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我正在智谱大模型开放平台 BigModel.cn上打造AI应用，智谱新一代旗舰模型GLM-4.7已上线， 在推理、代码、智能体综合能力达到开源模型 SOTA 水平，通过我的邀请链接注册即可获得 2000万Tokens 大礼包，期待和你一起在BigModel上畅享卓越模型能力；链接：https://www.bigmodel.cn/invite?icode=CtbXgM%2B8i1MOI0vo%2F35Z5AZ3c5owLmCCcMQXWcJRS8E%3D

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以下是有实战指南搭建的开发环境写的文章，主体都没有改。最后加上推广链接。大家看看效果吧。

实战指南：CodeBuddy IDE × GLM-4.7 × Spec-Kit 构建智能化开发工作流

在 AI 辅助开发的时代，如何将不同的 AI 工具有机结合，发挥最大效能？本文将分享如何将 CodeBuddy IDE、GLM-4.7 大模型和 GitHub Spec-Kit 三者融合，打造一套高效的规范驱动开发流程。

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📚 核心工具介绍

CodeBuddy IDE

腾讯云推出的全功能 AI 编程助手，提供三种使用形态：

• 插件版：集成到 VS Code/JetBrains 等传统 IDE
• IDE 版：独立的"对话即编程"平台，支持从需求到部署全流程
• CLI 版：命令行工具，适合自动化场景

核心特性：

• Craft 智能体：支持对话式编程，自然语言描述需求即可生成代码
• 多模型支持：国内版支持 DeepSeek、GLM 等，国际版支持 GPT、Gemini
• 工程级能力：代码补全、单元测试、代码审查、知识库管理

GLM-4.7

智谱 AI 的旗舰级大语言模型，专为代码场景优化：

{
  "id": "glm-4.7",
  "vendor": "bigmodel",
  "maxInputTokens": 200000,  // 超长上下文
  "maxOutputTokens": 9000,
  "supportsToolCall": true,   // 强大的工具调用能力
  "supportsImages": true      // 多模态支持
}

核心优势：

• 📖 超长上下文：20 万 tokens 输入，轻松驾驭大型项目
• 🛠️ 原生 Function Calling：精准调用开发工具
• 🖼️ 多模态理解：可分析 UI 截图、设计稿
• 💻 代码专家级：针对编程场景深度优化

GitHub Spec-Kit

规范驱动开发的工具包，通过结构化流程将需求转化为可执行的代码：

核心斜杠命令：

命令	功能
/speckit.constitution	创建项目治理原则和开发规范
/speckit.specify	定义需求规格说明（用户故事）
/speckit.plan	创建技术实现计划
/speckit.tasks	生成可执行的任务列表
/speckit.implement	执行任务，生成代码

支持的 AI 助手：✅ CodeBuddy CLI（完美支持）

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🚀 实战：搭建完整的开发工作流

步骤 1：安装和配置工具

1.1 安装 Spec-Kit

# 安装 uv 包管理器（如果还没安装）
pip install uv

# 安装 specify-cli（推荐持久安装）
uv tool install specify-cli --from git+https://github.com/github/spec-kit.git

# 验证安装
specify check

1.2 初始化 Spec-Kit 项目

# 在 CodeBuddy IDE 的终端中执行
specify init my-awesome-project --ai codebuddy

# 或在现有项目中初始化
cd /path/to/your/project
specify init . --ai codebuddy --force

1.3 配置 CodeBuddy IDE 使用 GLM-4.7

在 CodeBuddy IDE 中配置模型：

// .codebuddy/models.json
{
  "models": [
    {
      "id": "glm-4.7",
      "name": "glm-4.7",
      "vendor": "bigmodel",
      "apiKey": "your-api-key",
      "maxInputTokens": 200000,
      "maxOutputTokens": 9000,
      "url": "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4",
      "supportsToolCall": true,
      "supportsImages": true
    }
  ],
  "availableModels": ["glm-4.7"]
}

