VSCode+cline+openRouter+ step-3.5-flash免费体验AI编程
一、背景
今天来使用阶跃星辰的最新模型step-3.5-flash进行AI编程体验（免费）
二、配置过程
1、openRouter注册
如果你在阶跃星辰开放平台使用 step-3.5-flash 模型：
100万Token你要花2.1。
但是如果在OpenRouter上试用，暂时是免费的。
所以，你肯定需要注册一个openRouter账号：
点signup
你会在注册的邮箱收到一封邮件：
点击继续即可完成注册：
2、创建openRouter的API Key
然后你点击右上角的头像，再点击Keys：
点击Create API Key创建你的第一个API Key：
点击Create
复制这个Key。
3、在OpenCode配置 step-3.5-flash 模型（失败）
打开Windows PowerShell
d:\
打开openCode
opencode
选择Provider：
/connect
选择OpenRouter
输入刚才复制的API Key，回车：
也有不少free的模型：
搜索 step-3.5-flash:free
好像opencode还不支持这个模型。
额。。。
4、在VSCode+cline插件环境配置 step-3.5-flash 模型
打开VSCode，进入cline环境，点击配置按钮：
按照以下方式配置：
点击Done继续。
你好，你是谁？
三、AI编程过程
1、安利easy-vibe教程
要想知道该如何编程，可以打开：
或者 打开github代码仓：
教程写的不错，里面有不少AI编程的基础知识和技巧：
张小白正在学习。欢迎一起来学。
2、以开发贪吃蛇应用为例
写好Prompt:
帮我做一个贪吃蛇游戏:
1.用方向键控制蛇的移动
2.吃到食物后蛇会变长，分数增加
3.撞到墙壁或自己的身体就游戏结束
4.要有开始和重新开始按钮
5.界面要简洁好看
然后没消息了。
仔细看了下，张小白现在打开VSCode的目录不对（是在桌面打开的）
输入
切换当前工作目录到f:\ClineOutput
它开始工作了：
工作完毕，弹出了一个浏览器窗口：
奇怪的是，代码还是生成到了Desctop.
看看能不能玩：
点击开始后：
发现走的太快了。
调慢一下贪吃蛇爬行的速度。
再慢一点，速度是原来的70%左右
输出文件目录不对。还是在Desktop。需要将其改为F:\ClineOutput。是windows环境，要确保切换过去。
打开这个贪吃蛇应用
它会一种方式启动不了，就换一种方式启动。
是的，张小白刻意玩出了520。
四、看一下openRouter的使用情况
打开
openRouter支持每天50次免费调用。
如果不够了可以花￥，今天这次贪吃蛇花了23次，看来要做复杂的应用，还是得money说话。
可以在模型列表
看到内置模型的使用价格：
支持 VISIA/Master Card/银联卡 支付：
一、背景
在DataWhale的Easy-Vibe教程中
介绍了多套IDE AI编程工具：
- Trae：字节跳动开发的。张小白没玩过。
- Cursor：这个张小白没玩过，听说这个工具只有付费用户才能用。
- Qoder：阿里开发的。张小白没玩过。
- CodeBuddy：腾讯开发的。张小白没玩过。
- VSCode+Cline：这个张小白有过体验，可参见：VSCode+cline+openRouter+ step-3.5-flash免费体验AI编程 、VSCode+Cline+GLM Coding Plan编程实践 、【MCP多模态智能体助理构建挑战】第12届Nvidia Sky黑客松MCP实践4
那么这次就来体验一下Trae。
二、Trae的安装
Trae的功能包括：“用自然语言生成代码、自动调试、把设计稿转换为 React/Vue 组件等。在 2025 年 8 月的更新之后，Trae 新增了智能依赖导入、重命名建议、任务清单管理等功能；SOLO 模式也开始支持后端代码生成和技术架构文档编辑。”
打开
点击右上角“下载IDE”：
下载完毕后直接安装：
点击完成，打开Trae：
点击“开始”
安装命令行：
开始体验：
选择“个人用户”
使用手机号登录：
登录并打开：
“立即体验”SOLO模式：
咦，好像窗口跟传统窗口不大一样哦。
点击左上角“切回IDE”模式：
三、Trae的配置（模型供应商）
张小白在这里要配置 GLM Coding Plan。
点击 右边Builder：
会出现下拉菜单：
选择”添加模型“
按如下方法填写：
再打开模型清单：
把模型切换到”自定义模型“的GLM-4.7（不是上面TRAE内置的GLM-4.7）
四、使用Trae进行开发
1、软件需求准备
讲一下具体的需求。
有个MySQL数据库，登记了 某企业下所有的子企业（对外投资的多级企业，比如说A投资了B，B又投资了C，以此类推）
MySQL数据库有两张表：
（1）enterprise_info表记录了 企业名称（ent_name）， 企业ID（ent_id）
（2）enterprise_invest_info表记录了 企业名称（ent_name）， 企业ID（ent_id）， 投资企业名称（invest_ent_name），投资企业状态（invest_ent_status），投资比例（investment_ratio）， 认缴金额（subscribed_amount）
两张表可以用 企业名称（ent_name）， 企业ID（ent_id）关联。现在表里面已经有了数据。
MySQL数据库的配置如下：
'host': 'localhost',
'port': 3306,
'user': '******',
'password': '********',
'database': '******'我需要做一个app，前端使用vue.js，后端使用Java技术，将 某集团公司的 投资图谱展示出来。
基本做法是：
（1）根据 该集团公司的名称 在enterprise_invest_info表 能找到满足条件的 企业名称（ent_name）记录，列出该企业投资的所有企业（invest_ent_name列）的信息（包含投资企业名称，投资企业状态，投资比例， 认缴金额） 。
（2）如果 投资的企业invest_ent_name 在 enterprise_invest_info表的 企业名称（ent_name）也存在，继续列出该子企业投资的所有企业（invest_ent_name列）的信息（包含投资企业名称，投资企业状态，投资比例， 认缴金额） 。
如此反复直至列出所有满足条件的企业为止。
投资图谱应该是个树形的结构。
