前言
面试官：同学你好，先自我介绍一下吧
我：好嘞！我叫海石，是一位能工智人🤖
面试官：？
我：哦不是，是一位在AI Coding上有一定经验的研发...😁
面试官：既然你都这么说了，那你日常在用什么 AI IDE ？我：JoyCode！
面试官：嗯嗯，Claude Co我也用，确实好......等等，JoyCode？这是什么？我：点击此处，快速访问官网呢亲
咳咳，节目效果到此为止
我想不少掘友，听到 JoyCode 的第一反应都是"啥？没听过 。"
⬇️从谷歌搜索指数中也可见一斑⬇️
作为一个已经把 JoyCode 当成"靠谱队友"用了大半年的京东 JDer，我觉得是时候认真 聊一聊：JoyCode 到底是什么？它好用吗"？
（个人的分享往往是有限的，一些最佳实践随着技术的迭代，模型的升级，往往也会过时，因此本文只是一次抛砖引玉，欢迎掘友们交流）
「观前叠甲」
1、有些案例现在看确实陈旧，比如rules+mcp，但其实是当初25年mcp比较热门时，skill的概念还没推出时，社区里也比较推崇的方式，大家不妨以一种回顾一路走来的AI Coding发展历史的心态阅读
2、从Vibe Coding 到 Context、SDD、到Agentic Coding（Multi-Agent）、再到Harness Engineering，AI时代给人一种"只要我学得晚，我就可以什么都不用学"的感受😂
3、笔者个人目前最常用的（门槛也最低）方式还是SDD 或者 有时候就是安装一些best practice的skills，开个plan模式，基本上就足够日常开发需求了
至于参考OpenAI的实践，用Harness Engineering的思路对当前工程仓库进行改造，我们可以下回一起聊一聊，不仅仅只是停留于概念的解释，而是真的结合业务需求进行实战
看看这样做了，编码质量到底能提高多少
一、JoyCode 到底是什么？
借用官网的一句话：JoyCode，专为应对企业级复杂任务而设计的智能编码工具
适合在以下场景使用：
- 企业复杂任务场景：助力对业务需求精准理解，代码仓库的深度解析
- 需要开箱即用的全流程智能开发体验：JoyCode 提供完整的 AI 辅助开发体验
- 寻求 AI 辅助编程提升效率的开发者：利用 AI 能力加速开发过程
- 需要智能代码补全和实时编程建议的场景：提高编码效率和质量
以具体业务需求开发为例，聊聊我的"编程队友"JoyCode 是怎么为我提效的
二、并行任务
先来还原一个我上周二下午的真实状态：
1️⃣ xx系统的页面要补监控配置------监控不能等；
2️⃣ 测试同事在群里 @ 我："那 份埋点数据呢？"------人不能等；
3️⃣ 产品又甩来一个新需求："这个加一下，今天能上吗 ？"------需求也不能等。
放在以前，这种时候我只有两个选择：
- A. 加班
- B. 报风险，然后被产品蛐蛐
但现在，我可以把新需求的代码实现交给 JoyCode，我自己专心搞前两件 。
这就是我想说的第一个核心用法：异步协作。
很多人对 AI 写代码的印象是："写得快，但写得野。"
变量随便起、组件库瞎引、规范全靠猜------交付出来的代码我还得花一个小时给它"擦屁股"， 那不如自己写。
那有没有办法让 AI 既写得快、又写得"懂规矩"？
有，Rules + MCP
Step 1：给 JoyCode 配 Rules，把它从"专门"变成"专业"
JoyCode 支持类似 Cursor 的 .mdc 规则文件，配置入口在这里 👇
不知道写什么 Rules？给大家推荐一个 star 接近 3k 的开源项目：
各种语言、各种框架的 Rules 应有尽有，基本是开箱即用。
创建好的 Rule 会落到这个目录里
Step2：基于业务实践沉淀Rule
通用的 Rules 解决不了"业务私有"的问题。
我自己负责的项目用的是京东自研的组件库，其中 jd-icon 在 Vue2 兼容写法 和 Vue3 <script setup> 写法下，用法完全不同------这种"内部知识"AI 是不可能自己悟出来的。
于是我手搓了一份 dong-design-icon.mdc
把"踩过的坑"沉淀成 Rule，这一步看着繁琐，但ROI很高------AI 再也不会写出 <jd-icon icon="plus" /> 这种"四不像"了
Step 3：MCP 一开， 直通"京东内网生态"
京东内部各中台沉淀了很多mcp工具提供给上下游
这提高了我们用大模型进行编码的质量，减少了返工
三、新版本体验
（截止本文发布，版本已经更新至2.6.x）
JoyCode 从 v0.5.0 一路更新到 v2.3.6，最新的 v3.0.0 Preview 也已经在路上。它的更新主题是「提效、智能、便捷」
「便捷」：满分 10 分，我打 8.4分，因为确实有1.6
✅ 拖拽文件、一键添加上下文
✅ 一键选中代码加上下文 + Cmd + L 快捷键
✅ Auto 模式默认选中
减法美学，给减负点赞。
✅ AI 提交行数披露
从 v2.3.4 升到 v2.3.6，统计准确多了，看着有成就感。😋
✅ Repo Wiki：基于当前工程仓库生成WIKI，类似Zread 和 DeepWiki
四、技术氛围
公司内部的技术氛围还是不错的，不过这个还是"因组而异"
经常有这样一句话流传：同一个公司组和组之间的区别，可能比公司与公司之间的区别还要大
我们组每周会组织AI相关的分享，包括但不限于AI提效范式的探讨、CopilotKit、AGUI协议、A2UI的实践、AI Coding的干货技巧等等
个人觉得组里对新技术和AI前沿还是很看重
五、结语
AI时代大家不可避免的会感到焦虑
前端已死都不知道听了多少回了
之前逛论坛和社区也会经常看到这样一张图：
守旧派如何如何
维新派如何如何
以及觉得AI已经可以替代程序员的人又如何如何
我的想法不多，如图所示，与君共勉
