主流AI编程工具深度评测结果（一）：Claude CLI + GLM 4.5 vs Kimi K2 vs Augment 三方实战对比
基于vibe-coding-starter-api-go项目的真实评测结果，深度对比Claude CLI + GLM 4.5、Claude CLI + Kimi K2与Augment在企业级Go开发中的实际表现，揭示三种AI编程工具的优势与局限。
主流AI编程工具深度评测结果（一）：Claude CLI + GLM 4.5 vs Kimi K2 vs Augment 三方实战对比
如果您是第一次接触本系列评测，建议先阅读：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，了解我们的评测方法论、技术方案设计和详细的测试场景。
📋 评测摘要
核心结论：
- 🥇 Augment综合评分最高（9.2/10），性价比最优
- 🥈 GLM 4.5生产就绪度最强（9.0/10），用户体验最佳
- 🥉 Kimi K2业务逻辑最丰富（7.8/10），功能最全面
关键数据：
- 任务完成率：Augment 100% | GLM 4.5 100% | Kimi K2 88.2%
- 开发效率：GLM 4.5最快（1h1m）| Augment最规范
- 成本效益：Augment $1.25 | GLM 4.5 $3.50 | Kimi K2 $27.89
经过严格的实战测试，我们完成了基于vibe-coding-starter-api-go项目的三大主流AI编程工具深度评测。本文将详细展示Claude CLI + GLM 4.5、Claude CLI + Kimi K2与Augment三种方案的真实表现，为开发者提供客观的选型参考。
🎯 评测概览
核心发现速览
本次评测基于17个完整开发任务的实战测试，涵盖了企业级Go项目从环境搭建到K8s部署的全流程。三大工具都展现了强大的代码生成能力，但在多个维度上各有特色：
- Augment综合评分最高（9.2/10），性价比优势显著
- GLM 4.5在生产就绪度和用户体验方面表现最优（9.0/10）
- Kimi K2在业务逻辑复杂度设计上领先（7.8/10）
技术方案配置
Claude CLI + GLM 4.5：
export ANTHROPIC_API_KEY="your-glm-api-key"
export ANTHROPIC_API_URL="https://open.bigmodel.cn/api/anthropic"Claude CLI + Kimi K2：
export ANTHROPIC_API_KEY="your-kimi-api-key"
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.moonshot.cn/anthropic"Augment：使用原生Claude API，通过Augment的上下文引擎和MCP协议直接调用
📊 详细评测结果对比
总体表现对比
| 评测维度 | Claude CLI + GLM 4.5 | Claude CLI + Kimi K2 | Augment | 胜出方 |
|---|---|---|---|---|
| 任务完成率 | 17/17 (100%) | 15/17 (88.2%) | 17/17 (100%) | GLM 4.5 & Augment ✅ |
| 总耗时 | 1h 1m 53s | 1h 18m 17s | ~1h 30m | GLM 4.5 ✅ |
| 代码生成量 | 1895行新增, 148行删除 | 2460行新增, 178行删除 | 2213行新增, 524行删除 | Kimi K2 ✅ |
| 提交清晰度 | 4个清晰提交 | 2个大批量提交 | 11个详细提交 | Augment ✅ |
| 稳定性 | 优秀 | 良好 | 优秀 | GLM 4.5 & Augment ✅ |
| 文档质量 | 良好 | 一般 | 优秀 | Augment ✅ |
关键发现：
- ✅ GLM 4.5和Augment在任务完成率上并列第一
- ✅ Augment在提交管理和文档质量方面表现最优
- ✅ GLM 4.5在开发效率方面领先
- ✅ Kimi K2在代码生成量方面最多
- ⚠️ 三者都能完成复杂的企业级开发任务
🔍 代码质量深度分析
基于实际Git提交记录，我们对三个AI工具生成的代码进行了深入质量分析。从提交模式可以看出明显的开发风格差异：
GLM 4.5：采用渐进式开发，4个清晰提交覆盖完整流程
Kimi K2：大批量集成，2个提交包含大量代码变更
Augment：最细粒度管理，11个提交记录每个开发步骤
后端代码生成质量对比
Model层代码质量
相似度分析：两个模型在基础Model定义上几乎完全一致，都正确实现了：
- GORM标签配置（字段类型、索引、约束）
- JSON序列化标签
- 数据库钩子函数（BeforeCreate、BeforeUpdate）
- 表名映射方法
关键差异：
- GLM 4.5：在ProductCategory模型中添加了
Children字段用于树形结构，显示了对业务场景的深度理解 - Kimi K2：严格按照生成器模板，没有额外的业务优化
- Augment：与Kimi K2类似，严格按照模板生成，代码结构标准
Repository层实现对比
基础CRUD操作：三者在基础CRUD操作上实现几乎完全一致，包括：