如果投资层级比较多，提供【展示一层】、【展示全部】、【收缩全部】的按钮，并根据按钮做对应的展示处理。
BTW：尽管原则上数据库表设计应遵循第三范式原则，enterprise_info和enterprise_invest_info两张表不应该都有ent_name和ent_id字段，而应该只保留一个，用另一个字段做两表关联。但是为了方便，减少join操作，特意保留了冗余字段。
2、选择SOLO模式
这么复杂的内容，群里的老师让我使用SOLO模式试试。SOLO，顾名思义，就是单干。
这里要提到AI编程有Plan模式和Act模式双工作流范式。对于复杂的软件开发任务，直接让AI写代码可能导致结果偏离预期，模拟人类的码农“设计-实现”的方式，在Plan阶段可以让AI“输出即思考”，进行详细规划，减少不确定性；在Act阶段：由于Plan阶段输出了清晰的计划，在这个基础上执行可以大幅提高代码质量与开发效率。
3、新建项目
新建项目 invest_graph：
4、规划需求和技术栈
贴入刚才大段需求：
它选择了Vue.js 3.0技术栈：
5、准备前后端代码
规划前后端程序：
配置后端数据库相关内容:
6、安装依赖
最后要在沙箱中安装项目依赖。
张小白理解沙箱的安全性，最近OpenClaw安全问题频出，在沙箱运行代码肯定是比直接运行安全。
但是：Trae沙箱里面执行非常慢，而且半天没有结果。
所以张小白提醒它不要在沙箱运行：
但是它还是选择在沙箱内运行——整一个独来独往，绝不服从：
7、完成代码开发
不一会儿，代码就开发完毕了:
8、修改后端技术栈为Java的SpringBoot框架
这个时候张小白发现后端也是JS代码，于是跟Trae商量，server端改为Java编程：
这个时候，Trae就像是个全栈工程师，啥都会。
9、启动应用
（张小白还特意提醒不要在沙箱内运行）
然而：
SOLO一如既往地不听话。
这个时候要点击“在沙箱中”的按钮，将其改为“在沙箱外运行”。
10、开始调试过程
自己试一下，然后把出错现象告诉Trae。
比如
（1）查询失败的问题：
问题现象：
报告Trae:
（2）第一层投资企业都没展示出来的问题：
Trae会提示用户打开F12看报错信息。
问题现象：
报告Trae：
每次Trae改完代码之后都会重启应用，并做个总结给你。
总之就像战鹰2-16熬芮佬，熬了半天，一直没搞定。
11、修改前端技术栈为Vue2
由于张小白对Vue3不熟，想干预AI开发也没办法，无奈跟Trae说：
修改完框架之后重试：
总算可以展示出来了。
12、继续调试过程（不休止）
不过发现投资比例有两个%%（数据库有一个，它又加了一个）
这个比较容易解决。
然后进一步完善：
增加 展示两层、展示三层、展示四层的按钮：
解决展开的时候层级不对的问题：
增加是否显示非在营（注销、吊销、其他状态的企业）按钮：
修改页面样式：
把对外投资信息放到一行显示：
增加子企业统计数展示：
有时候直接把错误信息发给Trae，让它自行解决：
这样周而复始的工作，直到前台的显示，和后端的逻辑满足需求为止。
13、保存当前版本
每次实现了一个比较好的功能，最好保存下当前版本。
因为担心后面Trae会把代码修复的面目全非，导致无法恢复到上一个较好的情形：
14、页面功能展示
打开浏览器：
http://localhost:8080/
选中企业，点击查询：
不选“非在营”
展示全部：
从功能上说，基本上满足了需求。
不过如果从页面是否好看来看，好像不怎么好看。
当然，这就不是本文的工作了。
补记：关于Vibe Coding中一个细思极恐的事情
在本次开发APP的过程中，发现了一件事情，让张小白感到有点后怕。
在调试的过程中，发现有家企业投资的企业未能展示，于是张小白问了下：
Trae 突然提出了一个新的公司名称“无锡地铁生态置业有限公司”
而这家公司，在数据库的两张表里面都没有出现过，明明表里面都是“无锡地铁生态置业投资有限公司”
然后张小白多次跟它沟通：
它还是坚持自己的回答：
继续：
终于它找到了程序的BUG:
并且完成了代码修复。
但是，张小白怀疑的是：明明有数据库可以查出来很精确的答案，Vibe Coding为啥编造了一个不存在的公司名称，而且说出问题现象的原因就是因为这个不存在的公司引起的。这是AI编程中大模型的幻觉生效了吗？它无比坚持自己的错误结论，即便事实不正确。
有位 鱼大佬 解释如下：
”就是在算法中，其实是一团数据的碎片“、”这些碎片被抽取出来之后，会按照概率，拼合在一起“、”这些碎片当中可能有一些，是因为某种原因，所以导致概率值很高“、“就一起被抽取出来了”、“就像公司的名字，实际上进去的时候，它并不是一整个名字进去的，而是被分词分进去的”、“也就是所谓的token，然后就被向量化就进行后续大家都知道的过程”、“在一些对结果要求精度很高的场景里边，实际上我还是建议大家用传统的方式来，而不是全部依赖大模型”。
“我之前有个场景做过测试”、“试着用大模型去帮我通过路径对文件进行分类”、“有一些明显不是同一个类目下面的路径，有可能是会被聚类聚到一起的”、“不能被模型牵着鼻子走”。
说的很有道理的。
不过，该如何解决这个问题呢？这个还是值得“工作即将被替换掉的码农”深思的事情。
至少，在Vibe Coding编码完成之后，你要测一下到底行不行吧！
通过这个过程，张小白已经将某集团企业的投资关系树落地到数据库，并且进行了基于文本的展示。
但是，这样的做法显然是不够的。
张小白在文中说了：
今天，张小白想把这个页面做得漂亮一点。
二、Vibe Coding给传统软件开发过程带来的挑战
（注：本章节内容由张小白进行规划、AI生成文字，张小白加工整理）
1、概述
在传统软件开发流程中，UI设计与程序设计通常遵循明确的阶段划分与协作规范。具体流程如下：
- 需求确认阶段：由用户提出明确的业务需求及功能要求，产品经理负责需求分析与需求文档的编制工作，确保需求表述的准确性与可实现性。
- 原型设计阶段：产品经理与UI设计师基于需求文档，运用Axure、Sketch等交互原型设计工具，完成高保真交互式界面原型的设计。该原型需包含完整的界面布局、交互逻辑、操作流程及视觉设计元素，形成可演示的产品原型设计方案。
- 用户确认阶段：设计完成的交互原型需与用户进行多轮沟通与确认，确保设计方案完全符合用户预期及业务需求。此阶段需重点验证界面友好性、操作便捷性及功能完整性，并形成书面确认文档。
- 开发实施阶段：经用户确认后的原型设计方案将正式移交至前后端开发团队。开发团队基于原型设计进行系统架构设计、数据库建模、前后端编码实现及系统集成测试，最终完成软件产品的开发与交付。
这是传统软件开发中较为成熟且标准化的实践方法。
