CodeBuddy Code 笔记与完整SOP流程

一、核心笔记：产品全貌与关键信息

1. 产品基础信息

2. 核心定位与功能

● AI CLI定义：将“编程Agent”嵌入命令行，通过自然语言指令完成全流程开发任务，无需手动写代码或配置环境。

● 核心功能覆盖： 自动生成代码（支持Python等语言）；

○ 自动安装依赖包（如pip install相关库）；

○ 自动运行测试（验证功能是否正常）；

○ 自动Debug（修复代码错误）；

○ 支持扩展开发（如搭建MCP服务，对接第三方模型）。

3. 支持模型与版本区别

4. 核心优势

1. 便捷性：微信扫码登录，无需注册新账号，对国内用户友好；

2. 自动化：从“自然语言指令”到“成品功能”全流程自动，无需手动干预（如15分钟生成完整MCP服务）；

3. 本地化：无需“魔法上网”，本地处理图片/文件（如本地修图、生图，无需上传到海外平台）；

4. 可扩展性：支持对接MCP服务，实现批量任务（如批量生图、去水印、设计周边）；

5. 零门槛：无需专业编程知识，仅需用自然语言描述需求。

5. 典型使用案例总结

6. 已知问题与局限

1. 稳定性不足：添加“多图参考功能”时，工具未读取已有代码上下文，反而询问“使用什么语言和框架”；

2. 初始路径异常：默认将生成的图片保存到程序文件夹（非用户常用路径），需手动优化；

3. 国内版模型有限：当前仅支持DeepSeek v3，高阶模型需等待后续更新。

二、完整SOP流程：从安装到实战操作

前置说明

● 适用系统：Windows/macOS/Linux（需对应安装Node.js版本）；

● 核心目标：通过SOP完成“安装→登录→搭建MCP服务→测试功能→扩展使用”全流程；

● 关键工具：终端（Windows：cmd/PowerShell；macOS：终端）、微信（用于国内版登录）。

步骤1：前期准备——安装Node.js（必做）

CodeBuddy依赖Node.js运行，需先完成安装。

1. 下载Node.js： 打开官网：https://nodejs.org/zh-cn/download；

a. 选择对应系统版本（Windows选“Windows Installer”，macOS选“macOS Installer”）；

2. 安装Node.js： 双击安装包，默认点击“下一步”，务必勾选“Add to PATH”（方便后续终端调用）；

a. 安装完成后，关闭所有已打开的终端（需重启终端生效）；

3. 验证安装成功： 打开新终端，输入命令：node -v；

a. 若显示版本号（如v20.10.0），则安装成功；若提示“node不是内部或外部命令”，需检查“环境变量”（见下方注意事项）。

注意事项：

● 若Windows提示“node未找到”：右键“此电脑”→“属性”→“高级系统设置”→“环境变量”→“Path”→添加Node.js安装路径（如C:\Program Files\nodejs）；

● 若macOS提示“node未找到”：终端输入export PATH=$PATH:/usr/local/bin/node，按回车生效。

步骤2：安装CodeBuddy Code

1. 打开终端： Windows：按下Win+R，输入cmd或powershell，回车；

a. macOS：启动台→“其他”→“终端”；

2. 执行安装命令： 终端输入以下命令，按回车：

npm install -g @tencent-ai/codebuddy-code

3. 验证安装成功： 等待安装完成（终端显示“added x packages in xx s”）；

a. 输入codebuddy -v，若显示版本号（如v1.0.0），则安装成功。

注意事项：

● 若macOS提示“Permission denied”：在命令前加sudo（如sudo npm install -g @tencent-ai/codebuddy-code），输入电脑密码后继续；

● 若Windows提示“权限不足”：右键终端→“以管理员身份运行”，再执行安装命令。

步骤3：启动并登录CodeBuddy Code

1. 启动工具： 终端输入命令：codebuddy，按回车；

2. 选择版本： 首次启动会提示：“请选择版本：1. 国内版（微信登录） 2. 国际版（Google/Github登录）”；

a. 国内用户输入1，按回车（无需魔法上网）；

3. 微信扫码登录： 终端会显示微信扫码二维码（若二维码模糊，按终端提示按R刷新）；

a. 打开微信→“扫一扫”→扫描终端二维码→微信内点击“确认登录”；

b. 登录成功后，终端会进入CodeBuddy交互界面（显示“请输入你的指令：”）。

注意事项：

● 若二维码加载不出来：重启终端，重新执行codebuddy；

● 若扫码后登录失败：检查网络（国内版需正常国内网络，避免公司/校园网屏蔽微信接口）。

步骤4：配置默认模型（可选，按需调整）

国内版默认使用DeepSeek v3，后续可切换高阶模型，步骤如下：

1. 在CodeBuddy交互界面，输入指令：/config，按回车；

2. 终端会显示配置列表，找到“Model（默认模型）”选项；

3. 按终端提示输入对应模型编号（如后续更新后，输入2选择DeepSeek V3.1）；

4. 按回车保存配置（终端提示“配置已更新”）。

注意事项：无需手动配置模型接口，工具已内置，直接选择即可。

步骤5：实战1——生成“图片处理MCP服务”

目标：用自然语言指令，让CodeBuddy自动生成支持“生图+图片编辑”的MCP服务（调用gemini-2.5-flash-image-preview模型）。

1. 输入指令： 在交互界面复制以下指令（可微调路径/模型），按回车：

做一个生成图片用的mcp server，用户可以调用它生成图片，可以传入图片进行图片编辑任务。调用的模型是gemini-2.5-flash-image-preview。用python开发，参考代码：https://ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation?hl=zh-cn [#python]