在 CodeBuddy IDE 的模型选择中选择 glm-4.7。

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步骤 2：建立项目原则

启动 CodeBuddy IDE，打开项目目录，在 Chat 面板中输入：

/speckit.constitution 创建以下项目原则：
1. 代码质量：所有代码必须通过 ESLint/PyLint 静态检查
2. 测试标准：核心业务逻辑单元测试覆盖率不低于 80%
3. 用户体验：UI 组件必须适配移动端，响应式设计
4. 性能要求：页面首次加载时间 < 2 秒
5. 文档规范：所有公开 API 必须有 JSDoc/DocString 注释

这些原则将指导后续所有的技术决策和实现选择。

GLM-4.7 会根据你的描述生成详细的 .specify/memory/constitution.md 文件，作为项目的治理纲领。

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步骤 3：定义需求规格

/speckit.specify 开发一个任务管理应用 "TaskMaster"：
- 支持用户创建、编辑、删除任务
- 任务可以分类到不同的项目
- 支持 Kanban 看板视图（待办、进行中、已完成）
- 支持拖拽任务在不同状态间移动
- 支持给任务分配团队成员
- 支持任务评论和附件
- 支持搜索和筛选任务

这是一个 MVP 版本，用户数量限制在 50 人以内，使用本地 SQLite 存储。

GLM-4.7 的超长上下文能力让它能够一次性理解复杂需求，生成结构化的用户故事和功能规格文档，保存在 .specify/specs/001-create-taskmaster/spec.md。

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步骤 4：创建技术实现计划

/speckit.plan 技术栈和架构：
- 前端：Vue 3 + TypeScript + Vite
- UI 组件库：TDesign（腾讯开源）
- 后端：Node.js + Express + TypeScript
- 数据库：SQLite + Prisma ORM
- 状态管理：Pinia
- 实时通信：Server-Sent Events（SSE）

架构设计：
- 前后端分离架构
- RESTful API 设计
- 模块化项目结构

GLM-4.7 会生成详细的技术文档，包括：

• data-model.md：数据模型定义
• plan.md：实现计划和架构图
• research.md：技术栈调研和最佳实践

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步骤 5：生成任务列表

/speckit.tasks

GLM-4.7 会根据技术计划，生成可执行的任务列表（.specify/specs/001-create-taskmaster/tasks.md），包括：

## Phase 1: 项目初始化
- [ ] 初始化 Vite + Vue 3 项目
- [ ] 配置 TypeScript 和 ESLint
- [ ] 集成 TDesign 组件库
- [ ] 设置 Pinia 状态管理

## Phase 2: 后端 API 开发
- [ ] 初始化 Node.js + Express 项目
- [ ] 配置 Prisma 和 SQLite
- [ ] 定义数据模型
- [ ] 实现 CRUD API 端点

## Phase 3: 前端核心功能
- [ ] 实现任务列表组件
- [ ] 实现拖拽功能（使用 vuedraggable）
- [ ] 实现任务详情模态框
- [ ] 实现搜索和筛选

GLM-4.7 会智能标注任务依赖关系和可并行执行的标记 [P]。

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步骤 6：执行实现

/speckit.implement

这是整个工作流的"高光时刻"！GLM-4.7 会：

1. 分析任务依赖关系，按正确顺序执行
2. 生成多文件代码，前端页面、后端接口、数据库模型一应俱全
3. 自动运行命令：npm install、npm run dev、prisma migrate
4. 生成单元测试：遵循测试驱动开发原则
5. 应用代码审查：根据 constitution 自动检查代码质量

示例：GLM-4.7 生成的代码

// src/components/TaskBoard.vue
<template>
  <div class="task-board">
    <t-row :gutter="16">
      <t-col v-for="column in columns" :key="column.id" :span="8">
        <t-card :header="column.title" class="task-column">
          <draggable
            v-model="column.tasks"
            group="tasks"
            @change="onTaskMove"
            item-key="id"
          >
            <template #item="{ element: task }">
              <t-card :class="['task-card', { assigned: task.assignedTo }]">
                <div class="task-title">{{ task.title }}</div>
                <div class="task-meta">
                  <t-tag v-if="task.assignedTo" size="small">
                    {{ task.assignedTo }}
                  </t-tag>
                </div>
              </t-card>
            </template>
          </draggable>
        </t-card>
      </t-col>
    </t-row>
  </div>
</template>