2、VibeCoding带来的变革和挑战
Vibe Coding（氛围编程）是OpenAI联合创始人Andrej Karpathy在2025年提出的新型编程范式，它以AI为核心重构软件开发流程，其带来的变革与挑战有：
（1）变革
（1.1）开发范式的升级
（1.2）开发者角色的重构
- 技能重心转移：开发者的身份从“码农”转向“需求定义者、架构设计师、AI协作者”。核心能力聚焦问题拆解、约束描述、结果验证，而不是语法细节。
- 为非专业开发者赋能：用户只需要懂得“自然语言描述”就可以开发系统，这使得不懂开发的业务人员、运营人员也可以独自完成软件开发（可能是简单系统）。
（1.3）工具链与场景拓展
- AI Coding工具日渐成熟：AI IDE环境支持代码生成/重构/测试，包括Claude Code、OpenCode、Cursor、VSCode+Cline、Trae等AI工具都可以实现“对话式开发”。
- 场景适配广泛：通过快速原型、MVP、UI/交互类应用等场景，可以快速实现代码，编码效率非常高；而对于复杂系统，又可以通过Open Spec等工具，为Vibe Coding定义和实施规范化开发，通过“文档驱动开发”的方式解决LLM编码出现的上下文丢失以及代码质量不稳定的问题。
（2）挑战
（2.1）代码质量与可控性风险
- 概率性生成缺陷：由于是大模型根据概率预测编制出来的代码，生成逻辑错误、安全隐患或性能低效代码可能性会提高。
- 上下文丢失与决策偏离：在跟LLM多轮对话的过程中，作为系统关键性的设计规范和决策可能会被AI遗忘，在编码的过程中可能偏离开发者意图，需要对LLM理解的意图进行确认和追踪，确保其了解用户意图。
（2.2）软件开发治理工具发展不足
- 工具链短板：现有的AI IDE工具在系统级调试、版本控制、协作管理上不足，需完善沙盒环境、CI/CD集成、代码漏洞扫描等方面的不足。比如Trae的沙箱环境就比较难以操作、版本控制缺乏跟主流Github、Gitee等环境的融合、集成调试时常常需要用户手工打开F12查看效果等。
（2.3）技能与责任边界
- 开发者素质要求：Vibe Coding对开发者提出了不同于传统开发人员的要求，它要求开发者需具备系统设计、架构理解、批判性思维等“高阶能力”。
- 问责危机：Vibe Coding生成的代码的责任归属目前尚未明确，需法律/行业框架规范。
（2.4）场景适用性限制
- 关键系统谨慎应用：对于要求较高的核心系统而言，传统开发的“可预测性、可维护性”仍不可替代，必要时应采取“原型用VibeCoding+核心模块人工重构”的混合模式进行开发。
（3）未来路径探索
Vibe Coding暂时还不会取代传统编程，而会采用以下方式：由Vibe Coding快速实验，由传统方法保障质量。成功实践需结合“意图驱动”与“按规格编程”（如Spec-Coding），通过工具链将模糊需求转化为可验证的系统。而开发者需转型为“AI指挥官”，在更高抽象层次上驾驭技术，释放AI的生产力潜力。
三、快速原型实战
1、2D页面现状
在
文中，张小白实现了一个简单的文本展示：
这种界面，用户一般来说是不会接受的。甲方一般要求都很高，张小乙长期以来被PUA，也了解这样子肯定没达到甲方的最低要求。
2、3D页面交互设计与实现
所以，张小白就提出了改造的要求：
目前程序已经基本做完。展示的效果也还满意。但是我们现在需要突破一下。能否把前端的展示带上3D的元素，做一个像银河系那样的3D展示画面。比如从一家国企集团 “无锡地铁集团有限公司” 开始，它投资的企业围成一圈（如果被投资企业太多可以做成圆圈状，可以操作界面来做3D移动。点击任意一家投资的企业，又可以继续展示它投资的企业。看看这样的效果能否实现
很简单，张小白希望显示3D的。
于是，Trae就快速实现了一个3D的页面：
于是，张小白要求启动新的代码进行验证:
于是，张小白就打开浏览器进行试验。
当然过程中会遇到一些问题，诸如：
2D展示没有问题，3D这块点击后没有反应，帮忙调试下
验证的过程中还报了个错，张小白就直接把错误贴出来：
ndex-3d.html:311 Uncaught ReferenceError: loadCompanyGraph is not defined
at HTMLButtonElement.onclick (index-3d.html:311:70)
当然，Trae有可能一次性没解决问题，于是张小白接着说：
还是一样的错。index-3d.html:311 Uncaught ReferenceError: loadCompanyGraph is not defined
at HTMLButtonElement.onclick (index-3d.html:311:70)
Trae也很有耐心，不像我的那些开发的小兄弟们，如果指出了问题他们可能会跟我急。。
又比如出现了前端所需要的js文件无法下载：
GET https://cdn.jsdelivr.net/npm/three@0.158.0/build/three.module.js net::ERR_TIMED_OU
他也会自动换CDN源，甚至直接换国内的源。。话说现在开发者代码开发中非技术的难点还是比较多的。
它甚至都直接把文件下载下来，然后引用本地文件：
关于文件找不到或者下载不了的一些小BUG就列出以上一些，其实真实环境遇到的比这个还要多那么一点点。
我们再解决一些展示不了的问题：
左边选择公司无锡地铁集团有限公司 ，点击查询之后，后台已经查到了数据，但是前端没有展示出来。只有一个“无锡地铁集团有限公司”一个圆球
并在原来的基础上开始逐步增加新的功能：
同样提供“展示一层”，“展示两层”，“收缩全部”按钮，逻辑跟 投资关系图一模一样。
比如说，给不是“在营”的企业设置成灰色：
非在营的企业用另外一个颜色（自己想想什么颜色好），同样增加一个“非在营”的复选框，实现类似2D的功能
增加一些友好性的交互方式：
当选中了任意一个公司的圆球之后，将该圆球到 中间集团公司的圆球之间的链路全部用 醒目的线条串起来。
再比如：
在点击 某一个圆球后，请将圆球的颜色变成醒目的颜色。在页面下面加一栏位，标注 从 根目录的国企到本企业的关系，如：无锡地铁集团有限公司-》无锡地铁生态置业投资有限公司 =》无锡古运河地铁上盖置业有限公司 -》无锡兆衡文化旅游发展有限公司，并将这一条链路上的所有线条和圆球都设置成醒目的颜色
再比如把企业名称美化一下：
企业名称太长了。稍微处理下，把最前面的“无锡”和后面的“有限公司”，“有限合伙”去掉。等点击了圆球后，再把对应的圆球的企业名称显示全称
美化不同层级企业的颜色：
同一层级的 圆球用一致颜色（非在营的用灰色），不同层级的圆球，颜色渐进变化一下。
