CodeBuddy助力开发：从想法到落地的全流程体验

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一个特殊的程序员节礼物

10月24日，对程序员来说是个特殊的日子。今年的这一天，打开CodeBuddy时，我注意到了一个醒目的通知横幅。

页面上方出现了一个"独家活动 New"的标识，提示程序员专属福利——一键速览Lighthouse，还有赠送免费升级的机会。点进去详细了解后发现，这次CodeBuddy联合腾讯云推出了一个挺实在的活动。

活动页面上写得很清楚：10月24日19:00开始，每天限量送出轻量应用服务器。配置是2核2G4M，虽然不算豪华，但对于跑一些小项目、做测试开发来说完全够用。关键是不限新老用户，这点挺良心的。我看到时长是1个月，地域可以选北京、上海或广州。对于想体验Lighthouse或者临时需要一台服务器做测试的开发者来说，这确实是个不错的福利。

CodeBuddy的新功能让我眼前一亮

领完服务器后，我顺便探索了一下CodeBuddy最近更新的功能。说实话，这次更新确实给了我不少惊喜。

首先是EdgeOne的集成。在对话框上方，我发现多了一个集成选项，可以直接连接EdgeOne。

配置过程比我想象的简单，授权后就能看到配置成功的提示。

EdgeOne集成好之后，最直观的变化就是部署变得更方便了。以前我要把前端项目部署到CDN上，得先打包，再手动上传，配置各种参数。现在有了CodeBuddy的这个功能，我可以直接在对话框里跟它说"帮我把这个项目部署到EdgeOne"，它就能自动完成整个流程。

除了EdgeOne，Lighthouse的集成也做得很好。

在日常开发中，我经常需要快速验证一些想法或者给同事演示项目。之前的做法是本地跑起来，然后用内网穿透工具分享链接，或者费劲地手动部署到服务器上。现在有了CodeBuddy的Lighthouse集成，这个过程变得异常简单。我只需要告诉CodeBuddy"部署到Lighthouse"，它会自动处理代码打包、上传、配置nginx等一系列操作。

这种"对话式部署"的方式，真的把运维的门槛降低了很多。不需要记住复杂的命令，不需要写部署脚本，甚至不需要登录服务器，一切都在自然语言交互中完成。

我和CodeBuddy的日常

说到CodeBuddy，它已经成了我日常开发中离不开的工具。这不仅仅是因为它能写代码，更重要的是，它已经融入到了我整个开发工作流程中。

平时工作中，CodeBuddy帮我完成了很多任务。有时候是实现一个业务功能，有时候是优化一段性能瓶颈代码，有时候是帮我review代码找出潜在问题。但我觉得更有价值的是，我会经常和它讨论一些技术方案。

比如说，当我遇到一个架构设计的问题时，我会把我的想法告诉CodeBuddy，然后问它有什么建议。它不仅能从技术角度分析可行性，还能提醒我一些可能忽略的边界情况。这种"有个技术伙伴随时在线"的感觉，对独立开发者或者小团队来说特别友好。

除了讨论技术方案，我还经常让CodeBuddy帮我实现一些小工具来简化日常工作。这些工具可能不会出现在正式的项目代码里，但确实能大大提升开发效率。

用CodeBuddy做个实用工具：自动生成Git提交信息

这次我想分享的就是这样一个小工具的诞生过程。

作为开发者，写Git提交信息应该是每天都要做的事情。但说实话，写好一条提交信息并不容易。特别是当一次提交包含了多个文件的修改，涉及多个功能点时，要用简洁准确的语言总结这些变更，还要遵循团队的提交规范，确实需要花点心思。

我之前的做法通常是：先用git status看看改了哪些文件，然后点开每个文件大致回忆一下改了什么，最后组织语言写成一条提交信息。这个过程效率不高，而且容易漏掉一些细节。

在了解到MCP（Model Context Protocol）这个协议后，我突然有了个想法：能不能做一个工具，让它自动分析IDEA中的Git变更文件，然后生成符合规范的提交信息？而且最好能支持指定changelist，因为我习惯在IDEA里用changelist管理不同功能的修改。

第一步：在CodeBuddy IDE中生成MCP服务代码

有了这个想法后，我就在CodeBuddy IDE里跟它说了我的需求。

CodeBuddy很快就理解了我的意图，但是它第一次生成的是一个py的，我并不是很满意，于是我让他生成一个node的。然后两个版本，让我自己选择。

它生成的代码文件包括：

• mcp_service.py - MCP服务的主要逻辑
• mcp_generate_commit.py - 生成提交信息的核心功能
• requirements.txt - Python依赖包列表
• 以及对应的Node.js版本文件

