花费明细相当清晰：阿里的Qoder会员花了210元，解锁了所谓的极致模式，此外，我还为调用阿里的大模型调试充了20块。字节的Trae solo是免费的，我起初并没抱太大希望，想着先用Qoder的付费版试试水。
刚开始时，我觉得Qoder的极致模式确实物有所值，解析我的智能体项目时，系统的功能、技术逻辑和整体架构都整理得非常清楚，省了我不少力气。那时我还感叹，付费工具就是不一样，效率一下子提升了不少。
不过，使用一段时间后，我发现这两款工具其实水平差不多。它们的核心能力都很强，无论是Trae还是Qoder，都能很好地理解现有项目，根本不需要我额外写文档。我用简单的语言告诉它们要改哪块功能，比如优化数据查询或调整交互逻辑，它们都能迅速抓住重点，直接定位模块修改代码，规范程度也不错，至少能达到中高级程序员的水平。
当然，AI并不是万能的，踩坑在所难免。在调试过程中，我多次陷入死循环，盯着同一个问题反复修改，却忽视了依赖模块之间的冲突，最后还是得我手动插手，提醒它们换个思路分析原因，才能跳出这个怪圈。这感觉就像带新人一样，不能完全放手，核心的把控还是要靠自己。
作为一个曾经写过代码、做过项目的IT人士，我真心觉得现在的AI编程工具太给力了。以前弄代码、改功能迭代，光是理清逻辑就得花大半天，现在AI几分钟就能搞定，帮我处理了80%的重复性工作，我只需专注于核心设计和问题排查。
230块换来两天的高效迭代，把问数智能体打磨得差不多，这笔账算得上划算。免费的Trae solo对于日常开发完全够用，而Qoder的付费版在处理复杂任务时稍有优势，但性价比就见仁见智了。
如今的AI编程工具，真的能听懂人类的语言，解决实际问题，绝不是花架子。至于中断的跑步，下周早起补上就行。能亲身感受到这种技术迭代带来的便利，熬夜奋战两天也值了。未来程序员的核心竞争力，估计真不是写代码的速度，而是如何与AI高效合作。