增加复选框及其展示：
缺省不显示非在营的企业。所以把复选框改为 【显示非在营企业】，只有点击后才展示注销、吊销或其他状态的企业
增加右上角搜索栏：
在页面右上角增加 输入企业名称，点击查询的按钮，如果找到匹配的企业，则允许点击后直接点亮该企业圆球。
增加右下角图例：
在3D页面的右下角增加一些图例，比如 最中间集团根节点的颜色 和含义，第一层颜色和含义，第二层颜色及含义。，还有如果该节点正好是其他十大国企之一的颜色与含义。
增加左边的扩展按钮：
左边在 展示两层 下面增加 展示三层，展示四层，展开全部 的按钮，分别实现对应的逻辑
保存当前版本：
保存当前版本
请注意，以上的交互包含多种情形：
（1）描述需求-》检查Trae实现-》进一步更新需求-》进一步检查Trae的实现
（2）描述bug-》等待Trae解决问题-》继续跟进bug是否解决，如未解决则继续描述bug。。。
（3）重启系统-》进行需求变更或系统测试-》重复（1）或（2）
3、设计原型简单展示
这是不大好看的2D画面：
点击右上角，切换到3D视图：
虽然也可能不是那么漂亮，但是比2D的效果肯定要好多了。
一、问题（未解决）
1、AI IDE工具如何跟CI/CD这种自动化部署工具结合？
AI工程如何能做到类似Ansible这种代码更新后，应用能自动部署？
2、AI IDE的沙箱安全性肯定好，但是怎么实现？
Trae的沙箱环境就不知道怎么玩。
3、z.ai无法访问国内的网站
z.ai是一个比较好的可以在线编程的网站：
但是张小白发现，如果用它写的APP来访问国内的网站进行处理，有时候就会出现问题。因为有些网站不接受外网的访问。
二、问题（已解决）
1、版本控制集成
这个AI IDE工具是可以做到的，目前的方法如下：
我的 gitee主页是 https://gitee.com/zhanghui_china ，请帮我建立个代码仓 querywithweb ,并把本项目的代码和文档提交到 gitee。
目前还需要自己操作。
于是，张小白打开
完成登录。
先生成token：
提交后就会生成一个token,将其复制下来：
然后创建代码仓:
我已经创建好 querywithweb的gitee代码仓，而且我生成了一个token : 3a******ea 请帮我完成推送
然后它就完成了gitee推送。
至少用对话就能完成代码仓的提交，比原来手写一堆命令要强多了。
2、让AI自己编写操作手册
AI能自动生成README，它肯定也会自己写操作手册。
于是，张小白这么说：
帮我编写个基于 http://localhost:5000/ 页面的操作手册，分别有 如何查询企业ID，如何查询企业投资关系（企业图谱），如何查询企业股东的具体操作说明，可以对页面进行截图。
。。
它已经把手册生成了，但是它好像还不会截图：
所以它手册居然还能用画的。
最后还问你要不要提交这个操作手册到gitee。
那就提交吧!
它不仅写了手册，还把手册的md文件自动上传gitee了。
3、Trae CN停止LLM对话
在VSCode + Cline的环境中，如果跟大模型对话中发现它走的方向不对，是可以”Cancel“的，让它停下来。但是在Trae环境中，张小白暂时没找到 让大模型取消思考的地方，于是不得不耐心的等待它明明在试错也无法干预（除非强行停止程序）。
经过知友
的提醒，在这个位置：
如果大模型正在运行，那么这边有个停止按钮。
按一下就可以了。
4、AI IDE工具如何生成docker镜像文件和相应的部署脚本？
AI工程如何部署成基于docker的环境？
参见：
一、前情回顾
这是张小白Vibe Coding系列的新文章。也是Trae系列的第5篇。
前4篇是：
1、Trae AI编程实践
2、使用Trae搭建原型实战
3、使用Trae让应用系统具备AI能力
4、让Trae开发“完整”的项目
在
一文中，张小白提到了“AI IDE工具如何生成docker镜像文件和相应的部署脚本？”的问题。
张小白几乎花了一整天的时间，折腾来折腾去，总算解决了这个问题。
二、目的和方法
1、Why Docker？
首先当然要解释一下为啥张小白要搞定docker问题。
因为对于一般人员来说，搞一个docker镜像可能要比自己从头去安装去配置要简单得多。
docker启动后，应用可以自动启动，做到开箱即用。
而且，docker可以做到随地部署，不会因为你的环境是windows，还是ubuntu，WSL而让安装复杂很多。
对此，“文心一言”专家的解释是：
使用Docker安装应用的核心优势体现在环境一致性、资源效率、部署速度、隔离性及生态支持五大维度，具体如下：
1. 环境一致性：跨平台零差异运行
问题根除：通过镜像打包应用代码、依赖库、配置文件及操作系统层（如Alpine Linux），确保在开发、测试、生产环境及不同硬件平台（Linux/Windows/macOS）中行为一致，彻底解决“在我的机器上能跑”的兼容性问题。
版本控制：镜像支持标签化版本管理（如nginx:1.25.3），结合Docker Hub或私有仓库实现版本回滚与依赖追踪。
2. 轻量级与资源高效利用
启动速度：容器基于宿主机内核运行，启动时间从虚拟机的分钟级缩短至秒级（实验显示启动100个Nginx容器仅需30秒）。
资源占用：相比虚拟机需完整操作系统（10GB+），Docker镜像仅包含应用及依赖（典型大小5MB-1GB），内存占用降至MB级，同一宿主机可运行数百个容器，资源利用率提升3-5倍。
弹性扩展：支持按需动态扩缩容，如Kubernetes自动根据流量增加/减少容器实例，实现水平扩展与负载均衡。
3. 快速部署与持续集成
一键部署：通过docker run命令即可启动容器，结合Dockerfile声明式配置（如FROM python:3.9、COPY . .），实现“一次构建，处处运行”。
CI/CD集成：与Jenkins、GitLab CI、GitHub Actions等工具无缝对接，自动化完成构建、测试、镜像推送及生产环境部署，加速开发迭代周期。
开发环境标准化：团队成员可共享相同开发环境镜像，避免依赖冲突，提升协作效率。
4. 隔离性与安全性
进程级隔离：通过Linux Namespaces（进程、网络、文件系统隔离）和Cgroups（资源限制）实现容器间互不干扰，避免应用冲突。
安全增强：支持Seccomp系统调用过滤、AppArmor配置文件限制权限，结合镜像扫描工具（如Snyk）检测漏洞，及时修复安全风险。
最小权限原则：容器默认以非root用户运行，减少潜在攻击面。
5. 可移植性与生态支持
跨平台迁移：镜像可在本地、云平台（AWS ECS、阿里云容器服务）、边缘设备间自由迁移，支持混合云与多云架构。
