主流AI编程工具深度评测预览（一）：Claude CLI + GLM 4.5组合的创新实践

在AI编程工具快速发展的2025年，我们正式启动了基于vibe-coding-starter-api-go项目的系列深度评测。作为这个系列的开篇，我们选择了一个极具创新性的技术方案：Claude CLI + GLM 4.5。这是一种将Claude CLI工具的强大功能与GLM 4.5模型能力相结合的创新实践。

🎯 什么是Claude CLI + GLM 4.5组合？

技术方案说明

Claude CLI + GLM 4.5是指将Claude CLI这一优秀的命令行AI编程工具，通过配置API地址和TOKEN的方式，让其调用GLM 4.5模型的API服务，从而实现Claude CLI的工具能力与GLM 4.5模型智能的完美结合。

这个技术方案的实现原理其实非常简洁优雅。我们只需要通过简单的环境变量配置，就能让Claude CLI这个强大的工具调用GLM 4.5的API服务：

BASH

# 原始Claude CLI配置
export ANTHROPIC_API_KEY="your-claude-api-key"
export ANTHROPIC_API_URL="https://api.anthropic.com"
 
# 修改为GLM 4.5配置
export ANTHROPIC_API_KEY="your-glm-api-key"
export ANTHROPIC_API_URL="https://open.bigmodel.cn/api/anthropic"

Claude CLI工具就像一位经验丰富的技术专家，它拥有终端原生的完整项目视角，能够深度理解代码的上下文关系。更令人印象深刻的是，它支持从概念构思到代码提交的完整开发流程，在企业级的代码分析和重构方面展现出专业水准。特别是其强大的agentic coding能力和MCP协议支持，让它在复杂项目管理中游刃有余。

而GLM 4.5模型则是专门为推理、编码和智能体任务精心打造的AI大脑。它拥有128k的超长上下文长度，就像拥有了超强的记忆力，能够轻松处理大型项目的复杂分析。原生函数调用能力让它在处理复杂业务逻辑时如鱼得水，而深度优化的中文理解能力更是让它能够准确把握中文注释和业务需求的精髓。最重要的是，作为本土化服务，它完美解决了网络访问限制和合规性要求的双重挑战。

为什么选择这种组合方案？

这个组合方案的诞生，源于我们对Claude在中国使用痛点的深度调研。经过广泛的用户访谈和实地调查，我们发现Claude在中国大陆地区的使用确实面临着诸多现实挑战：

首先是网络访问的重重障碍。Claude官网在中国大陆就像被一道无形的墙阻隔，开发者无法直接访问，每次API调用都需要依赖稳定的网络代理服务，这不仅增加了技术复杂度，还导致响应延迟居高不下，严重影响了日常的开发体验。

支付渠道的困难更是让人头疼。Claude不支持国内主流的支付方式，开发者要么需要申请海外信用卡，要么只能求助于第三方代付服务，这种间接的支付方式不仅增加了成本，还让预算管理变得异常复杂，企业很难进行精确的成本控制。

合规性考虑则是企业级应用必须面对的现实挑战。数据出境的合规性要求日益严格，企业级应用需要通过严格的安全审计，而本地化部署的技术要求更是让许多企业望而却步。

Claude CLI + GLM 4.5方案就像是一把万能钥匙，巧妙地解开了这些困扰。这个创新组合既保留了Claude CLI强大的项目理解和代码生成功能，让开发者继续享受优秀的工具体验，又获得了GLM 4.5稳定的国内API服务，彻底告别了网络代理的烦恼。

更令人欣喜的是，这种方案显著降低了使用门槛。支持国内主流支付方式让成本控制变得简单透明，企业可以轻松进行预算规划。同时，由于数据处理完全在国内进行，完美符合企业安全审计的合规要求，让企业级应用的部署变得更加安心。

最值得称道的是GLM 4.5对中文的深度优化。它对中文的理解更加准确和自然，就像一位精通中文的技术专家，能够准确把握中文注释的含义，理解复杂的中文业务需求，为中国开发者提供了前所未有的本土化体验。

