再见Cursor腾讯的AI编程IDE终于来了

早就听说腾讯要搞自己的 AI 编程 IDE，等了好久，最近终于发布了

可以访问他们官网查看，https://www.codebuddy.ai，虽然现在还是邀请机制，不过萝卜哥也给大家拿到了一些免费邀请码，文末获取哈~

萝卜哥这里已经提前体验过了。

先说结论：整体良好，超出预期！我觉得完全可以比肩 Cursor 和 Trae。

制作浏览器插件

一直想写一个顺手的浏览器插件，把平时常用的功能都放进去这样就不用来回切换页面了。正好用 CodeBuddy 来练练手，看看效果。

我想要开发一个浏览器插件，主要功能是调用大模型API，根据用户划词来拓展或者翻译、解释等等功能，请你帮我生成readme文档以及设计文档，最终给出完整代码。插件需要适配Chrome和Edge两个浏览器

可以看到我的提示词不复杂，基本就是自己需要什么就写什么。

很快 CodeBuddy 就完成了代码的编写，一个浏览器插件的基本功能都包含了

我们来看看几个主要文件的作用：

manifest.json：配置文件，定义插件的元数据和权限。

popup.html：弹出窗口的HTML。

popup.js：弹出窗口的逻辑代码。

content.js：操作网页内容的脚本。

background.js：后台运行的脚本。

options.js：插件的配置项，比如选择 API 供应商等等。

然后因为萝卜哥这里拿到的是内测的版本嘛，功能还不稳定，而且内测版本更新迭代也非常快，当我再一次拿到最新的内测版本之后，我第一时间让新版本来优化前面的代码。

CodeBuddy 会先分析整个目录下的代码，然后根据代码用途进行针对性的 debug。可以千万不要小看这个功能啊，这对于我们阅读别人的代码“屎山”来说，用处可太大了！

可以看到 CodeBuddy 很准确的分析出代码的用途，并且给出了很不错的优化建议。

接下来我们打开 Chrome 的插件页面，chrome://extensions/，先打开开发者模式

然后把本地整体的差距代码文件夹拖拽到这个页面即可

这个时候我们在浏览器插件页面就能看到刚刚安装的插件了

我们点击该插件，可以看到配置页面，这里我们主要配置 API 供应商即可。

不过现在只有 OpenAI，Anthropic 和其他，对于最近非常火爆的 Kimi K2 是没有的，我们来让  CodeBuddy 增加一下。

CodeBuddy 很轻松的就完成了这个小功能的迭代，现在我们重新拖拽新的目录到 Chrome 插件页面，就能看到最新的配置信息了。

怎么申请 Kimi API 相信大家都清楚，我们直接来看该插件的使用效果。

我们任意选中浏览器中的一段文字，鼠标右击，可以看到我们的插件在右键菜单当中，总共有三个选项，分别是翻译、解释和拓展。

翻译效果：

解释效果：

扩展效果：

当然我们还可以继续增加功能，比如增加一个侧边栏，可以直接输入文字进行提问，类似下面这种

我们来让 CodeBuddy 完成该功能

经过差不多5分钟左右吧，CodeBuddy 就完成了这个功能的编写，速度还是真的快啊

来看看效果

打开侧边栏

来简单做个提问

哈哈哈，效果还不错哦。

这样我们就完成了一个属于自己的 AI 机器人了哦。

我们当然还可以根据自己的需求来不断完成这个插件，本插件的源代码我放到公众号后台了，大家回复“插件”就能获取到哈~

复刻植物大战僵尸

通过前面的浏览器插件编写，让我对于 CodeBuddy 信心大增，所以我决定让它帮忙做更多事情，这次来做一个比较复杂的游戏，植物大战僵尸。

这个游戏我以前利用 Gemini 编写过，当时整个过程还是比较复杂的，这次来看看腾讯这个 IDE 的表现。

我的提示词如下，还是比较简单的。

我想要复刻经典游戏植物大战僵尸，我希望通过HTML页面的方式来编写这个游戏，你觉得可行吗，如果可行，请帮忙给出设计文档，如果游戏中需要任何图片，你都需求先到网络上寻找素材，如果实在找不到，则给出相关的图片要求以及AI绘图提示词，方便我后续处理图片。