微服务架构：每个微服务独立打包为容器，技术栈选择灵活（如Java、Go、Node.js），结合服务网格（如Istio）实现服务发现、流量管理与监控。
生态繁荣：Docker Hub提供海量官方及社区镜像（如MySQL、Redis、Nginx），私有仓库支持企业级镜像管理，配套工具链完善（如Compose、Swarm、Kubernetes）。
6. 附加价值
成本优化：减少硬件资源浪费，降低服务器采购与运维成本。
灾难恢复：快速重建容器实例，结合数据卷（Volume）实现持久化存储，保障业务连续性。
实验与测试：快速搭建隔离的测试环境，支持A/B测试、金丝雀发布等场景。
适用场景推荐：
开发/测试：快速搭建一致环境，支持并行测试与自动化测试。
生产部署：微服务架构、高并发应用、弹性伸缩场景（如电商大促、实时数据处理）。
云原生：Serverless架构、函数计算、边缘计算（如IoT设备管理）。
注意事项：
安全配置：避免容器以root权限运行，定期更新镜像与依赖库。
存储管理：使用数据卷或绑定挂载实现持久化存储，避免容器删除导致数据丢失。
网络配置：根据场景选择桥接、主机或覆盖网络模式，确保容器间通信安全高效。
通过Docker容器化，企业可实现开发、测试、部署流程的标准化与自动化，提升研发效率与系统稳定性，同时降低运维成本与资源消耗，是云原生时代应用交付的核心技术之一。2、How Docker?
在docker的安装部署中，也会存在很多问题，最大的问题是：docker镜像文件取不下来。
技术是没有国界的，但是技术公司有。当docker已经几乎成为很多软件的安装标配的时候，http://docker.com：
就跟http://github.com、http://huggingface.co、http://openai.com、http://claude.com一样，变成了一条难以跨越的鸿沟:
尽管它应该是这样的：
所以，有可能你需要借助“镜像站”这个东西：
三、踩坑实录
那么，下面就把在跟Trae合作的过程中“一路以来趟过的坑”说一下。
1、docker启动条件
部署docker的前提就是张小白已经跟Trae合作，把第一代系统原型搭建好，并基本完成了一轮所有功能的测试。
如果你还没调试完代码，就急着想去用docker部署，那么正常部署有什么功能BUG，docker部署就有什么功能BUG，同样的BUG只会多不会少。
2、启动docker部署工作
Trae洋洋洒洒做了一大堆事情，不仅把相关的docker部署脚本给你做好了，还写了个手册，把如何使用，甚至系统架构图都画出来给你看了。
看起来很美的样子。
但其实真的是这样吗？
在规划部署这块，Trae确实很棒。
但是，后面确实发生了很多很多。我们一一来说明。
3、docker环境连错库了
这个问题原本不应该出现的。因为一开始是把数据库信息放到 config/database.js文件里面，后来考虑到本地的安全性，就把数据库信息放到.env文件里面：
这样，提交git版本的时候，就不会把敏感的数据库用户名和密码传到gitee上。
但是，居然Trae有些编码把数据库连接串写死在代码中了：
这个问题如果想避免，似乎就要引用SPEC机制。让Trae在写代码的过程中遵循一定的编码规范。比如制定“数据库配置仅允许放在.env文件中”这种规则。
4、docker镜像内访问不了外网
docker镜像在没有做好足够的网络配置前，是无法访问外网的，这就导致原来前端程序中一个很简单的 “引用公网CDN上的js文件的代码”，变的不可用。而这时最好的办法就是【把相关的js文件下载到本地，而项目工程直接引用本地的文件】。
5、数据库字符集不一致导致的乱码
像张小白这样的码农，最烦的就是字符集乱码问题。好在这个问题，跟Trae一说，它就吭呲吭呲的解决了。
6、MySQL数据库版本不同问题
这点张小白没有完全想到。
张小白本地测试的时候，用的版本是：
但是docker镜像使用的MySQL镜像的版本是：
MySQL5和MySQL8在代码上的差异还是有不少的，应该说，8比5有更多严格的限制。
比如：
（1）MySQL prepared statement 不支持 LIMIT 和 OFFSET 的参数绑定。需要直接拼接数字：
（2）MySQL8对NULL有更严格的限制
好在Trae挺会举一反三的，它发现了这个问题之后，就顺便检查了其他的代码是否都有类似的问题，然后一并改进了。（要是码农，可能还不会想到那么多，最可能是动作是：下次遇到了问题再说。。。）
（3）MySQL 8.0 的严格模式不允许0000-00-00 00:00:00作为默认值
7、基础数据表的记录数不对导致查询结果异常
数据初始化一直是系统移植中最关键的工作。
数据初始化必须检查导入的数据跟导出的数据是否相符。所以这部分的检查非常关键，它影响到了安装后的系统是否能正常运行。
BTW：模型调用失败1：Coding Plan超限额了：
在docker迁移的过程中，张小白还遇到了其他的问题，比如说：
张小白的方舟Coding Plan限额用完了。
BTW2：模型调用失败2：GLM的CodingPlan服务吃不消了
BTW3：另一件细思极恐的Trae烧操作
在一开始验证docker的时候，包括下载docker镜像，启动docker镜像的过程中，都发生过失败。而Trae对失败的处理过程中，曾经做过一件非常恐怖的事情：
Trae宣布：
于是，它提供了一个代码：
查找到你电脑上所有的镜像，并且删除之。。
问你要不要执行！
你说我执行不执行？幸好你问了。不然你闷头执行了。我岂不是这几年都白干了？！
我突然想到最近发生在OpenClaw把某大厂的200多封邮件删掉的事情：
所以此处，张小白再次警告码农们（或者是想玩vibe coding的其他人类）。Vibe Coding其实跟OpenClaw有类似的安全风险，它会要你一些比较高级的权限。比如删文件，比如执行一些烧操作，千万小心了。如果不行的话，问一下LLM，这种操作安全吗，然后再去让Trae执行（或者询问技术专家）：
因为AI，它有时候是不知道自己的操作结果会带来怎样的后果，但是码农你是需要承担后果的。
四、总结与docker部署工程展示
所以把一个Vibe Coding工程实现docker部署，需要解决的问题还是不少的。张小白应该把上述规则整理起来，做成代码规范SPEC，让张小白的下一个工程不再犯错。
然而，可能更重要的是：在docker环境中，还是要重新做好功能测试的。
那下面我们把目前调试好的docker部署给大家看看效果。
1、准备项目代码仓
cd F:\mydocker