看到这些文件，我注意到有一些是我不需要的。于是我告诉CodeBuddy：“我只需要node版本，涉及到py的可以删掉了，并且我还让他进行了一些文件名字的修改。”

CodeBuddy很贴心地询问我确认哪些文件要保留，哪些要删除。确认后，它就直接执行了删除操作，把不需要的文件都清理掉了。整个过程非常流畅，就像在和一个真实的开发伙伴协作一样。

在CodeBuddy IDE中生成完代码后，我需要验证一下这个MCP服务是否真的能用。这时候就要用到它的兄弟CodeBuddy-cli了。

第二步：使用CodeBuddy-cli验证MCP服务

CodeBuddy-cli是一个命令行工具，类似于gemini-cli那种风格。它可以让我在终端中直接调用CodeBuddy的各种功能，包括管理和测试MCP服务。具体关于CodeBuddy-cli的mcp配置可访问：https://cnb.cool/codebuddy/codebuddy-code/-/blob/main/docs/mcp.md

代码生成好之后，我需要确认这个MCP服务是否已经成功注册到CodeBuddy的配置文件中。我打开终端，运行了codebuddy mcp list命令。

从输出可以看到，系统中已经有一些MCP服务在运行了，包括文件工具、MySQL工具、任务管理等。而我刚刚用CodeBuddy IDE生成的acowbo-git-summary服务也成功出现在了列表中，状态显示为"Connected"。

这说明MCP服务已经正常注册并运行了。接下来就是实际测试这个工具的功能了。

第三步：用CodeBuddy-cli测试Git提交信息生成功能

看到服务正常运行，我就迫不及待想试试效果了。我切换到一个有未提交修改的项目目录，然后继续使用CodeBuddy-cli来测试功能。

在终端中，我输入了一个请求：“帮我生成下面的git提交信息”。

CodeBuddy-cli收到请求后，首先告诉我它需要分析当前Git仓库的状态。然后它调用了acowbo_git_summary的analyze_git_changes这个MCP方法。系统弹出了一个确认框，询问我是否允许执行这个MCP工具。这是一个安全机制，防止未经授权的操作。我选择了"Yes"。

通过CodeBuddy-cli，工具开始分析我的代码变更。从终端输出可以看到，它扫描了项目中所有修改过的文件，提取了变更内容的关键信息。分析完成后，CodeBuddy-cli告诉我已经了解了变更情况，接下来要生成标准的Git提交信息。

这时它又调用了generate_commit_message方法，参数设置为commitType: "feat"和language: "zh"，表示这是一个新功能提交，并且用中文生成提交信息。

生成的结果让我很满意。CodeBuddy-cli不仅给出了一个符合Conventional Commits规范的标题"feat: 优化交通厅数据推送功能和设备在线率计算"，还详细列出了所有变更点：

• 修复了PushTransportationUtil工具类中的项目ID映射配置
• 改进了设备在线率计算逻辑
• 新增了设备类型命名转换功能
• 优化了设备数据查询SQL
• 更新了设备管理查询条件
• 完善了测试用例

这些描述准确地反映了我的代码修改内容。更让我惊喜的是，它还按文件分类整理了变更内容，并且标注了影响级别为"高"，建议运行完整测试套件后再部署。

这种程度的提交信息，如果让我手写，可能需要花10到15分钟仔细组织语言。而现在，通过CodeBuddy-cli在几秒钟内就帮我完成了。

看到这么完善的提交信息，我在CodeBuddy-cli中随口问了一句：“有直接提交的实现吗（不要直接执行，告诉我就行）？”

CodeBuddy-cli回答说，它确实可以帮我直接完成Git提交操作，包括：

1. 添加所有变更文件到暂存区
2. 使用生成的提交信息创建提交
3. 验证提交状态

不过它很谨慎地询问我是否需要执行这些操作，而不是自作主张直接提交。这种"有能力但会征求意见"的设计，让我觉得很安心。

IDE与CLI的完美配合

整个过程中，CodeBuddy的IDE和CLI形成了很好的互补：

CodeBuddy IDE的优势在于可视化开发体验。在IDE中，我可以直观地看到生成的代码文件，可以方便地浏览和编辑，可以实时看到CodeBuddy的思考过程。对于编写和调试代码来说，IDE环境无疑更友好。

CodeBuddy-cli的优势则在于快速验证和自动化。通过命令行，我可以快速列出所有MCP服务，可以在任何项目目录下直接调用工具，可以把这些命令集成到shell脚本中实现自动化。而且对于Git这种本身就在终端操作的工具来说，用CLI来生成提交信息显得更加自然。

