AI 編碼的新趨勢與工具應用
AI 編碼的兩種策略
各位工程師們好，我是 Andy Devdan。在 AI 編碼領域，工程師們分為兩大陣營：一類是花錢省時間，另一類是花時間省錢。我一直提倡前者，因為時間是一去不復返的資源。但如果能兩者兼得呢？Meta 的 Zuck 和其團隊推出了 Llama for Herd、Behemoth、Maverick 和 Scout 等模型，這些模型目前看來是最好的類開源模型。
新模型的表現
我在週日拍攝這段影片，很多模型在 LM 提供商中還沒有得到全面支持，但我已經有機會試用 Llama for Maverick，它讓我對低成本、高智能的計算感到興奮。Maverick 甚至超越了一些最好的閉源專有大型語言模型（LLMs），包括最新的 Chachi BT4 和 Gemini 2.5 Pro。看到一個類開源模型在幾乎所有排行榜上名列前茅，真的很瘋狂。除非 OpenAI 的 03 或 04 mini 能與之競爭，否則 Behemoth 等模型很快也會登上排行榜榜首。
Claude Code 的優勢與問題
在頻道上，我們一直高度關注 AI 編碼向代理編碼的演進，而在這方面的領導者是 Claude Code，這是 Anthropic 開發的代理編碼工具，它正在改變軟體工程。它是目前最好的代理編碼工具，因為它位於代理編碼、可定制的 MCP 伺服器的交匯點，並由強大的 Clawude 3.7 Sonnet 模型提供支持。然而，Claw 3.7 Sonnet 存在一個大問題，即成本高昂，尤其是每百萬個輸出令牌 15 美元的費用，對於大規模編碼來說是個負擔。
解決成本問題的方法
隨著新模型的不斷推出，我們能否將 AI 編碼過程從 Cloud Code 委託給其他模型呢？比如 Behemoth、Maverick、Scout，甚至是新的秘密模型 quazar alpha，或者 Gemini 2.5 Pro，這樣可以節省三分之二的成本。
模型上下文協議與 Ader 的應用
模型上下文協議是工程領域目前最重要的事情之一，它標準化了代理的語言和與工具交互的介面。我們可以將 AI 編碼過程委託給最初最好的開源 AI 編碼工具 Ader，這樣有三個優勢：節省成本、重新獲得對編碼模型的完全控制，以及利用強大的代理模式。
實際操作：在 Cloud Code 中使用 Ader
打開終端，運行 Cloud Code。首先運行上下文啟動提示，這是告訴 Cloud Code 編碼和在代碼庫中操作所需的信息。通過自定義斜線命令（提示模板），Cloud Code 會讀取一些文件、運行命令以了解 Ader MCP 伺服器的結構。關鍵是讓 Cloud Code 使用我們的 ADER AI 編碼工具，而不是它自己的文件編輯工具，這樣就可以使用 ADER 支持的任何模型。
簡單的 AI 編碼示例
以一個簡單的 AI 編碼示例來說明，在 Cloud Code 中使用 Ader。通過指定工具和編碼要求，Cloud Code 會運行 Ader MCP 伺服器，寫出 AI 編碼提示、傳入上下文，最終完成代碼更改。
擴大影響：更新多個.info 調用
在代碼庫中有多個.info 調用，通過清除對話歷史、重新啟動上下文，使用不同的模型來更新這些調用。在這個過程中，展示了如何節省輸出令牌成本，以及如何使用不同的工具和 MCP 伺服器。
有趣的代理架構
Cloud Code 作為代理協調器和工具協調器，形成了有趣的代理架構。在工具調用中，最重要的是其採取的行動和返回給 Cloud Code 的信息。Ader MCP 伺服器返回的 diff 信息被 Cloud Code 用於驗證工作，形成了編輯器 - 審核員的工作流程。
結合多個工具的優勢
不要局限於單一工具，而是要結合多個工具和想法，以獲得更好的結果。就像 Cloud Code 和 Ader 的結合，展示了這種組合工作流程的優勢。
成本節省與模型比較
通過將 AI 編碼外包給其他模型，節省了大量成本。在所有的更改完成後，只花了 68 美分，而且 Cloud Code 沒有進行任何代碼更改，只是進行讀取操作，避免了高昂的輸出令牌成本。
Ader 的優勢與應用
Ader 是最好的 AI 編碼工具之一，因為它是可編程的，可以將其集成到自己的工作流程和 MCP 伺服器中。它還提供了大量的模型選擇，通過 ader-list models 命令可以查看所有可用的模型。
AI 編碼的未來
AI 編碼的狀態論文詳細介紹了 AI 編碼的現狀和未來趨勢，以及如何利用計算能力。Llama 4、新的 Quazar Alpha 模型和 Gemini 2.5 Pro 等新模型的出現，為 AI 編碼和代理構建提供了更多選擇。如果喜歡這段影片，請點贊、訂閱和評論。
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