git clone https://gitee.com/zhanghui_china/cook
cd cook或者获取最新版本
git pull
2、下好两个docker镜像文件
其实docker在部署的过程中，会自动去下载镜像的，但是它老是失败，于是张小白不得不用命令行先完成对项目所需的必要的镜像的下载，包含mysql:8.0：
docker pull mysql:8.0
node:18-alpine：
docker pull node:18-alpine
一般用户也可以不管这个，但是可能会出现docker镜像无法下载导致的问题。（当然，今后张小白可能会提供docker镜像的本地制作版本）
3、检查docker镜像
docker images
4、配置docker参数
将docker.env.sample文件复制成docker.env文件，并修改相关的配置：
5、开始docker部署
如果以前装过，可以先清理：
docker-compose down -v
再开始部署：
docker-compose -f docker-compose.quick.yml up -d
5、检查启动日志
看起来基本正常。
6、进行系统试用
浏览器打开：
看起来一切正常。（如果你家有个5岁的男孩，那么恭喜你，上面的建议对你来说是有用的。但是到底怎么吃饭吃菜才能获得营养，敬请期待张小白的后续版本）。
一、背景
这里首先要区分清楚的是：
（1）使用带AI能力的AI IDE工具编程，你可以编出一套传统应用。
（2）使用带AI能力的AI IDE工具编程，你还可以编出一套带AI能力的应用。
1、传统应用
什么是传统应用？传统应用就是给你个登录框，让你登录进去，然后给你一堆菜单，你借着对这个应用比较熟的原因，很快找到了你要操作的功能的位置（在第三个子菜单的第五行）。。。然后你打开这个功能，输入abcde。。。点击提交，然后系统给你一个结果。
对。传统应用就是这么繁琐。
2、AI能力应用
那什么叫做带AI能力的应用？
AI能力的应用，简单点，就是要自然语言来告诉系统，你要做啥，然后应用跟你交互完了之后，完成了任务。
那我们来看下实际实现中的区别。
二、制作一个简单的注册登录功能（传统型）
大家都很熟悉这个了。
我们来尝试一下。
1、规划需求
典型的登录注册页面就是这个样子的：
参考 ：
当然，对于手机号码登录这个有点难，因为短信验证码要花钱，可以考虑通过邮箱注册，并通过邮箱验证码验证邮箱是否合法。
2、切换能读图的模型
由于Trae对于 Doubao-Seed-2.0-Code版可以读图，但是张小白买的GLM Coding Plan的GLM4.7或者GLM5,Trae暂时都不支持图片理解，为了把需求读取做了，张小白特意改了模型：
3、向Trae描述需求
张小白就贴入上面登录的几张图。
我需要做个app，首先实现注册/登录功能，可以参考提供的图片。采用 邮箱注册登录、账号登录。登录成功后提供 “我的账号”功能，列出账号名、账号ID、注册邮箱、注册时间等信息。后台使用MySQL数据库，配置信息如下： 'host': 'localhost',
'port': 3306,
'user': '****',
'password': '****',
'database': 'cook'
当然，免费的就需要排队，好在张小白不急，耐心等待即可。
不一会儿：
Trae看来是读懂了图。
他连广告都抄了。。。
4、调试原型
调试的方法Easy Vibe教程
也介绍了：
直接使用大语言模型帮助你进行编码和修改文件：
直接说“做一个登录页”，它先生成基础代码结构；
把报错信息和相关代码丢给它，让它先分析原因并给出修改建议；
在你确认后，让它自动新建文件、批量改代码，处理跨文件的体力活。点击“立即注册”
输入必要的信息进行调试：
报服务器错误：
报“服务器错误”，请帮忙调试
不过现在我们不需要识别图片了，换成GLM-5模型再试试：
点击这个位置的终止按钮。
返回注册成功。
查看MySQL数据库信息：
有一条用户记录。
登录试试：
返回：
这个功能很快就实现了。
后面可以在此基础上优化，比如增加邮箱验证，增加验证码防止攻击，增加绑定微信，增加微信扫码登录等功能。
这里暂时就不做了。
三、制作一个带AI能力的注册登录功能
1、规划需求
那么，一个带AI的注册功能应该怎么做呢？
在首页上加一个Copolit按钮，点击后进入AI交互式画面。分别问一下：
你是否注册过？
如果已经注册，直接问用户用户名，密码，进入登录后的页面。
如果用户没有注册，则提问：
你想设置什么样的用户名？
你的注册邮箱是什么？
请设置你的密码。
然后系统就会自动完成注册。2、Trae的实现
点击“使用 Copilot快速登录/注册”
输入“没有，我要注册”
输入密码后，就完成了注册功能。不过这个过程太快了。张小白截图都来不及截。
数据库里面也多了一条记录：
看到没有，AI其实在打破传统系统的操作方式。通过简单的对话，就可以实现业务操作。
BTW：其实也不能完全说这样的代码是具备AI能力的，只是AI靠对话来交互，靠对话来编程，所以靠对话来完成业务姑且认为是AI能力的一种表现形式。
一、Why Coding Plan
大家都知道token是LLM吐的东西。大家对token的接受也就是吐呀吐呀就吐习惯了。。。
而LLM（Lao Liu Mang）厂商挣钱的方式就是靠用户通过API调用吐出的token数量挣钱，不管token的内容，对你来说有没有用。反正吐了你就得付钱。。。
这对于Vibe Coding或者Open Claw这种情况，那就麻烦了。因为这些场景会出现反复调用LLM，出现大量的交互，token数量巨大的情况，如果还是按照token付费，那么这个价格就可观了：
当然，有些LLM厂商对于命中缓存的token价格就会便宜点（如上图所示），但是这依然改变不了有些新手玩OpenClaw一晚上花了好几百块的情况。
于是，LLM厂商纷纷推出了Coding Plan产品。
简单说，这类产品一般是不看token，而是看调用次数。而且在套餐的情况下，有些调用次数还可以周期性清零。
类似这种：
（貌似Kimi除外）
二、How Coding Plan
1、智谱GLM Coding Plan：
（1）资费
包月：Lite49/月-》Pro149/月-》Max469/月，（邀请9折：Lite44.91月-》Pro134.1/月-》Max422.1/月）（为什么都以月作为单位计算，因为这样好比较）
包季换算到月（9折）: Lite44/月->Pro134/月->Max422/月（邀请9折：Lite39.6/月-》Pro120.6/月-》Max379.8/月）
