开发者常在三大主流CLI工具（Command-Line Interface，命令行界面）的选择上感到困扰：
- Claude Code近期承认了其性能的下降。
- Codex CLI的用户体验不佳，即使通过GPT5自动运行，也需频繁请求权限，且其命令格式与众不同，用户需记忆两套指令。
- 尽管Gemini 2.5 Pro支持更长的上下文，但在Gemini CLI中却无法并行处理任务，且偶有文件遗漏。
面对这些痛点，腾讯推出了CodeBuddy。其更新速度令人瞩目，同时支持插件、CLI、IDE三种形态，并集成了Claude4、Gemini 2.5 Pro和GPT5等主流大模型。
文章将首先测试CodeBuddy Code的综合性能。鉴于此前对Claude Code和Cursor的频繁使用，作者表示迁移至CodeBuddy Code的过程非常顺畅。CodeBuddy Code支持Claude Code的同款功能，包括联网搜索、科学计算Notebook、文件读取写入、自定义规则、内存管理、MCP、subAgents（下周支持）和hook（即将上线）等，功能完善。
在网页版上频繁进行Nano Banana操作，存在无法批量处理、生成图片不自动下载到本地、以及二次修改需重复上传等痛点，效率低下。因此，文章作者计划基于OpenAI GPT4o的Library（又名小画廊），开发一个Nano Banana的本地画廊及API调用可视化界面，即便不用于重新生成图片，作为AI生图的本地文件管理器也极具价值。
第一步，利用Gemini 2.5 Pro进行联网调查，了解GPT Library的结构，并制定开发计划。Gemini 2.5 Pro总结出主页面应为4*4网格布局，并具备输入框调用图片生成、图片修改、自动加载本地图片等功能。
（注：文章中为充分展示各模型能力而切换使用，实际开发中可选择最习惯的模型完成整个流程。）
在配置过程中遇到问题可直接提问，Gemini的长上下文能力使其能无视多轮对话带来的性能影响，无需压缩，对话结束后可直接从历史记录中提取并执行代码计划。
有了交互逻辑后，前端UI的修改便会更加简单。
第二步，选择使用GPT5生成逻辑实现代码。该页面直接用Python实现，界面朴素但功能点均已封装为按钮。
逻辑调试成功后，可直接使用Claude4复刻网页UI。CodeBuddy Code还自动提供了推荐提示语，用户可直接复用。随后，利用Gemini 2.5 Pro生成提示语，进一步完善此画廊项目：
接下来，尝试针对本地单一图片进行修改，修改画面时参考了GPT4o。
此外，文章作者还新增了创建时间、快捷短语，以及通过提示语关联相关图片的功能。整个项目仅使用一个主提示语完成，后续通过CodeBuddy Code对图片加载速度、图片尺寸、图片修改快捷指令等进行了优化，整个过程约耗时2小时。
生成一个GPT Library的4*4画廊，底部带有一个输入框，支持类似@page1.png的引用，每张图片点击后跳转至新界面@page2.png。输入框调用的模型为gemini-2.5-flash-image-preview，可参考https://ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation。
关于三款模型在CodeBuddy Code上的使用体验总结如下：
- Claude：非常适合前端开发任务。
- GPT：擅长在已有项目和已知需求下模仿代码风格，其输出精炼，无冗余信息。
- Gemini：目前主要用于多文件读写和联网搜索。
CodeBuddy IDE与CodeBuddy Code搭配使用时，可在主任务执行期间额外与模型进行分支对话，例如上传图片并补充需求，实时更新CodeBuddy Code的开发计划。
CodeBuddy的安装步骤如下：
首先前往https://nodejs.org/zh-cn/download下载并安装与电脑版本兼容的Node.js。
然后，在命令行工具中运行以下代码：
npm install -g @tencent-ai/codebuddy-code
安装成功后，支持两种注册方法：
- 通过微信登录，即可使用DeepSeek V3.1。
- 通过其他方式注册，支持GPT、Claude和Gemini系列模型，刚上线的前两周默认为Pro版本，并赠送1,000 Credits。
坦白而言，当前CLI工具的开发难度并不高。除主流的“御三家”外，OpenRouter、Grok、Groq等平台也已推出各自的CLI。例如，Gemini CLI本身就是开源项目，其框架可供借鉴，甚至可以直接通过修改加载图标和模型列表来快速实现。
然而，文章作者对腾讯此次操作持积极态度。在Cursor改变计费模式、Claude Code性能下降的当下，腾讯能够推出集三种AI编程工具形态于一身的平台，且用户无需担心平台服务中断或模型稳定性问题。
总而言之，CodeBuddy提供了贴心的服务体验。