🔬 评测方法论与测试环境

基于vibe-coding-dev-v2标准化测试流程

我们的评测严格遵循vibe-coding-dev-v2.yaml中定义的开发任务流程，这个测试规范包含了17个完整的开发任务，涵盖了企业级Go项目开发的全生命周期。

核心评测项目：Vibe Coding Go API 产品管理二次开发

测试项目基于两个核心仓库：

后端项目：vibe-coding-starter-api-go（Go + Gin + GORM）
前端项目：vibe-coding-starter-ui-antd（React + Antd + TypeScript）

完整的17个开发任务包括：

环境准备阶段（4个任务）
- 检查项目代码和环境准备（克隆项目、创建dev分支）
- 自动化搭建k3d开发环境（MySQL、Redis配置）
- 初始化项目（数据库迁移、表结构验证）
- 启动项目使用curl测试API（用户注册登录测试）
AI辅助后端代码生成阶段（2个任务）
- 使用代码生成器生成产品分类模块（ProductCategory完整代码生成）
- 使用代码生成器生成产品模块（Product完整代码生成）
业务逻辑增强与定制化开发阶段（2个任务）
- 增强ProductCategory业务逻辑（层级分类管理、树结构、批量排序、父子关系验证）
- 增强Product业务逻辑（价格管理、产品搜索、状态管理、复杂查询）
系统集成与路由配置阶段（1个任务）
- 路由配置和依赖注入（产品模块集成、数据库迁移、API验证）
前端开发阶段（3个任务）
- 前端项目配置和API服务（前端代码生成、项目配置）
- 产品管理页面组件开发（分类管理、产品列表、树形结构展示）
- Playwright MCP测试（端到端测试、功能验证、截图保存）
代码质量与性能优化阶段（2个任务）
- 代码质量检查与测试（单元测试、静态检查、安全性验证）
- 文档生成与部署准备（API文档、部署配置）
K8s自动化部署阶段（3个任务）
- 构建和推送Docker镜像（k3d镜像仓库、镜像构建推送）
- 执行K8s部署（资源清单应用、集群验证、健康检查）
- 配置本机hosts并验证部署（域名配置、API功能验证）

为了让大家更直观地理解我们的测试流程，我们用流程图的方式展现整个评测的完整脉络：

评测维度与权重分配

基于我们在评测框架文章中建立的科学评估体系，我们对Claude CLI + GLM 4.5组合进行多维度评估：

评测维度	权重	评估重点	Claude CLI优势	GLM 4.5优势
代码理解能力	25%	项目结构分析、业务逻辑理解	深度代码分析、架构理解	中文注释理解、业务逻辑推理
代码生成质量	30%	语法正确性、逻辑完整性	代码重构、设计模式应用	业务逻辑实现、推理能力
开发效率提升	20%	任务完成速度、迭代优化	项目级别的快速理解	快速代码生成、中文交互
集成测试表现	10%	环境搭建、测试用例生成	复杂配置理解	本土化工具支持
使用成本	15%	订阅费用、API调用成本	相对较高的API成本	国内服务、成本可控
用户体验	10%	界面友好性、响应速度	命令行专业体验	中文支持、本土化体验

Claude CLI深度技术分析

Claude CLI是Anthropic开发的一款革命性的命令行AI编程工具，专为终端环境精心设计。它不依赖于特定的AI模型，而是作为一个强大的工具平台，能够与不同的AI模型协作，包括我们本次评测中使用的GLM 4.5。

Agentic Tooling架构的核心优势

Claude CLI的最大亮点在于其Agentic Tooling架构。这种设计让它能够像一位经验丰富的开发者一样自主工作，具备完整的任务规划和执行能力。它可以自动分解复杂的编程任务，制定详细的执行计划，然后逐步实施，就像拥有了项目管理的智慧。这种能力让它不仅仅是一个代码生成工具，更是一个真正的编程助手。

智能上下文管理系统

Claude CLI拥有业界领先的上下文管理能力。它能够自动拉取项目中的相关代码上下文，智能理解项目结构和复杂的依赖关系。通过分析CLAUDE.md配置文件、项目结构和代码历史，它能够快速掌握项目的技术栈、编码规范和业务逻辑，即使面对大型企业级项目也能进行全局性的深度分析。