包年换算到月（7折）: Lite34.25/月->Pro104.25/月->Max328.25/月，邀请9折：Lite30.825/月-》Pro93.825/月-》Max295.425/月
（2）用量：
3倍Claude Pro套餐-》15倍Claude Pro套餐-》60倍Claude Pro套餐
（3）用量限制
（一次prompt指一次提问，每次 prompt 预计可调用模型 15-20 次。）
（数据来源：https://docs.bigmodel.cn/cn/coding-plan/overview#%E7%94%A8%E9%87%8F%E8%AF%B4%E6%98%8E ）
特别说明：
（4）特点
- 支持多种AI IDE或工具（Claude Code、OpenClaw、OpenCode、Trae、Cline、Factory Droid、Kilo Code、Roo Code、Crush、Goose、Cursor、Cherry Studio）
- 支持4个MCP服务调用：视觉理解、联网搜索、网页读取、开源仓库
2、火山方舟Coding Plan
（1）资费
包月：Lite40/月-》Pro200/月（邀请9折：Lite36/月-》Pro180/月），首月Lite9.9/月-》Pro49.9/月（邀请 Lite8.91/月-》Pro44.91/月）
包季换算到月：Lite40/月-》Pro200/月（邀请9折：Lite36/月-》Pro180/月），首季Lite20/月-》Pro100/月（邀请9折：Lite18/月-》Pro90/月）。
（2）用量
数倍Claude Pro套餐-》5X数倍Claude Pro套餐
（这个数倍也不知道是几倍）
（3）用量限制
（数据来源：套餐概览--火山方舟大模型服务平台-火山引擎 ）
（4）特点
- 支持多种AI IDE或工具（Claude Code、OpenCode、OpenClaw、Trae）
3、Kimi Code Plan
（1）资费
包月：Andante49/月-》Moderato99/月-》Allegretto199/月-》Allegro699/月
包年：Andante39/月-》Moderato79/月-》Allegretto159/月-》Allegro559/月
Andante：慢板
Moderato：中板
Allegretto：快板
Allegro：快板
版本名称用的是音乐节奏。
（2）用量
AndanteN-》Moderato4N-》Allegretto20N-》Allegro60N，N还没搞清是多少。
（3）特点
- Allegretto、Allegro两个高版本支持Agent集群
- 只支持少量AI IDE： Kimi Code CLI、Claude Code、Roo Code
- 支持作为通用IDE的插件：如Zed、JetBrains 系列IDE
- 支持嵌入到工具，如zsh等。
4、阿里云百炼Coding Plan
（1）资费
包月：Lite40/月-》Pro200/月，首月Lite7.9/月-》Pro39.9/月
（2）用量
N-》5N，N不知。
（3）用量限制
（数据来源：Coding Plan概述）
额度消耗：单次提问将按实际“模型调用次数”扣除额度。简单任务约消耗 5-10 次，复杂任务约 10-30+ 次，实际消耗受任务难度、上下文及工具使用影响。
（4）特点
- 支持多种AI IDE或工具（Claude Code、OpenClaw、OpenCode、Codex、Cline、Kilo Code、Kilo Cli、Roo Code、Cursor、Qwen Code）
5、MiniMax Coding Plan
（1）资费
包月：Starter29/月-》Plus49/月-》Plus极速版98/月-》Max119/月-》Max极速版199/月-》Ultra极速版899/月
同样邀请9折：Starter26.1/月-》Plus44.1/月-》Plus极速版88.2/月-》Max107.1/月-》Max极速版179.1/月-》Ultra极速版809.1/月
（2）用量
StarterN-》Plus2.5N-》Plus极速版2.5N-》Max7.5N-》Max极速版7.5N-》Ultra极速版50N，
N不知。
（数据来源：https://platform.minimaxi.com/docs/coding-plan/intro ）
（3）特点
- 支持多种AI IDE或工具（Claude Code、OpenClaw、OpenCode、Codex、Cline、Kilo Code、Kilo Cli、Roo Code、Cursor、Qwen Code、Trae、Grok CLI、droid）
6、百度千帆Coding Plan
（1）资费
包月：Lite40/月-》Pro200/月，首月Lite7.9/月-》Pro39.9/月
（2）用量限制
（数据来源：Coding Plan - 百度千帆·大模型服务及Agent开发平台 ）
（3）特点
- 支持多种AI IDE或工具（Claude Code、OpenClaw）
7、摩尔线程AI Coding Plan
（1）资费
包季：Free Trial0/月（一个月）-》Lite40/月-》Pro200/月-》Max400/月
（2）用量
Free Trial 1倍Claude Pro套餐-》Lite 3倍Claude Pro套餐-》Pro 15倍Claude Pro套餐-》Max 60倍Claude Pro套餐
（有疑问的是上图提到Free Trail的套餐用量跟Lite Plan的套餐用量相当，但是跟下面的40与120的prompts次数不一致）
（3）用量限制
（数据来源：https://docs.mthreads.com/kuaecloud/kuaecloud-doc-online/coding_plan/plan_overview ）
8、快手KwaiKAT Coding Plan
（1）资费
包月：Mini29/月-》Starter70/月-》Pro140/月-》Max350/月
首月优惠69折：Mini8.8首月-》Starter48/首月-》Pro96/首月-》Max240/首月
（2）用量
Mini 最低体验-》Starter N-》Pro-3N》Max >=9N
（3）特点
- 支持多种AI IDE或工具（Claude Code、OpenCode、OpenClaw、Cline、Kilo Code、Roo Code、Droid、Cursor）
（数据来源：StreamLake）
三、Coding Plan选型建议
1、选型建议
其实这个已经让人看得眼花缭乱的了。价格各异、用量限制各异。买多了可能浪费，买少了有时候5小时限额就满了，甚至每月额度满了这个月就没法用了。