差不多十几分钟吧，CodeBuddy 就完成了游戏的编写，来看看效果。

这个效果只能说基本功能有了，但是无论是页面美观还是可玩性，都有很多提高空间。

经常几次优化之后，这个植物大战僵尸的游戏已经变得比较好玩了，来看看视频

可以看到现在玩起来已经很不错了，唯一不足的就是僵尸，僵尸的形象与原游戏相差太多，这个我们可以在后面继续优化。

总之对于这个植物大战僵尸的游戏，我觉得完成的还是非常不错的，大家可以同步去复现一下哦。

源代码可以在公众号后台回复“僵尸”获取~

然后我们发现，CodeBuddy 每完成一个项目，都会有一个发布的功能，该功能允许我们把自己本地生成的代码发布到腾讯的远端服务器上，方便供其他人访问。

我们来把这个游戏发布到腾讯远端服务器

现在大家可以直接访问下面的链接来体验这个游戏啦

https://2ed64854684040d4b2f6b23f5c09850c.ap-singapore.cloudstudio.run/

大型网站编写

我们都知道，在 AI 领域，国外的 X 平台（原 Twitter）一直都是信息源聚集地，而且很多最新最权威的 AI 咨询都在 X 平台上首发，所以实时监控 X 上的大 V，并且改写成自己的版本，同步到不同的网站上就很重要了。