这种"IDE生成，CLI验证和使用"的工作流程，让整个开发体验变得非常流畅。我可以在IDE中快速实现想法，然后立即通过CLI在实际场景中测试和使用。两者的结合，充分发挥了CodeBuddy生态的完整性。

从想法到实现，就这么简单

回顾整个过程，从我产生"想做一个自动生成Git提交信息的工具"这个想法，到最终能在命令行中实际使用这个工具，总共花了多长时间？

答案是：不到半小时。

这个时间包括了：

• 在CodeBuddy IDE中描述需求
• CodeBuddy生成完整的MCP服务代码
• 清理不需要的文件
• 用CodeBuddy-cli验证MCP服务注册成功
• 用CodeBuddy-cli实际测试功能
• 优化生成效果

如果让我自己从零开始写这样一个工具，首先要研究MCP协议的文档，理解它的工作原理，然后设计代码结构，实现Git分析逻辑，编写提交信息生成算法，还要处理changelist解析、文件变更分析等各种细节。这个过程可能需要几天时间。

但有了CodeBuddy的完整生态，我只需要：

• 在IDE中清晰表达需求，让CodeBuddy生成代码
• 在CLI中快速验证和测试功能
• 整个流程行云流水，无缝衔接

这让我可以把精力集中在"想做什么"而不是"怎么做"上。IDE负责开发，CLI负责使用，两者完美配合。

更重要的是，这个工具现在已经成为我日常开发流程的一部分。每次提交代码前，我都会在终端里用CodeBuddy-cli生成提交信息。它不仅节省了我的时间，还保证了提交信息的质量和规范性。团队其他成员看到我的提交记录后，都说比以前详细多了，问我是怎么做到的。

CodeBuddy带来的开发范式转变

使用CodeBuddy这段时间，我最大的感受是：开发工作的重心正在发生变化。

以前，我们大部分时间花在"写代码"上——搜索资料、阅读文档、调试bug、优化性能。现在，有了CodeBuddy这样的完整生态，很多具体的编码工作可以交给它来完成。我们需要做的，是更清晰地定义问题，更准确地描述需求，更全面地思考方案。

就像这次做Git提交工具的经历，我的主要工作不是敲代码，而是：

• 发现问题：写提交信息很费时间，而且质量不稳定
• 提出解决方案：用MCP协议做一个自动生成工具
• 明确需求细节：支持changelist、生成规范的提交信息、可以指定提交类型
• 在IDE中实现：用CodeBuddy快速生成MCP服务代码
• 用CLI验证：通过CodeBuddy-cli测试服务是否正常运行
• 实际使用：在日常工作中通过CLI生成提交信息

这种"IDE开发 + CLI使用"的工作流程，让开发者可以把更多精力放在创造性的工作上，而不是被重复性的编码任务消耗。IDE适合可视化开发，CLI适合快速使用和自动化，两者各司其职，完美互补。

当然，这并不意味着我们不需要懂技术细节。恰恰相反，只有当你理解底层原理，才能：

• 准确判断CodeBuddy生成的代码是否正确
• 知道何时用IDE开发，何时用CLI测试
• 理解MCP服务的工作机制
• 根据实际需求优化工具的行为

CodeBuddy提供了强大的生态系统，但如何用好它，充分发挥IDE和CLI各自的优势，还是需要开发者的专业知识和经验。

写在最后

10.24程序员节，CodeBuddy送出的不仅是免费的Lighthouse服务器，更是一种新的开发体验。从EdgeOne集成、Lighthouse部署，到MCP工具生态，再到IDE与CLI的无缝配合，CodeBuddy正在构建一个完整的开发辅助平台。

对我来说，CodeBuddy已经不只是一个"代码生成工具"，而是一个完整的开发生态系统：

• CodeBuddy IDE让我能够可视化地开发和调试
• CodeBuddy-cli让我能够快速验证和自动化使用
• MCP协议让各种工具能够无缝集成
• 腾讯云服务让部署和上线变得轻而易举

这些组件相互配合，形成了一个强大的工作流。它理解我的需求，帮我实现想法，提升我的效率，让我有更多时间去思考和创造。

如果你也是开发者，如果你也经常被一些重复性的工作困扰，如果你也想把更多时间花在真正重要的事情上，不妨试试CodeBuddy的完整生态。从IDE到CLI，从开发到部署，它可能会成为你的得力助手，帮你从繁琐的细节中解放出来，去做更有价值的事情。

毕竟，程序员的价值不在于写了多少行代码，而在于解决了什么问题，创造了什么价值。而CodeBuddy的整个生态系统，正在帮助我们更高效地实现这个目标。

彩蛋

免费拿到了2c2g的服务器

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