比如张小白买的方舟Coding Plan Lite套餐：
还没到一个月，月度就满了。我怎么算都算不到自己用到了18000次。
心想可能是哪次写笔记的时候把API Key泄露了，所以被别人用了。。好在8.91也不多，所以也没在意。
张小白做了一个飞书的excel：
做了对比。
百度、阿里、字节跳动这几家的套餐的级别和对应价格几乎一模一样。其他的有高有低。
但每个Coding Plan的厂商理解的prompt包含的调用次数可能也是有差异的：
- 智谱说：每次 prompt 调用模型 15-20 次
- 方舟说：简单调用5-15次，复杂调用15-30次
- 百炼说：简单任务5-10 次，复杂任务10-30次
所以这个不同厂商的prompt次数能不能在同一维度对比，其实张小白感觉也是个尚未解决的问题。
可能只能大家在使用Claude Code、OpenCode或者Trae在做编程的时候，看看到底一个任务跟LLM交流多少次才能知道了。所以这个计费还没有形成一个真正的国内厂商的统一计量标准或者叫做计费标准。都是各家厂商自说自话。
总之，Lite、Starter、Andante这种，一般就是体验的，一般情况大家没玩vibe coding或者OpenClaw之前可以试用一下，但是这个一下子就用完了，最多做一点简单的app。
真正进行vibe coding或者OpenClaw的时候，还是建议购买Pro级别的，选择价位是100-200的，就可以了。这个价位，编些小系统一般是够用的。实在不行，你就在某厂商Pro套餐的基础上加个别的厂商的Lite套餐，或者加上别的厂商的Pro套餐，买2个平台的Coding Plan，这样换着用，也比买1个平台的Max级别的要好（不差钱的小沈阳们除外）。
2、特别注意
虽然大家看到了5小时多少prompt，7天多少prompt，1个月多少prompt这种限制，但是任何一个条件达到了，这块就不能继续了。以GLM为例：
如果5小时消耗了80，那么即便后面还没满5小时，就不能用了。等5小时满了，会把5小时的额度清零，可以继续用。
如果7天消耗了400，那么即便后面还没满7天，也不能用了。等7天到期，会把7天的额度清零，然后继续使用。
而且，一天24小时，24X7/5=33.6。5小时的循环可以由33次。但是如果7天的额度到了400次，即便5小时的额度还没满80次，也会停。也就是说，任何一条达到最多次数，都会停用。
3、打折邀请码
张小白的火山方舟Coding Plan九折邀请码：E244KN2L
邀请链接：
张小白的GLM Coding Plan九折邀请链接：
可惜的是，张小白自己抢购限量供应的GLM Pro套餐的时候没有想到使用邀请链接，否则1200元可以省120元呢。。
4、其他
尽管张小白在春节抢了个包年的GLM Pro套餐，但是从后续的涨价趋势来看，张小白买的套餐恐怕是最不划算的。
因为张小白买的时候是这样的：
而现在的价格是1251，才涨了51元。这也是张小白买的最差的一个理财Coding产品了。
无论是买Lite版（411/240=1.7125），还是买Max版（3939/2400=1.64125），都远大于Pro版（1251/1200=1.0425）
所以说，有时候人生除了努力，还得靠运气！
希望看到文章最后一句话的人好运。
后记：小龙虾的分析
我把文章发给小龙虾，让它分析一下，它的主要结论如下：
（一）优惠幅度分析
（1）快手KwaiKAT - 69折优惠力度最大
- Mini: 8.8元（原价29元）
- Pro: 96元（原价140元）
（2）火山方舟 - 首月超低价
- Lite: 9.9元（原价40元）
- Pro: 49.9元（原价200元）
（3）阿里云百炼、百度千帆 - 首月8折左右
- Lite: 7.9元（原价40元）
- Pro: 39.9元（原价200元）
（4）Kimi - 包年有优惠，但无首月优惠
- 包年比包月便宜20%左右
（5）智谱GLM - 无首月优惠，但包季/包年有折扣
- 包季9折，包年7折
（6）MiniMax、摩尔线程 - 无首月优惠
（二）长期使用性价比（包年或长期订阅）
（1）智谱GLM - 包年7折，长期最划算
- Max版：328.25元/月（原价469元）
（2）Kimi - 包年优惠约20%
- Allegro: 559元/月（原价699元）
（3）火山方舟、阿里云百炼、百度千帆 - 三家几乎一模一样
- 都是Lite 40元、Pro 200元
（三）选择建议
（1）新手/轻度用户：
- 推荐快手KwaiKAT Mini版首月8.8元 或 火山方舟Lite版首月9.9元
- 价格最低，适合尝试和体验
（2）中度用户（日常开发）：
- 推荐快手KwaiKAT Pro版首月96元 或 智谱GLM Pro版
- 快手首月性价比高，智谱长期使用更划算（包年7折）
（3）重度用户（企业/专业开发）：
- 推荐智谱GLM Max版（包年328.25元/月）或MiniMax Ultra极速版
- 智谱用量最大（60倍Claude Pro），MiniMax支持工具最多
（四）特殊需求
- 需要JetBrains IDE支持: 选Kimi
- 需要最多IDE支持: 选MiniMax（支持12种工具）
- 有免费试用需求: 选摩尔线程（首月免费）
（五）注意事项
- 用量限制: 大部分厂商有5小时/7天/月度三重限制，购买前务必确认
- prompt定义差异: 不同厂商对"一次prompt"的定义不同，有的指一次提问，有的指一次模型调用
- 工具支持: 确认你需要用的IDE或工具是否被支持
- 涨价趋势: 文章提到价格有上涨趋势，建议考虑包年锁定价格
- 邀请码: 大部分厂商有9折邀请码，可以找人获取或自己寻找
（六）最终推荐
- 短期试用: 快手KwaiKAT Pro首月96元（优惠力度最大）
- 长期使用: 智谱GLM Pro包年（93.825元/月，用量15倍）
- 性价比: 100-200元档位的Pro套餐最适合大多数开发者
我个人对上述分析不一定认可，相信每个人都有自己的见解。花的都是自己的钱。就像评论区唯一的留言的知友说的，先搞个首月试用，然后感觉哪个好就买哪个。
当然，很多知友还认为选择国外的大模型和对应的Coding Plan更好，这个就不在本文的讨论范围内了。知乎也好，CSDN也好，都有工具选择的鄙视链，买东西本来就是个人偏好优先，量入为出这种事情也就是张小白闲得慌，一家之言，切莫当作至理名言，轻喷，（否则我喷你更厉害，你信不信。。）
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