MCP协议的生态整合能力

Model Control Protocol (MCP) 支持是Claude CLI的另一个技术亮点。通过MCP协议，它实现了与开发生态的深度系统集成，能够与GitHub CLI、Puppeteer、Sentry等各种开发工具无缝协作。这种可扩展的插件架构不仅为当前的功能提供了强大支持，更为未来的功能扩展提供了无限可能。

ez-mcp：评测流程的智能管理工具

在本次评测中，我们还使用了ez-mcp工具作为评测流程的智能管理系统。ez-mcp是我们自主研发的MCP服务器实现，专门为开发任务管理和评测流程设计，它为整个评测过程提供了强大的支持。

ez-mcp的核心功能：

开发任务管理：智能管理评测中的17个开发任务，提供任务进度跟踪和状态检查
工作目录管理：自动设置和验证开发环境的工作目录，确保评测环境的一致性
步骤顺序控制：强制按顺序完成开发步骤，确保评测流程的规范性
智能检查验证：自动执行检查命令，验证每个开发步骤的完成状态
时间跟踪：记录每个步骤的开始和结束时间，为效率评估提供数据支持
进度统计：实时计算任务完成率，生成评测进度报告

ez-mcp在评测中的应用：

在Claude CLI + GLM 4.5的评测过程中，ez-mcp扮演了"评测管理员"的角色：

任务初始化：自动加载vibe-coding-dev-v2.yaml中的17个评测任务
进度监控：实时跟踪每个任务的完成状态，记录详细的执行日志
质量检查：对每个完成的开发步骤进行自动化验证，确保代码质量
数据收集：收集评测过程中的关键指标，为后续分析提供数据支持
报告生成：自动生成评测报告，包含任务完成情况、时间统计和质量评估

技术实现亮点：

ez-mcp采用了先进的MCP架构设计，支持多种传输协议（stdio和http），能够与各种AI工具无缝集成。它提供了丰富的工具接口，包括任务列表查看、步骤详情获取、完成状态检查、工作目录设置等，为评测过程的自动化和标准化提供了强有力的技术支撑。

通过ez-mcp的智能管理，我们的评测过程不仅更加规范和高效，还能够收集到更加准确和全面的评测数据，为最终的评测结果提供了可靠的技术保障。

Unix哲学的工具设计

Claude CLI遵循Unix哲学，具有出色的可组合性和可脚本化特性。开发者可以通过管道操作将其与其他命令行工具结合使用，例如tail -f app.log | claude -p "分析日志中的异常模式"这样的操作完全可行。这种设计让它能够无缝融入现有的开发工作流程。

企业级的安全与灵活性

在安全性方面，Claude CLI采用了保守的权限管理策略，默认情况下会为任何可能修改系统的操作请求权限。同时，它支持自定义权限配置，允许团队根据实际需求调整安全策略。这种设计在保证安全性的同时，也提供了足够的灵活性来适应不同的企业环境。

GLM 4.5深度技术分析

GLM 4.5是智谱AI倾力打造的新一代基础模型，就像一位集推理、编码和智能体任务于一身的全能专家。

它的推理能力令人刮目相看，在权威的SWE-bench Verified榜单上表现优异，展现出强大的逻辑推理和问题解决能力。面对复杂的多步骤推理任务，GLM 4.5就像一位思维缜密的逻辑学家，能够层层递进，步步为营地解决问题。

在编程能力方面，GLM 4.5更是技压群雄。它不仅支持全栈开发任务，还能够生成复杂的应用和交互网页，在代码生成质量上达到了开源领域的SOTA水平，就像拥有了一位全栈工程师的全部技能。

作为智能体，GLM 4.5的表现同样出色。原生函数调用支持让它在处理复杂任务时游刃有余，128k的超长上下文长度更是让它能够轻松应对大型项目的挑战。专为智能体应用场景的深度优化，让它在自主任务执行方面表现得如鱼得水。

最让中国开发者感到亲切的是GLM 4.5的本土化优势。它对中文的理解经过深度优化，就像一位精通中文的技术专家，能够生成更加自然流畅的中文编程注释和文档，完全符合国内开发者的使用习惯和思维方式。

