ClackyAI:用云端 Agent 开启 Coding 下一站

ClackyAI:用云端 Agent 开启 Coding 下一站

内容编辑丨特工十五 特工小天
内容审核丨特工小猹

在过去的一段时间里,各种 AI 编程工具扎堆上线,很多人都在问一个问题:现在的 AI 真的能帮我写完一个项目了吗?

如果把这些工具拉出来横向对比,会发现它们大致分成两类:一类是基于本地环境构建的 AI IDE,比如 Cursor、Windsurf;另一类则是诞生在云端的新型 AI IDE,其中有些代码开放程度低,比如秒哒、Lovable;有些代码开放程度高,比如 Devin。

从我们自己的使用体验看,大多数工具确实都挺聪明,能生成代码、能补全函数、能改代码结构。并且能看到,⼤家都试图让⼤模型的应用从 Copliot 转向 Agent,希望整个开发流程更 Agentic 一些。

但是这些产品往往强调 Agent 的执⾏表现,例如是否能⾃主完成⼀个任务、展⽰某些功能效果,但较少深⼊设计任务之间的组织⽅式、上下⽂传递机制与协作持续性。

写过完整项目的人都知道,构建一个产品靠的是任务的组织方式、协作结构、上下文流转,靠的是从目标到交付的一整套流程。很多时候你并不是缺一段代码,而是想知道“现在这个功能在哪个模块做最合理”“这个改动会不会破坏别的地方”等等。

因此会有很多 AI 主导的项⽬容易停留在“可展示”阶段,难以⻓期推进或多⼈共建,⽆法真正演化为可维护的⼯程系统。

不过,也有一些团队在尝试攻克这一问题,比如国内的 ClackyAI 团队。

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ClackyAI 是⼀个⾯向全球开发者的 Agentic Cloud IDE,帮助开发者从 idea快速构建并迭代成⼀个真实可⽤的系统。

目前正在 Beta 阶段,ClackyAI 专注于打造⼀个“可以⽤来推进项⽬”的 Agentic 编程环境。

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官网:https://clacky.ai/
   

ClackyAI 不是生成代码的玩具,而是具备结构化 Task 拆解、多线程执⾏、PR 推进等⽣产⼒⼯具的,让 AI 真正参与工程协作的系统。

拿官方制作番茄钟的案例来感受下 ClackyAI 的全流程。

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创建任务
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执行过程
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终结果
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我们拿我们一个新的创意项目,通过 ClackyAI 来做出 Demo 进行详细测试,以下是测试过程中体验到 ClackyAI 的几个优点:

1. 自带数据库集成,能方便的完成全栈的开发。

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2. 初始化时,会列出一个 Step List,告知用户每个 Step 做什么,明确产品是如何一步一步迭代的。
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3. 时光机器,能展示每一步都做了哪些变更,便于回溯。
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4. 每次变更前,会列一个 todo list,告知用户会修改哪些文件,怎么修改。
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5. 可以通过 vscode/cursor 连接,保留原有使用习惯。
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6. 支持 Github、Gitlab 等代码托管平台导入项目。
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7. 支持多线程协作,允许团队同时处理多个任务,并且项目 Context 共享,能够导入 issue list。
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8. 两种初始化项目的提示词撰写建议。
一种是有开发基础的,可以预设自己喜欢的技术栈;一种是纯需求的,Clacky 可以会为选择最佳技术栈。
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项目开发过程中,除了生成的几个组件版本有些落后,开发久了稍有卡顿之外,整体还是顺畅的。

总的来说,虽然 ClackyAI 还处于早期的 Beta 内测,很多功能还在更新,但完成度已经非常高了,能看的出团队在人机协作方面有不少思考。

在 ClackyAI 团队看来,在可预见的两年内,AI 的工作质量将持续快速提升,并加速向云端自主化演进,未来的 Coding Agent 都是云端的。

然而,由于一次性成功率仍难以达到 100%,其产出仍需大量人类的引导与深度介入,Human in the Loop 才能真正落地为可靠成果。

如果你正在做一些项目,或单纯对 Coding Agent 很感兴趣的话,那么非常建议你来尝试下 ClackyAI。

官网申请:https://clacky.ai

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