<script setup lang="ts">
import { ref, onMounted } from 'vue';
import draggable from 'vuedraggable';

interface Task {
  id: string;
  title: string;
  status: string;
  assignedTo?: string;
}

const columns = ref([
  { id: 'todo', title: '待办', tasks: [] as Task[] },
  { id: 'in-progress', title: '进行中', tasks: [] as Task[] },
  { id: 'done', title: '已完成', tasks: [] as Task[] },
]);

// GLM-4.7 生成的完整业务逻辑...
</script>

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💡 高级应用场景

场景 1：多模态开发

GLM-4.7 的图像理解能力让 Spec-Kit 流程更强大：

/speckit.specify 
根据这张 Figma 设计稿实现登录页面：
[上传 design.png]

要求：
- 使用 TDesign 组件库
- 响应式布局，适配移动端
- 表单验证规则：
  * 邮箱格式验证
  * 密码至少 8 位，包含字母和数字
- 支持第三方登录（微信、GitHub）

GLM-4.7 会分析设计稿，生成符合规范的 Vue 组件和 CSS 样式。

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场景 2：多模型协同

在 .codebuddy/models.json 中配置多个模型，让 CodeBuddy 智能选择：

{
  "models": [
    {
      "id": "glm-4.7",
      "vendor": "bigmodel",
      "maxInputTokens": 200000,  // 复杂任务
      "maxOutputTokens": 9000
    },
    {
      "id": "glm-4.6-free",
      "vendor": "cherry",
      "maxInputTokens": 128000,  // 轻量级任务
      "maxOutputTokens": 4096
    }
  ]
}

• 简单代码补全 → 使用 GLM-4.6 Free（快速响应）
• 复杂需求分析 → 使用 GLM-4.7（深度理解）
• 单元测试生成 → 使用 GLM-4.7（保证质量）

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场景 3：迭代优化

开发过程中，持续优化代码：

/speckit.analyze
分析当前代码是否符合 constitution 原则：
- 检查代码覆盖率
- 验证性能指标
- 识别潜在的安全漏洞

GLM-4.7 会生成详细的分析报告，并提供优化建议。

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🎯 核心优势总结

维度	传统开发	CodeBuddy + Spec-Kit + GLM-4.7
需求理解	反复沟通，容易误解	一次理解，结构化规格
开发速度	手动编码，逐文件实现	多文件并行生成，速度提升 10x
代码质量	依赖人工审查	AI 自动审查 + 单元测试
技术决策	经验驱动	基于最佳实践和项目原则
上下文管理	容易遗漏细节	20 万 tokens 全局理解

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📖 下一步建议

1. 探索 Spec-Kit 高级功能：

   • /speckit.clarify：澄清需求模糊点
   • /speckit.checklist：生成质量检查清单

2. 定制 CodeBuddy 配置：

   • 添加团队知识库
   • 配置自定义快捷命令
   • 集成 MCP Server 扩展能力

3. 优化 GLM-4.7 使用：

   • 根据项目类型调整 prompt
   • 利用 Function Calling 集成开发工具
   • 结合图像理解提升 UI 开发效率

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🔗 相关资源

• CodeBuddy 官网：https://copilot.tencent.com/
• Spec-Kit GitHub：https://github.com/github/spec-kit
• GLM-4.7 文档：https://open.bigmodel.cn/
• CodeBuddy IDE 教程：https://cloud.tencent.com/document/product/1749/104236

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结语：CodeBuddy IDE、GLM-4.7 和 Spec-Kit 的组合，不是简单的工具叠加，而是重新定义了开发流程。通过规范驱动、AI 赋能、模型协同，我们真正实现了"想清楚，就做出来"的开发愿景。快来体验这套强大组合，释放你的开发创造力吧！🚀

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