在Go语言开发的实际应用中，GLM 4.5展现出了令人惊艳的表现。它在复杂业务逻辑的代码生成方面表现优异，能够准确理解中文业务需求并巧妙地转化为高质量的代码。特别是在需要逻辑推理的编程任务中，它的表现更是突出，就像拥有了一位既懂技术又懂业务的资深工程师。

📋 详细评测场景与Prompt

基于vibe-coding-dev-v2.yaml的17个开发任务，我们设计了7个核心评测场景，每个场景都有具体的测试任务和评估标准。以下是详细的评测内容：

场景一：环境准备与项目初始化

这个场景主要评估AI工具协助搭建开发环境和项目初始化的能力，对应vibe-coding-dev-v2.yaml中的环境准备阶段（4个任务）。

核心测试任务：

BASH

# 工作目录：/workspace/
 
# 任务1：检查项目代码和环境准备
# Clone代码仓库, 并创建dev分支:
git clone https://github.com/easylearning-vip/vibe-coding-starter-api-go.git
git clone https://github.com/easylearning-vip/vibe-coding-starter-ui-antd.git
cd vibe-coding-starter-api-go && git checkout -b dev
cd ../vibe-coding-starter-ui-antd && git checkout -b dev
 
# 任务2：自动化搭建k3d开发环境
# 参考文档: /workspace/vibe-coding-starter-api-go/tutorials/develop/k3d/README.md
# 验证环境搭建结果:
kubectl get pods -n vibe-dev
kubectl get svc -n vibe-dev
mysql -h 127.0.0.1 -P 3306 -u vibe_user -pvibe_password vibe_coding_starter -e "select 'mysql is running';"
 
# 任务3：初始化项目
cd /workspace/vibe-coding-starter-api-go/
go run cmd/migrate/main.go up
mysql -h 127.0.0.1 -P 3306 -u vibe_user -pvibe_password vibe_coding_starter -e 'show tables;'
 
# 任务4：启动项目使用curl测试API
# 分析User相关API: /workspace/vibe-coding-starter-api-go/internal/handler/user.go
# 完成新用户注册并登录，注册用户信息为：
# name: "test-by-curl", email: "test@curl.com", password: "testpwd"

验证检查点：

✅ k3d集群中MySQL和Redis Pod正常运行
✅ 数据库表（users、dict_categories）创建成功
✅ 新用户注册成功，数据库中存在test-by-curl用户

评估维度： 指导准确性、问题解决能力、平台适配性、效率提升

💡 结语

本文详细介绍了Claude CLI + GLM 4.5的技术方案和评测框架设计，这只是我们真实评测工作的开始阶段。

📋 当前状态说明

重要提醒：本文展示的是评测工具介绍和评测方案设计，并非最终的评测结果。我们已经完成了：

✅ Claude CLI工具的深度技术分析
✅ GLM 4.5模型的能力评估
✅ 七大评测场景的详细设计（基于vibe-coding-dev-v2.yaml的17个开发任务）
✅ 评测环境和基准项目的准备

🚀 即将发布的真实评测

我们正在进行严格的实际评测工作，将严格按照本文设计的七大场景进行全面测试：

环境准备与项目初始化 - 测试AI工具的环境搭建指导能力（4个任务）
AI辅助后端代码生成 - 评估代码生成器的使用效果（2个任务）
业务逻辑增强与定制化开发 - 检验复杂业务逻辑的实现能力（2个任务）
系统集成与路由配置 - 验证模块集成的完整性（1个任务）
前端开发协助 - 测试全栈开发的协作能力（3个任务）
代码质量与性能优化 - 评估代码质量检查和文档生成能力（2个任务）
部署与运维 - 评估K8s部署和运维支持（3个任务）

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📅 后续发布计划

第一阶段：Claude CLI + GLM 4.5 真实评测结果（即将发布）
第二阶段：Cursor深度评测
第三阶段：Augment评测
第四阶段：综合对比分析和选型指南

🤝 参与评测

我们欢迎开发者社区参与评测工作，分享您的使用体验和反馈，共同完善AI编程工具的评测体系。

敬请期待我们即将发布的真实评测结果！

📚 参考资源