API价格速览
  • 3.订阅方式
• 二、Cursor
• • 1.介绍
  • 2.使用方法
  • • (1)下载与安装
    • (2)注册
    • (3)agent对话框调整到右侧：从Agent模式换为Editor模式
    • [(4)类VSCode：修改 颜色主题 Color Theme](#(4)类VSCode：修改 颜色主题 Color Theme)
    • (5)开始coding！
    • (6)复现论文
• [三、Claude Code](#三、Claude Code)
• • 1.介绍
  • 2.使用方法
  • • (0)卸载
    • (1)安装
    • (2)配置环境变量
    • (3)验证安装成功
    • (4)登录
• [四、Trae CN](#四、Trae CN)
• • 1.介绍
  • 2.使用方法
  • • (1)安装
    • (2)登录
    • (3)连接SSH
    • (4)实战
• [五、VSCode + Copilot](#五、VSCode + Copilot)
• • 1.介绍
  • 2.使用方法
• 六、CodeX
• • 1.介绍
  • 2.使用方法
• [七、Gemini CLI](#七、Gemini CLI)
• • 1.介绍
• [八、Cursor、Claude Code、Trae对比](#八、Cursor、Claude Code、Trae对比)
• [八、AI Agent：Agentic开发](#八、AI Agent：Agentic开发)
• • 1.prompt
  • 2.skills

一、模型

1.模型厂商

公司/产品	模型名称	API地址
Anthropic	Claude系列	api.anthropic.com
OpenAI	GPT系列	api.openai.com
Google	Gemini	generativelanguage.googleapis.com
DeepSeek	DeepSeek-V3 / R1	api.deepseek.com
阿里	Qwen	dashscope.aliyuncs.com
字节跳动	豆包 (Doubao)	ark.cn-beijing.volces.com
腾讯	混元 (Hunyuan)	api.hunyuan.cloud.tencent.com
月之暗面	Kimi	api.moonshot.cn
智谱 AI	GLM	open.bigmodel.cn api.z.ai
MiniMax	m2 系列	api.minimax.io api.minimaxi.com
小米	MiMo	api.xiaomimimo.com
OpenRouter	聚合服务 (多厂商)	openrouter.ai

2.token价格：大模型API价格速览

2026年最全大模型API价格/速度/中文能力对比(3月更新版)：https://bugyuan.blog.csdn.net/article/details/159320236

数据来源于 PricePerToken.com(2026年3月19日更新)，每百万token的美元价格。

缓存读取定价通常可再降80-90%，未列出。

模型	提供商	输入价 ($/M)	输出价 ($/M)	上下文窗口	备注（适合场景）
GPT-5.4	OpenAI	2.50	15.00	1.1M	旗舰推理
Claude Opus 4.6	Anthropic	5.00	25.00	1.0M	顶级推理/编码
Claude Sonnet 4.6	Anthropic	3.00	15.00	1.0M	性价比推理
Gemini 3.1 Pro Preview	Google	2.00	12.00	1.0M	多模态强
Grok-4	xAI	3.00	15.00	256K	大上下文（Grok-4.1 Fast版更便宜约0.20/0.20/0.50）
DeepSeek V3.2	DeepSeek	0.26	0.38	164K	极致性价比
Qwen-Plus	阿里云	0.26	0.78	1.0M	中文原生
Qwen-Turbo	阿里云	0.033	0.130	131K	最便宜高速
Moonshot Kimi K2.5	Moonshot	0.45	2.20	262K	中文长上下文
Llama 4 Scout	Meta（Groq等）	0.08	0.30	328K	开源托管最优

3.订阅方式

1.订阅模式：例如Cursror的订阅套餐：Pro ＄20/月(1x)，Pro+ ＄60/月(3x)，Max ＄200/月(20x)

2.API模式：见上表

二、Cursor

1.介绍

1.公司：Anysphere

2.推出时间：2023年

3.模型：Composer

4.特色：AI IDE (GUI)

5.其他：

Cursor是一款基于VS Code的AI原生集成开发环境，专注于提供多文件级代码理解与重构能力，适合专业开发者处理复杂项目。

采用"混合模型编程"理念：让AI负责代码实现细节，人类掌控系统逻辑

Cursor是一款由美国Anysphere公司开发的AI原生代码编辑器，通过深度集成大语言模型实现自然语言编程、智能代码补全和跨文件重构，将开发者效率提升至全新水平。