2. 等待自动开发： CodeBuddy会先输出“开发计划”（如“步骤1：分析需求→步骤2：搭建Python服务→步骤3：集成gemini模型→步骤4：生成测试脚本”）；

a. 无需干预，等待约15分钟（时间取决于网络和任务复杂度）；

3. 确认服务完成： 终端提示“MCP服务搭建完成！服务路径：XXX（如C:\CodeBuddy_Projects\mcp_server），启动命令：python mcp_server.py”，即完成。

注意事项：

● 等待期间可关闭终端？不可！需保持终端打开，避免进程中断；

● 若提示“模型调用失败”：确认选择的是国内版，且网络正常（gemini国内接口需工具适配，若失败可重试指令）。

步骤6：实战2——测试MCP服务（生图+路径优化）

6.1 基础测试：生成梵高风格油画

1. 启动MCP服务： 打开新终端（避免影响CodeBuddy交互），输入命令进入MCP服务文件夹：

cd C:\CodeBuddy_Projects\mcp_server  # 替换为你实际的服务路径

a. 执行启动命令：python mcp_server.py（终端显示“MCP服务已启动，端口：8000”）；

2. 调用服务生图： 用Chatwise（或其他支持MCP的工具）连接服务（地址：localhost:8000）；

a. 输入生图指令：“调用MCP生成1张梵高风格的油画，主题是‘星空下的麦田’”；

3. 查看结果： 生成成功后，图片默认保存在C:\CodeBuddy_Projects\mcp_server\output（程序文件夹，需优化）。

6.2 优化：自定义图片保存路径

1. 回到CodeBuddy交互界面，输入指令：

修改刚才的MCP服务（路径：C:\CodeBuddy_Projects\mcp_server），让生成的图片保存到我指定的文件夹D:\My_Images\AI_Gen，且生成后提示具体保存路径。

2. 等待约2分钟，终端提示“保存路径功能优化完成”；

3. 重新启动MCP服务（关闭旧服务，重新执行python mcp_server.py）；

4. 再次测试生图，会提示“图片已保存到D:\My_Images\AI_Gen\vangogh_starry_field.jpg”。

注意事项：

● 自定义文件夹需提前创建（如手动新建D:\My_Images\AI_Gen），否则会报错；

● 若优化后路径未生效：重新输入指令，明确写清MCP服务路径和目标文件夹路径。

步骤7：实战3——本地修图与批量生图

7.1 本地修图（去除图片中的人物）

1. 准备一张含人物的本地图片（如D:\My_Images\test.jpg）；

2. 连接已启动的MCP服务，输入指令：

读取本地图片D:\My_Images\test.jpg，去除图片中的所有人物，处理后保存到D:\My_Images\edited_test.jpg。

3. 等待约5分钟，终端提示“修图完成”，打开D:\My_Images查看结果。

7.2 批量生图（5种不同姿势）

1. 连接MCP服务，输入指令：

批量生成5张图片，主题是“卡通风格的程序员”，每张姿势不同（分别为：敲代码、喝咖啡、看屏幕、伸懒腰、拿笔记本），所有图片保存到D:\My_Images\Batch_Gen。

2. 等待约10分钟（批量任务耗时更长），完成后打开D:\My_Images\Batch_Gen，会看到5张命名为cartoon_dev_1.jpg到cartoon_dev_5.jpg的图片。

注意事项：

● 本地图片路径需写“完整绝对路径”（如D:\xxx），不可写相对路径（如test.jpg）；

● 批量生图数量建议单次≤10张，避免服务卡顿。

步骤8：实战4——扩展：MCP对接CodeBuddy做批量去水印

目标：将MCP服务集成回CodeBuddy，开发“批量去水印工具”。

1. 在CodeBuddy交互界面，输入指令：

将我搭建的MCP服务（路径：C:\CodeBuddy_Projects\mcp_server，已启动，端口8000）集成到当前环境，开发一个“批量去水印工具”：功能1. 读取D:\My_Images\With_Watermark文件夹内所有图片；功能2. 去除图片右下角的水印；功能3. 保存到D:\My_Images\No_Watermark。

2. 等待约8分钟，CodeBuddy会生成“批量去水印脚本”（如batch_remove_watermark.py）；

3. 执行脚本： 终端进入脚本所在文件夹（如cd C:\CodeBuddy_Projects\batch_tools）；

a. 输入命令：python batch_remove_watermark.py；

4. 工具会自动读取图片→调用MCP去水印→保存结果，完成后提示“批量去水印完成，共处理x张图片”。

注意事项：

● 执行前确保MCP服务已启动（终端显示“端口8000已占用”即已启动）；

● 若提示“接口连接失败”：检查MCP服务的端口是否为8000，或重新启动MCP服务。

步骤9：常见问题解决（避坑指南）

三、总结

CodeBuddy Code是腾讯面向国内用户的“零门槛AI编程工具”，核心优势是“微信登录+全流程自动化+本地化操作”。通过上述SOP，可完成从安装到“生图/修图/批量任务”的全流程操作，适合无编程基础但需高效完成图片处理、批量开发的用户。后续可关注模型更新（如DeepSeek V3.1），进一步提升功能稳定性和效果。