在快速發展的 AI 驅動程式設計助手領域，一款名為 MyCoder 的新命令列工具已經問世，引發了關於其與現有解決方案相比能力的討論。這款基於 Anthropic 的 Claude API 的工具，承諾透過模組化的基於工具的架構簡化編碼任務。然而，社群反饋表明，開發者越來越多地將這些工具與 Aider 等已建立的選項進行對比評估。
MyCoder 核心特點：
- AI 驅動：使用 Anthropic 的 Claude API
- 可擴充套件工具系統：模組化架構
- 並行執行：可以生成子代理進行併發任務
- 自我修改：能夠修改自身程式碼
- 智慧日誌：分層、彩色編碼的日誌系統
- 人類相容：使用專案檔案和 shell 命令獲取上下文
成本比較：
- 不使用快取：每次會話約 $1-2
- 使用快取：每次會話約 $0.20-0.40
AI 程式設計工具的成本考量
討論 MyCoder 的使用者強調了使用 AI 驅動程式設計助手的成本影響。如果不實施令牌快取機制，使用基於 Claude 的工具的會話可能會變得昂貴。一位使用者提到，典型的 MyCoder 會話成本不到一美元，而更復雜的任務可能達到 2 美元。然而，另一位實施了快取的使用者報告了顯著的成本降低，指出費用降至每次會話 20-40 美分。這一顯著差異凸顯了在開發任務中使用商業 AI API 時最佳化技術的重要性。
與 Aider 的功能比較
社群討論揭示了一個反覆出現的主題，即 MyCoder 與已建立的 AI 程式設計助手 Aider 之間的比較。多位評論者指出，MyCoder 似乎複製了 Aider 已有的功能，一位使用者直接表示他們觀察到許多[新的 AI 程式設計工具]未能提供比 Aider 現有功能顯著改進的功能。MyCoder 的開發者承認了這一反饋，指出他們在短短四周內從構思到現在建立了該工具，沒有參考現有工具，並表示會研究 Aider 的功能。
「雖然我很欣賞新 AI 程式設計工具的出現，但我觀察到它們中的許多都未能提供比 Aider 現有功能顯著的改進（但我希望被證明是錯的）。」
檔案處理的技術挑戰
分析 MyCoder 操作的使用者發現了其處理較大原始檔的潛在限制。一位評論者注意到，該工具似乎在檔案大小限制方面存在問題，指出檔案讀取的 10K 字元限制可能會影響其在處理大型程式碼庫時的效果。該評論者建議實施類似於 Aider 的 repomap 解決方案，以更好地管理較大的檔案。這一技術反饋突顯了 AI 程式設計工具在複雜、規模較大的專案的實際開發環境中執行時面臨的實際挑戰。
LLM 輔助程式設計的未來
關於類似 AI 程式設計工具激增的一個有趣觀點浮現出來。一位使用者表示，大型語言模型（LLM）輔助程式設計將導致基本上做同樣事情的軟體爆炸式增長，因為開發者現在可以輕鬆建立自己的工具實現，如 Aider。這一評論指向了一個未來，個性化 AI 程式設計助手將變得普遍，許多開發者選擇構建適合其特定工作流程的定製解決方案，而不是採用通用工具。
總之，雖然 MyCoder 代表了 AI 程式設計助手不斷增長領域中的另一個新成員，但社群討論揭示了一個日趨成熟的市場，使用者對新工具的獨特價值主張變得更加挑剔。隨著這些技術的發展，成本最佳化、檔案處理能力和獨特功能等因素可能將決定哪些解決方案能在開發者中獲得廣泛採用。