- 错误处理机制
- 日志记录规范
- 上下文传递
- GORM查询优化
代码生成质量评分：
| 维度 | GLM 4.5 | Kimi K2 | Augment | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| 代码规范性 | 9.5/10 | 9.5/10 | 9.5/10 | 三者都严格遵循项目规范 |
| 错误处理 | 9.0/10 | 9.0/10 | 9.0/10 | 完整的错误处理机制 |
| 业务理解 | 9.5/10 | 8.5/10 | 8.5/10 | GLM 4.5对树形结构理解更深 |
| 代码完整性 | 9.5/10 | 9.0/10 | 9.2/10 | GLM 4.5生成更完整 |
| 提交管理 | 8.5/10 | 7.0/10 | 9.5/10 | Augment提交最清晰 |
🧪 功能测试验证结果
为了验证三个AI编程工具生成代码的实际运行效果，我们对所有分支进行了完整的功能测试，包括ProductCategory管理和Product管理的前后端功能验证。
测试环境配置
测试方法：使用Playwright自动化测试工具，对三个分支的前端功能进行全面验证 测试范围：
- ProductCategory管理页面（表格视图、树形视图）
- Product管理页面
- 数据展示和交互功能
- 用户界面完整性
功能测试结果对比
GLM 4.5分支功能测试
ProductCategory管理页面：
功能验证结果：
- ✅ 数据展示：正确显示4条测试数据（Smartphones、Electronics、bbb、aaaa）
- ✅ 表格功能：完整的表格结构，包含ID、Name、ParentId、SortOrder、IsActive、Children、Created At等字段
- ✅ 搜索功能：Name和Created At的搜索过滤器正常工作
- ✅ 操作按钮：Add ProductCategory、Edit、Delete等操作按钮功能完整
- ✅ 分页功能：正确显示总记录数和分页控件
树形视图功能：
树形视图验证：
- ✅ 视图切换：成功从表格视图切换到树形视图
- ✅ 树形结构：正确显示所有分类的层级关系
- ✅ 数据完整性：显示Smartphones (4)、Electronics (3)、bbb (2)、aaaa (1)
- ✅ 国际化：所有按钮和标签都正确显示，无message key问题
Product管理页面：
Product功能验证：
- ✅ 表格结构：ID、Name、CategoryId、Sku、Price、CostPrice、StockQuantity、MinStock、IsActive、Created At、Actions
- ✅ 搜索功能：Name和Created At的搜索过滤器
- ✅ Add Product按钮：新增产品功能入口
- ✅ 空数据状态：正确显示"No data"状态
GLM 4.5测试评分：
- 功能完整性：10/10
- 用户体验：10/10
- 界面质量：10/10
- 国际化支持：10/10
🏆 综合评估与建议
综合性能评分
基于代码质量分析、功能测试验证和实际开发体验，我们对三个AI编程工具进行全面评分：
| 评估维度 | GLM 4.5 | Kimi K2 | Augment | 详细说明 |
|---|---|---|---|---|
| 任务完成率 | 9.5/10 | 7.5/10 | 9.5/10 | GLM 4.5和Augment都完成17/17任务 |
| 代码生成质量 | 9.2/10 | 8.8/10 | 9.0/10 | 三者代码质量都很高，GLM 4.5略胜 |
| 业务逻辑实现 | 9.0/10 | 9.2/10 | 8.8/10 | Kimi K2在复杂业务逻辑设计上最优 |
| 前端开发能力 | 9.0/10 | 6.0/10 | 9.5/10 | Augment前端能力最强，支持视图切换 |
| 功能完整性验证 | 10.0/10 | 9.0/10 | 9.0/10 | GLM 4.5功能测试表现最优，国际化完整 |
| 用户体验质量 | 10.0/10 | 8.0/10 | 8.0/10 | GLM 4.5界面体验最佳，无message key问题 |
| 测试覆盖度 | 9.2/10 | 7.8/10 | 8.9/10 | GLM 4.5测试质量最高，Augment文档最好 |
| 系统集成稳定性 | 9.3/10 | 7.0/10 | 9.8/10 | Augment集成过程最透明稳定 |
| 开发效率 | 8.8/10 | 7.2/10 | 8.0/10 | GLM 4.5效率最高，Augment过程最规范 |
| 成本控制 | 9.0/10 | 6.0/10 | 10.0/10 | Augment成本最低（$1.25），性价比最高 |
| 代码规范性 | 9.1/10 | 9.0/10 | 9.3/10 | Augment代码规范性最好 |
| 错误处理能力 | 9.0/10 | 7.5/10 | 8.8/10 | GLM 4.5问题最少，Augment定位最精确 |
| 文档质量 | 7.5/10 | 6.5/10 | 9.5/10 | Augment文档质量最高 |
| 过程透明度 | 8.0/10 | 6.0/10 | 10.0/10 | Augment过程最透明，提交最清晰 |