针对这个需求，我决定让 CodeBuddy 帮我完成。

我想要开发一个程序，每天监控x.com网上上某些用户的帖子，一旦发现有意义的内容，则自动整理好，并且利用AI改写这些内容，发布到我自己的网站上

我这里选择的是 Plan Mode，毕竟这是一个比较大的需求，需要好好规划一下。

经过一顿分析，CodeBuddy 就开始干活了，全自动的，不需要我们任何干预。

差不多20分钟，CodeBuddy 给了我一份非常棒的答卷。

生成了51个文件，后端是 Python，以 Docker 来部署，前端是 React，这个技术选型也是很不错。

下面就是部署了，来看看它帮我生成的 readme 文档，说实话对于没有开发运维经验的人来说，要想部署起来还是挺难的。

# X.com 内容监控与自动发布系统一个自动化内容监控和发布系统，能够实时监控X.com（Twitter）上指定用户的帖子，通过AI智能筛选有价值的内容，自动改写并发布到个人网站。## 功能特性- **用户监控管理**: 添加、删除和管理需要监控的X.com用户列表，支持批量导入- **智能内容筛选**: 基于关键词、互动量、内容质量等维度自动筛选有价值的帖子- **AI内容改写**: 集成GPT等AI模型，自动改写原始内容，保持核心信息的同时避免版权问题- **自动发布系统**: 将改写后的内容自动发布到个人网站，支持定时发布和内容排期- **内容管理后台**: 提供可视化管理界面，支持内容预览、编辑、审核和发布控制## 技术架构### 后端技术栈- **框架**: Python FastAPI- **数据库**: PostgreSQL (主数据库) + Redis (缓存和任务队列)- **任务调度**: Celery + Redis- **AI集成**: OpenAI GPT API- **网页抓取**: Selenium/Playwright- **部署**: Docker 容器化### 前端技术栈- **框架**: React 18 + TypeScript- **样式**: Tailwind CSS- **状态管理**: React Query- **图表**: Recharts- **图标**: Lucide React- **构建工具**: Vite## 快速开始### 环境要求- Docker & Docker Compose- Node.js 18+ (用于前端开发)- Python 3.11+ (用于后端开发)### 1. 克隆项目git clone <repository-url>cd xcom-monitor### 2. 配置环境变量复制 `.env.example` 到 `.env` 并填写必要的配置：cp .env.example .env编辑 `.env` 文件，填写以下关键配置：- `OPENAI_API_KEY`: OpenAI API 密钥- `TWITTER_BEARER_TOKEN`: Twitter API Bearer Token- `TARGET_WEBSITE_URL`: 目标发布网站URL- `WEBSITE_API_KEY`: 网站API密钥### 3. 使用 Docker Compose 启动# 启动所有服务docker-compose up -d# 查看服务状态docker-compose ps# 查看日志docker-compose logs -f### 4. 访问应用- **前端管理界面**: http://localhost:3000- **后端API文档**: http://localhost:8000/docs- **Celery监控**: http://localhost:5555## 开发指南### 后端开发#### 安装依赖cd backendpip install -r requirements.txt#### 运行开发服务器# 启动 FastAPI 服务器uvicorn app.main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000# 启动 Celery Workercelery -A app.celery_app worker --loglevel=info# 启动 Celery Beat (定时任务)celery -A app.celery_app beat --loglevel=info#### 数据库迁移# 创建迁移文件alembic revision --autogenerate -m "Initial migration"# 执行迁移alembic upgrade head### 前端开发#### 安装依赖cd frontendnpm install#### 运行开发服务器npm run dev#### 构建生产版本npm run build## API 文档### 用户管理 API- `GET /api/users/monitored` - 获取监控用户列表- `POST /api/users/monitored` - 添加监控用户- `PUT /api/users/monitored/{id}` - 更新监控用户- `DELETE /api/users/monitored/{id}` - 删除监控用户- `POST /api/users/monitored/{id}/toggle` - 切换监控状态### 内容管理 API- `GET /api/content` - 获取内容列表- `GET /api/content/{id}` - 获取特定内容- `PUT /api/content/{id}` - 更新内容- `POST /api/content/{id}/approve` - 批准内容- `POST /api/content/{id}/reject` - 拒绝内容- `GET /api/content/stats/summary` - 获取内容统计### 监控管理 API- `GET /api/monitoring/dashboard` - 获取仪表板数据- `GET /api/monitoring/users/activity` - 获取用户活动- `GET /api/monitoring/trends` - 获取内容趋势- `GET /api/monitoring/system/health` - 系统健康检查- `POST /api/monitoring/system/start-monitoring` - 开始监控- `POST /api/monitoring/system/stop-monitoring` - 停止监控## 配置说明### Twitter API 配置1. 访问 [Twitter Developer Portal](https://developer.twitter.com/)2. 创建应用并获取 Bearer Token3. 将 Token 添加到 `.env` 文件中的 `TWITTER_BEARER_TOKEN`### OpenAI API 配置1. 访问 [OpenAI Platform](https://platform.openai.com/)2. 创建 API Key3. 将 Key 添加到 `.env` 文件中的 `OPENAI_API_KEY`### 网站发布配置根据你的目标网站API，配置相应的URL和认证信息。## 部署指南### 生产环境部署1. **准备服务器**   - 安装 Docker 和 Docker Compose   - 配置防火墙规则   - 设置域名和SSL证书2. **配置环境变量**   # 生产环境配置   DEBUG=False   SECRET_KEY=your-production-secret-key   DATABASE_URL=postgresql://user:password@db:5432/xcom_monitor3. **启动服务**   docker-compose -f docker-compose.prod.yml up -d4. **设置反向代理**   使用 Nginx 或其他反向代理服务器配置HTTPS和负载均衡。### 监控和维护- **日志监控**: 使用 `docker-compose logs` 查看应用日志- **性能监控**: 通过 Flower 界面监控 Celery 任务- **数据库备份**: 定期备份 PostgreSQL 数据- **更新部署**: 使用 `docker-compose pull && docker-compose up -d` 更新服务## 故障排除### 常见问题1. **Twitter API 限制**   - 检查API配额和限制   - 调整监控频率2. **OpenAI API 错误**   - 验证API密钥有效性   - 检查账户余额3. **数据库连接问题**   - 检查数据库服务状态   - 验证连接字符串4. **Celery 任务失败**   - 查看 Celery 日志   - 检查 Redis 连接### 日志查看# 查看所有服务日志docker-compose logs# 查看特定服务日志docker-compose logs backenddocker-compose logs celery-workerdocker-compose logs frontend## 贡献指南1. Fork 项目2. 创建功能分支 (`git checkout -b feature/AmazingFeature`)3. 提交更改 (`git commit -m 'Add some AmazingFeature'`)4. 推送到分支 (`git push origin feature/AmazingFeature`)5. 开启 Pull Request## 许可证本项目采用 MIT 许可证 - 查看 [LICENSE](LICENSE) 文件了解详情。## 支持如果你遇到问题或有建议，请：1. 查看文档和FAQ2. 搜索已有的 Issues3. 创建新的 Issue 描述问题## 更新日志### v1.0.0 (2024-01-XX)- 初始版本发布- 基础监控和发布功能- Web管理界面- Docker部署支持

不过咱不怕，咱们可以一键部署到云端。

整个系统的基本功能已经具备了，剩下的就是慢慢和 CodeBuddy 调试、修改 bug，优化功能啦！

这个项目我是准备后面一直维护下去，所以准备部署到自己的服务器上，这块后面也会写一个详细的部署教程，那种新手就能跟着操作级别的，大家可以期待一下哦~

好了，如果大家也想体验这款爆炸 IDE，可以在下方提交申请哈

https://wj.qq.com/s2/22240515/0ac5/

萝卜哥也拿到了10个邀请码，大家可以在评论区写一下评论，萝卜哥会挑选5个来送出，另外5个就给到我 AI 社会的小伙伴啦，在群里抽奖！

写在最后

最近的 AI 编程太火了，各个大模型厂家都在卷 AI 编程，无论是老牌的 Cursor、Trae，还是最近的 Gemini-cli、Claude Code，都是对 AI 编程的看好。