Doubao-Seed-Code VibeCoding实战测评

背景

笔者是ClaudeCode、Codex中度用户，在ClaudeCode名声大噪时，一直很期待能有国产的平替，先后使用deepdeek、Kimi k2、GLM 4.5等模型作为claude的替代配置，特别是在智谱推出开发者会员套餐后充值并深度体验了一个月。我的使用场景偏向打造个性化产品和局部企业代码生成上，个性化产品则偏向新功能开发、局部代码偏向单个功能或算法等应用。

本文将结合真实笔者实际日常开发案例驱动对Doubao-Seed-Code进行深度测评。以功能完成轮数作为最终统计。应用不同大模型实现效果不同，数据仅供参考。

作为首屈一指的可以读图看需求的code模型，我充满了期待。让我们一起一探究竟！

全文古法手打，无AI成分，请君放心阅读！

价格对比

开始评测之前，我想决定我们使用哪家code模型的除了效果外价格也是一大因素，在此列出我关注的几个code模型的价格，供各位读者了解。

以上数据仅供参考，对比时选择了同价位对比。其它无coding plan推出的就不在此列了。可以看到Doubao-Seed-Code对比智谱的CodingPlan单论请求次数还是遥遥领先的，毕竟并不是每次请求都会复杂，这种简单coding用智谱的反而有点浪费，消耗一次prompts。智谱的优势在于一次prompts涉及的coding很复杂中间需要调用各种工具分析时，性价比较高。MiniMax这个定价反而对不起它的宣传语，不过走出国门，对比Claude家的绝对是性价比十足。按照国内行情我感觉除非和其它家有特别大的领先，不然很难说服程序员群体去付费购买性价比稍低的。如果读者有深度体验的可以留言探讨。

准备工作

火山引擎官方提供了很详细的使用文档，在此不再啰嗦重复官方完整教程，详情访问：

CodingPlan 介绍：

https://www.volcengine.com/activity/codingplan

按需订阅，笔者非重度用户，因此选择购买Lite版本两个月。注意：只有首月是9.9元，次月是原价40元。期望后续官方能推出更优惠的套餐来满足不同群体的差异化需求。

快速开始：

https://www.volcengine.com/docs/82379/1928261

我目前是codex和claude都在使用，并且对codex关注比较高（开源），官方未提供codex配置，我给一个最简教程：

安装： sudo npm install -g @openai/codex

配置豆包：

config.toml

https://pcsay3w9xz.feishu.cn/sync/DTJmdIUiSsilHjbdV6rcQrYenQc

配置密钥

auth.json

{
  "DOUBAO_API_KEY": "sk-你的API密钥"
}

对codex使用如有问题，欢迎加群寻求帮助。万事具备，究竟实战如何，让我带各位一探究竟。实战会随机使用codex和claude code，还请读者知悉。

App开发实战

墨智是我基于makepad开发的一款跨平台大模型管理App，目前没有菜单、用户、角色管理，使用Claude Code为我实现，这款框架大模型翻车概率极高。

全程无人为修改，一路yes。

看最终输出并未给我添加到侧边栏菜单，继续对话挂接对应菜单。

最后一个yes自动运行

运行效果如下

侧边栏成功增加了对应的功能，后续基于细节部分需要持续对话完善，根据个人经验如果全精力投入开发lite版本是不够用的。同时运行会有一些语法错误，这个是makepad dsl对AI不那么友好且训练素材不足幻觉极高导致的，好在有对应提示，大多是样式代码定义API不支持这些无关紧要的异常与模型无关。

Web开发实战

web实战以常规的后端管理为案例，使用codex实现管理页面

尝试几次都是卡到tool_call这不再继续执行，暂未找到解决方案，更换为ClaudeCode

最终交付

运行效果

后端开发实战

我的项目是基于Rust 构建的DDD模式下的后端服务，使用ClaudeCode为我生成对应的代码

代码自动修复（这就是我们用AI的真正意义吧）

不过有点小坑，我引用的API过于先进（一直都是发版立即更新为最新版）大模型有时候为我修改还是按照历史版本的API，这是通病。

Cluade最终为我提供的版本如下

就这样完成了菜单、用户、角色的基本管理接口，而且能很好的遵循DDD规范。表现相当满意。

视觉coding

最后体验下我愿称之为豆包杀手级应用方向的视觉理解coding,你想想网页截图直接变为代码，绝对的效率工具。不多说，我找个网页原型图，让豆包来为我实现。还是沿用之前的web项目。

原页面截图：

开始干活！

运行发现路由跳转404，再次执行下图指令：

再次运行

给个赞！

小结

各位读者可以发现，我实战中采用了较多的rust技术栈，Rust的强类型系统和所有权机制为AI生成的代码提供了天然的安全屏障。编译器能够在生成阶段就捕获大多数内存安全错误，从截图中也可以看到大模型可以根据编译异常自行进行修正，而rust的特性使得编译成功约等于没有bug（业务逻辑性bug除外），后期维护成本极低。

当然在App端rust生态尚不成熟，这也是我用web + tauri作为备选方案的一大原因。遗憾的是tauri不支持鸿蒙，没法去领鸿蒙的开发者大礼包。

Doubao-Seed-Code 的杀手锏是视觉理解，与ClaudeCode搭配体验极佳，256K上下文和极低的价格使得它成为Vibe Coding的一匹黑马。超级个体不再是口号，全栈开发也不再是门槛，在AI时代，你需要的更多的是创意 + VibeCoding工具。竞争的核心也不再是代码。