特点：

Composer模式：支持多文件同时编辑，一键重构整个项目，解决传统IDE单文件编辑局限

Agent模式：可自动执行终端命令，完成端到端开发任务，实现"从写代码升级到指挥代码"

项目级上下文理解：能分析整个代码库，识别依赖关系和调用链，提供跨文件建议

实时调试协作：通过错误日志反向推导问题根源，高亮可能出错的变量并提供修复方案

2.使用方法

(1)下载与安装

1.Cursor官网：https://cursor.com/

2.dashboard：https://cursor.com/cn/dashboard

3.下载安装包进行安装

(2)注册

sign up 注册

log in 登录

输入邮箱、手机号注册 (中国是+86)、选择身份为 software engineer

绑定银行卡：【或者先用Auto模式，使用免费的token额度】

保护隐私与信息安全，关闭数据共享

token套餐：

(3)agent对话框调整到右侧：从Agent模式换为Editor模式

切换：

(1)Editor模式：比起常规IDE，右侧多了一个agent对话窗口.

(2)Agent模式：比较激进，看不到源码。AI从头到尾帮你完成需求。适合非程序员从零开始搓Demo。

(4)类VSCode：修改 颜色主题 Color Theme

快捷键：Crtl K + Crtl T

选择 Dark Modern（现代深色）

(5)开始coding！

下载Remote-SSH 插件

先使用Auto模型，有免费token额度

所有模型：

目前共计有86种模型可以选择

(6)复现论文

三、Claude Code

1.介绍

1.公司：Anthropic

2.模型：Claude Opus 4.5

3.特色：CLI形式、Agent

4.其他：

优势：推理质量高、支持多Agent协作(multi-agent)，支持Agent Teams，能并行执行复杂任务

特点：CLI形式

AI编程工具正从"代码补全"阶段进化到"自主Agent"阶段，开发者角色将从"写代码的人"转变为"指导AI完成任务的人"。

2.使用方法

(0)卸载

Shift + 右键，打开PowerShell

npm uninstall -g @anthropic-ai/claude-code

(1)安装

Shift + 右键，打开PowerShell

npm install -g @anthropic-ai/claude-code

(2)配置环境变量

[Environment]::SetEnvironmentVariable("Path", [Environment]::GetEnvironmentVariable("Path", "User") + ";$env:USERPROFILE\AppData\Roaming\npm", "User")

(3)验证安装成功

claude --version                                 #配置过path
npx @anthropic-ai/claude-code --version          #未配置过path

