声明：本文源自微信公众号数字生命卡兹克，作者数字生命卡兹克，授权站长之家转载发布。近日，腾讯正式推出CodeBuddy Code，将编程Agent战场拓展至命令行领域。这款产品确实令人惊叹，此前我作为新闻撰写者，分别报道过其插件版和IDE版，两次阅读量均突破10万大关，然而频繁的更新却让我逐渐感到困惑。昨晚，腾讯悄然上线了Claude Code，即CodeBuddy Code的全新版本。我认为，腾讯选择此时发布编程Agent产品，其节奏把握得恰到好处。目前，我全力支持国产编程Agent产品，主要原因是Anthropic的表现不尽如人意。Claude Code固然功能强大，但我个人选择暂时不使用它。某些领域，终究需要依靠我们自主发展。腾讯将CodeBuddy Code定位为AI CLI，即人工智能命令行工具。它将编程Agent融入命令行环境，与Claude Code具有相似性。用户只需在命令行中用自然语言描述需求，它便能自动完成代码生成、依赖安装、测试运行及debug等一系列操作，实现一站式编程体验。
我原本计划使用Claude Code开发一个小工具，但一直未能抽出时间。这次正好可以利用CodeBuddy Code尝试一下，看看它的实际能力如何。我的目标是创建一个能调用Nano banana的MCP，一旦完成，我就能在所有支持MCP的软件中使用banana，实现通过一句话完成复杂图片处理任务，彻底告别传统P图软件。虽然我也想为昨天发布的即梦图片4.0开发类似的工具，但火山引擎尚未开放相关API，稍显遗憾。
安装CodeBuddy Code后，我选择了国内版，基础模型采用DeepSeek，未使用Claude。我对CodeBuddy下达指令：”开发一个用于生成图片的MCP服务，用户可调用它生成图片或进行图片编辑任务。使用的模型是gemini-2.5-flash-image-preview。用Python开发，参考代码：https://ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation?hl=zh-cn#python”CodeBuddy立即开始工作，列出了一个详细的计划，看起来相当可靠。随后我参加了一场会议。大约15分钟后，我回到电脑前，发现一个功能完善的MCP服务已经开发完成。整个过程极为高效，我几乎未做任何干预，便完成了MCP开发。
当然，我需要测试一下实际效果。为了测试，我未使用CodeBuddy Code连接这个MCP，而是通过Chatwise进行调用。实际上，编程Agent连接MCP是完全可行的。我首先测试了基础功能，使用DeepSeek V3.1调用Banana MCP生成了几张梵高风格的油画，成功运行，但文件保存路径存在一些问题，保存到了程序文件夹中。于是我又回到CodeBuddy Code，要求它添加保存到指定目录的功能。几分钟后，这一功能便得以实现，现在可以直接自动生图并保存到指定目录，非常实用。
除了生图功能，我还尝试了基于本地文件的修图功能，让它在图片中去除人物，效果也十分理想。你无需访问复杂的官网或上传图片，只需在本地放置一张图片，即可直接进行处理，体验极佳。然而，这个MCP真正的威力在于批量处理图片的场景。例如，我让它生成5张不同姿势的图片，它立刻理解了我的需求，开始调用之前CodeBuddy Code开发的Banana MCP工具。5种不同姿势的图片完美呈现，整个过程只需一句话即可完成。以往，若要完成这项任务，我需要使用Lovart或Google，一张一张生成并下载整理到本地文件夹。现在，一句话就能搞定。
既然都是MCP，我决定尝试更有趣的玩法。我让它设计一套带有公司logo的周边产品，包括T恤、帽子、水杯等。结果非常完美。此外，你还可以将这个MCP接回CodeBuddy Code中，手动开发一个小产品，里面可以接入这个MCP，实现批量去水印、批量制作表情包等功能，非常实用。
关于如何使用CodeBuddy Code，操作非常简单，而且目前全面开放，无需邀请码。首先，确保你的电脑安装了Node.js。如果不确定什么是Node.js，可以直接去官网下载安装：https://nodejs.org/zh-cn/download。安装完成后，打开终端，运行以下命令即可安装CodeBuddy Code：npminstall-g@tencent-ai/codebuddy-code。安装完成后，直接输入运行codebuddy。首次运行时会要求登录账号，分为国内版和国外版，主要区别在于模型不同。使用微信登录的是国内版，Google/Github则对应国外版，可根据需求选择。是的，你没看错，这款工具支持微信扫码登录，突然感觉格外亲切。登录后，可以轻松切换模型，只需输入/config回车，找到Model选项即可切换默认模型，无需配置链接等复杂操作。国内版目前支持DeepSeek v3，未来将支持V3.1、K2、GLM4.5等，国际版则包含这些模型。完成以上设置后，你就可以开始发布指令了。
不过，由于CodeBuddy Code是近期发布的产品，我在使用过程中还是发现了一些稳定性问题。例如，我想在原有基础上添加多图参考功能，但它未能读取相关文件，而是直接询问我使用的语言和框架，让我一时语塞。感觉还有优化空间。尽管如此，整体上，CodeBuddy Code具有巨大潜力。编程Agent领域无疑是所有科技巨头都想进军的领域，腾讯自然也不会例外。CodeBuddy已经报道过三次，每次都有新的惊喜。最后，希望CodeBuddy继续努力，不断完善产品。如果你也想体验这种动手的乐趣，不妨安装一个，开始Vide Coding吧。