| 生产就绪度 | 9.8/10 | 8.2/10 | 8.5/10 | GLM 4.5可直接部署，其他需要微调 |
| 综合评分 | 9.0/10 | 7.8/10 | 9.2/10 | Augment在成本优势下小幅领先 |
代码质量维度详细评分
后端代码质量
- GLM 4.5：9.1/10 - 代码生成一致性高，业务理解深入
- Kimi K2：8.9/10 - 功能实现更丰富，但需要后期修复
- Augment：9.0/10 - 代码规范性最好，提交管理最清晰
前端代码质量
- GLM 4.5：8.8/10 - 组件设计直观，用户体验优秀
- Kimi K2：8.1/10 - 代码规范性好，但功能完整性不足
- Augment：9.2/10 - 功能最完整，交互体验最佳
测试代码质量
- GLM 4.5：9.2/10 - 测试覆盖全面，Mock接口完整
- Kimi K2：7.5/10 - 测试数量相同但质量需要修复
- Augment：8.9/10 - 渐进式测试，文档最完善
代码质量总结
通过对实际Git提交记录的深度分析，我们发现了三个AI编程工具在代码生成方面的显著差异：
GLM 4.5的优势
- 渐进式开发：每个阶段的提交都很清晰，便于代码审查和问题定位
- 一次性质量：生成的代码质量高，很少需要后期修复
- 业务理解深度：在ProductCategory模型中主动添加Children字段，体现了对树形结构的深度理解
- 前端能力突出：生成的React组件功能完整，用户体验优秀
- 测试覆盖全面：包含增强业务逻辑的专门测试，Mock接口完整
- 开发效率最高：在复杂任务处理上速度最快
- 成本控制优秀：实际成本$3.50，性价比541行/$，仅次于Augment
Kimi K2的优势
- 功能设计丰富：在业务逻辑增强方面提供了最多专业功能
- 数据结构专业：定义了CategoryTreeNode等专用数据结构，支持Level和Path
- 代码规范性：严格遵循TypeScript和React最佳实践
- 代码生成量最大：生成了2460行代码，数量最多
- 业务逻辑最复杂：提供了产品数量统计等高级功能
Augment的优势
- 过程管理最优：11个详细提交，每个步骤都有独立记录
- 文档质量最高：每个阶段都有详细的总结文档和验证报告
- 前端能力最强：支持视图切换，交互体验最丰富
- 集成最透明：问题定位最精确，修复过程最清晰
- 代码规范性最好：提交管理和代码结构最规范
- 综合能力最平衡：在各个维度都表现优秀
- 性价比最高：实际成本仅$1.25，性价比高达1,770行/$，成本效益最优
关键差异点
- 开发稳定性：Augment > GLM 4.5 > Kimi K2
- 前端能力：Augment > GLM 4.5 > Kimi K2
- 业务逻辑复杂度：Kimi K2 > Augment > GLM 4.5
- 过程透明度：Augment > GLM 4.5 > Kimi K2
- 成本控制：Augment > GLM 4.5 > Kimi K2
- 文档质量：Augment > GLM 4.5 > Kimi K2
- 性价比：Augment > GLM 4.5 > Kimi K2
🏆 结论与选型建议
核心发现
经过严格的实战评测，我们得出以下关键结论：
🥇 Augment综合表现最优（9.2/10）
- 性价比最高：$1.25成本，1,770行/$的惊人性价比
- 过程管理最专业：11个精细提交，开发过程完全透明
- 文档质量最佳：每个阶段都有详细的技术文档
🥈 GLM 4.5生产就绪度最强（9.0/10）
- 用户体验最佳：国际化完整，界面完美无message key问题
- 开发效率最高：总耗时1小时1分钟，速度领先
- 代码质量优秀：生成的代码可直接部署使用
🥉 Kimi K2业务逻辑最丰富（7.8/10）
- 功能设计最全面：支持Level、Path字段等专业特性
- 代码生成量最大：2,460行代码，适合复杂项目
- 成本相对较高：$27.89，性价比88行/$
选型建议
个人开发者/小团队：推荐 GLM 4.5
- 成本可控，开发效率高
- 用户体验优秀，代码质量可靠
- 支持国内支付，使用便捷
企业级开发团队：推荐 Augment
- 过程管理规范，适合团队协作
- 性价比最高，长期使用成本最优
- 文档完善，便于项目维护
复杂业务系统：考虑 Kimi K2
- 业务逻辑设计最专业
- 功能实现最全面
- 适合需要深度定制的项目
技术价值验证
本次评测成功验证了Claude CLI + 国产大模型的技术路线，为中国开发者提供了：
- 🌐 网络无障碍：彻底解决代理问题
- 💰 成本优势：相比海外方案节省80%以上
- 🛡️ 合规保障：数据完全在国内处理
- 🇨🇳 本土化体验：中文理解更精准
后续评测计划
- 第二阶段：Cursor深度评测
- 第三阶段：更多AI工具对比
- 第四阶段：综合选型指南
📚 相关资源
项目源码
- vibe-coding-starter-api-go - 评测基准项目
- vibe-coding-starter-ui-antd - 前端配套项目
评测分支
evaluation-claude-cli-glm45-01- GLM 4.5评测分支evaluation-claude-cli-k2-01- Kimi K2评测分支evaluation-augment-01- Augment评测分支
技术文档
实战体验
- Claude CLI实战开发课程 - 亲自体验评测场景