国产第一编程大模型GLM4.7在claude code和trae里面效果天差地别

同一个大模型密钥 + 同样的提示词，为什么在不同工具里效果天差地别？

——以 GLM-4.7 删除 Task.php 中无效引用类为例

最近在重构一个遗留 PHP 项目时，我遇到了一个令人深思的现象：使用完全相同的 API 密钥、调用同一个大模型（智谱 GLM-4.7），仅因前端工具不同，AI 对同一提示词的理解和执行结果竟大相径庭。

这让我意识到：大模型的能力 ≠ 工具呈现的效果。真正决定你生产力的，往往是那个“看不见的中间层”。

🧪 我的真实案例：清理 Task.php 中的无效 use 引用

任务非常明确：

“删除无效的引用类，帮我删除 Task.php 中的无效引用类。”

我手头有两个工具都通过 智谱 AI 官方 API 调用 GLM-4.7 模型，使用完全相同的 API Key 和模型参数：

1. Trae（中文版）
2. Claude Code 插件版（Anthropic Claude Code 界面的本地 IDE 插件，底层模型实为 GLM-4.7）

🔧 Trae（中文版）的表现：反复“打补丁”

在 Trae 中粘贴 Task.php 并输入上述提示后，它只删除了部分未使用的 use 语句。

【图1图2：Trae 首次响应结果】undefined展示 Trae 输出的代码，其中仍保留未使用类，仅删掉部分。

我不得不多次输入“继续”、“还有其他的吗？”，才能逐步清理干净。有时甚至需要 3～4 轮交互，且存在误删风险。

✅ Claude Code 插件版的表现：一次精准清理

而在 Claude Code 插件版 中，输入完全相同的提示词：

“删除无效的引用类”

GLM-4.7 一次性准确识别并移除了所有未被引用的 use 语句，包括深层方法中未调用的辅助类。

【图2：Claude Code 插件输出结果】展示清理后的 Task.php，所有无效 use 已移除，格式完整，无多余解释文本。

更关键的是：无需多轮交互，一次完成。

🔍 对比分析：为什么同一个 GLM-4.7 表现迥异？

既然模型、密钥、提示词完全一致，差异必然来自工具对模型的调用方式。

1. 上下文完整性

• Claude Code 插件版：可能将整个 Task.php 文件作为上下文传给 GLM-4.7，模型能完整分析类依赖。
• Trae：可能出于性能考虑，截断上下文或仅关注局部代码块，导致模型“看不见全局”。

2. 系统提示（System Prompt）设计

• Claude Code 插件内置了针对代码清理任务的专用系统指令
• Trae 使用通用对话模板，缺乏领域约束，行为更“保守”。

💡 给开发者的建议

不要被“模型名称”迷惑

GLM-4.7 很强，但若前端工具封装不佳，你只能发挥它的一小部分能力。