(4)登录

1.登录

claude /login

2.选择背景模式：

(1)Dark Mode 【推荐这个】

3.选择付费模式：

(1) 订阅模式：Claude账户订阅

(2)API模式： Anthropic控制台账户（API使用计费）

(3) 第三方平台（Amazon Bedrock等 云服务集成者）

4.待后续

四、Trae CN

1.介绍

1.公司：字节跳动

2.模型：Claude 或 GPT

3.特色：免费、中国本土、agent操作可回退

4.其他：

优势：本土化、免费

劣势：使用的均为国内开源模型，推理质量整体弱于CC和Cursor

2.使用方法

(1)安装

官网下载：https://www.trae.cn/

(2)登录

手机号+验证码登录

(3)连接SSH

1.安装Remote-SSH插件

2.SSH：

(1)如果是AutoDL，直接复制ssh命令。

(2)如果是config，按下 Ctrl+Shift+P 打开命令面板，输入 Remote-SSH: Connect to Host 并回车，选择 HOST名

(4)实战

agent对话窗口在右侧

模型默认选择Auto

五、VSCode + Copilot

1.介绍

公司：GitHub（微软与OpenAI联合打造）

推出时间：2026年已迭代至基于GPT-5.3-Coder的最新版本

模型：GPT-5.3-Coder

特色：实时代码补全、智能代码建议

订阅费用：

(1)Free版：$0每用户/月，提供每月50个智能体模式或聊天请求，每月2000次补全

(2)Pro版：$10每月或每年100美元，提供无限制的智能体模式和与GPT-5 mini聊天，无限制代码补全

(3)Pro+版：$39每月或每年390美元，提供更高级的模型访问和功能

2.使用方法

安装VSCode插件

1.创建新的workspace GCC11

2.config 配置 新增 HOST GCC11，改一下端口号。或者类似AutoDL直接复制ssh命令

3.连接到GCC11，右侧即出现agent对话窗口

4.右侧使用需要github /apple /google 登录

六、CodeX

1.介绍

1.公司：OpenAI

2.模型：GPT-5.4、GPT-5.2-Codex

3.特色：开源编程智能体、多智能体协作

2.使用方法

待补充

七、Gemini CLI

1.介绍

公司：Google

推出时间：2025年6月

模型：Gemini 2.5 Pro / Gemini 3.1 Pro

特色：免费的开源AI代理命令行工具

八、Cursor、Claude Code、Trae对比

1.最像VSCode 的AI IDE：Cursor > Trae >> Claude Code

2.编程能力、上下文理解能力、推理质量：Claude Code > Cursor > Trae

3.每百万token价格 ：Claude Code >> Cursor >> Trae

4.中文理解 能力：Trae > Claude Code >> Cursor

5.Agent能力较强：Claude Code

6.都需要Ubuntu20.04 / Ubuntu22.04版本，所以需要新建docker GCC9 / GCC11

我把 Cursor 换成了 Trae：7天深度体验后，这3个功能让我回不去了：https://bugyuan.blog.csdn.net/article/details/159121161

场景推荐：日常编码用Cursor，架构设计用Claude Code，快速原型开发用Trae

八、AI Agent：Agentic开发

1.prompt

/command 命令提示词

举例芯片类：

1./spec - 需求规划

基于Story，设计出结构化、可直接指导开发的 Spec 文档。须含模块：【功能概述】：一句话总结核心价值【业务逻辑流】：梳理用户的正常操作主流程（Happy Path）【技术实现拆解】：   - 数据模型/状态管理层变更（如新增字段、状态机） - UI/交互层核心变更 - 前后端交互/API设计建议。【测试建议】：列出至少3个验收测试用例（包含正常和异常场景）

2./test - 生成测试

根据Spec规范文档和现有架构，编写高覆盖率的Harness测试脚本;要求：1.只写测试，不写实现：现阶段绝对不要编写业务逻辑代码，只专注于构建验证框架和测试用例;2.场景全覆盖：仔细阅读Spec，提取出核心用例，必包含：-至少1个完整的HappyPath（主流程）;-所有在Spec中提及的EdgeCases（边界条件、异常输入、空数据等）;3.结构标准化：每个测试用例必须遵循3A原则（Arrange准备数据/Act执行调用/Assert断言验证），并包含清晰的中文注释，说明该用例在验证Spec中的哪一条规范;4.项目适配：请自行分析当前工程的测试框架（如Jest,PyTest,JUnit等）和代码风格，生成可直接运行的代码;生成完成后，列出覆盖了哪些测试场景的Checklist

3./debug - 排查问题

按照以下步骤全面且深入地协助我排查和解决问题：1. 【数据流与链路分析】：请基于当前上下文，梳理与此问题相关的数据流转和调用链路。请用 ASCII 字符图画出简明的时序图或数据流图。2. 【核心假设】：基于链路分析，列出导致该问题的排名前三的可能原因（包括边界条件、并发或生命周期问题）。3.【修复方案】：如果目前已有足够的上下文定位到根因，请给出最优的修复方案，并说明该方案如何避免未来类似问题（防御性编程）。请保持代码简洁。

4./rule - 提炼规则

当前阶段的功能开发/Bug修复已经完成。请回顾我们刚才的对话和修改的代码，进行深度的技术复盘，并提炼成团队规范：1.用简短的语言描述我们遇到的核心难点、暗坑或设计痛点。2.总结解决该问题的核心思路或关键 API/技巧, 保存在.agentic/experience。3.将本次经验提炼为 1-2 条严格的开发规则（Rule）。   - 请以 "DO"（必须做） 和 "DON'T"（严禁做）的格式输出。   - 请顺便生成一段符合AI Agent System Prompt格式的指令代码，集成到项目架构文档architecture.md或设计规范架构文档design-spec.md中。

2.skills

待补充