最近一段时间，AI编程工具在开发者圈掀起热潮，不少人在讨论一个问题：这些工具真的能替代人工完成整个开发流程吗？我们对市面上主流的AI工具进行了多维度对比测试，从功能表现到实际应用效果，发现它们在实现路径上存在明显差异。

当前市面上的AI编程工具大致分为两类：一类是基于本地环境构建的AI IDE，像Cursor和Windsurf这类工具更强调本地开发体验；另一类则是云端运行的AI IDE，像Devin这类工具支持多线程协作，但有些工具如秒哒和Lovable则对代码开放程度有限。

实际使用过程中，多数工具都能完成代码生成、函数补全和结构重构等基础功能，但它们在任务组织方式和协作机制上存在差异。比如有些工具能自动完成单个任务，但难以处理多个任务之间的依赖关系，导致开发流程出现断层。

做过完整项目的开发者都知道，构建一个产品需要清晰的任务划分、合理的协作结构和顺畅的上下文流转。很多时候不是缺少代码，而是需要判断功能模块的合理分布，以及改动是否会影响其他部分。这种开发过程中的决策判断，正是AI工具当前难以完全替代的关键。

正因为如此，很多AI主导的项目容易停留在展示阶段，难以持续发展。不过也有一些团队在探索突破方向，比如国内的ClackyAI团队就尝试构建更完善的开发协作体系。

ClackyAI是一个面向全球开发者的Agentic Cloud IDE，帮助开发者从创意快速构建并迭代出可交付的系统。目前处于Beta测试阶段，其核心目标是打造一个能真正推进项目的Agentic编程环境。

官网：https://www.valimart.net/

这个工具不是简单的代码生成器，而是具备任务分解、多线程执行、PR推进等生产工具的系统。通过官方制作的番茄钟案例，可以直观感受其全流程运作。

创建任务

执行过程

最终结果

我们用一个新创意项目进行测试，发现ClackyAI有以下几个显著优势：

1. 自带数据库集成，能方便完成全栈开发。这解决了传统开发中需要手动配置数据库的问题。

2. 初始化时会列出Step List，明确每个步骤的执行目标，让开发过程更透明。

3. 时光机器功能可以展示每一步的变更记录，便于回溯修改历史。

4. 每次修改前会列出todo list，告知具体修改内容，减少误操作。

5. 支持vscode/cursor连接，保留原有开发习惯。这对习惯使用这些工具的开发者来说是个加分项。

6. 可以导入Github、Gitlab等代码托管平台项目，方便团队协作。

7. 支持多线程协作，允许团队同时处理多个任务，项目上下文共享，能导入issue列表。

8. 提供两种初始化提示词：一种是技术栈预设，适合有开发基础的用户；另一种是需求导向，由系统推荐最佳技术方案。

测试过程中，虽然生成的组件版本有些落后，开发久了偶尔会卡顿，但整体运行流畅。这说明其核心功能已经具备一定成熟度。

从整体表现看，虽然ClackyAI还处于早期Beta阶段，但完成度相当高。可以看出团队在人机协作方面做了不少深入思考。他们认为，在可预见的两年内，AI的工作质量将持续提升，未来所有Coding Agent都会向云端演进。

不过目前一次性成功率仍难以达到100%，产出结果仍需要大量人工引导。只有Human in the Loop机制真正落地，才能实现可靠成果。如果你正在做项目，或者对Coding Agent感兴趣，建议尝试ClackyAI。

官网申请：https://www.valimart.net/