ClackyAI：用云端 Agent 开启 Coding 下一站

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内容审核丨特工小猹

在过去的一段时间里，各种 AI 编程工具扎堆上线，很多人都在问一个问题：现在的 AI 真的能帮我写完一个项目了吗？

如果把这些工具拉出来横向对比，会发现它们大致分成两类：一类是基于本地环境构建的 AI IDE，比如 Cursor、Windsurf；另一类则是诞生在云端的新型 AI IDE，其中有些代码开放程度低，比如秒哒、Lovable；有些代码开放程度高，比如 Devin。

从我们自己的使用体验看，大多数工具确实都挺聪明，能生成代码、能补全函数、能改代码结构。并且能看到，⼤家都试图让⼤模型的应用从 Copliot 转向 Agent，希望整个开发流程更 Agentic 一些。

但是这些产品往往强调 Agent 的执⾏表现，例如是否能⾃主完成⼀个任务、展⽰某些功能效果，但较少深⼊设计任务之间的组织⽅式、上下⽂传递机制与协作持续性。

写过完整项目的人都知道，构建一个产品靠的是任务的组织方式、协作结构、上下文流转，靠的是从目标到交付的一整套流程。很多时候你并不是缺一段代码，而是想知道“现在这个功能在哪个模块做最合理”“这个改动会不会破坏别的地方”等等。

因此会有很多 AI 主导的项⽬容易停留在“可展示”阶段，难以⻓期推进或多⼈共建，⽆法真正演化为可维护的⼯程系统。

不过，也有一些团队在尝试攻克这一问题，比如国内的 ClackyAI 团队。

ClackyAI 是⼀个⾯向全球开发者的 Agentic Cloud IDE，帮助开发者从 idea快速构建并迭代成⼀个真实可⽤的系统。

目前正在 Beta 阶段，ClackyAI 专注于打造⼀个“可以⽤来推进项⽬”的 Agentic 编程环境。

官网：https://clacky.ai/

ClackyAI 不是生成代码的玩具，而是具备结构化 Task 拆解、多线程执⾏、PR 推进等⽣产⼒⼯具的，让 AI 真正参与工程协作的系统。

拿官方制作番茄钟的案例来感受下 ClackyAI 的全流程。

创建任务

执行过程

最终结果

我们拿我们一个新的创意项目，通过 ClackyAI 来做出 Demo 进行详细测试，以下是测试过程中体验到 ClackyAI 的几个优点：

1. 自带数据库集成，能方便的完成全栈的开发。

2. 初始化时，会列出一个 Step List，告知用户每个 Step 做什么，明确产品是如何一步一步迭代的。

3. 时光机器，能展示每一步都做了哪些变更，便于回溯。

4. 每次变更前，会列一个 todo list，告知用户会修改哪些文件，怎么修改。

5. 可以通过 vscode/cursor 连接，保留原有使用习惯。

6. 支持 Github、Gitlab 等代码托管平台导入项目。

7. 支持多线程协作，允许团队同时处理多个任务，并且项目 Context 共享，能够导入 issue list。

8. 两种初始化项目的提示词撰写建议。

一种是有开发基础的，可以预设自己喜欢的技术栈；一种是纯需求的，Clacky 可以会为选择最佳技术栈。

项目开发过程中，除了生成的几个组件版本有些落后，开发久了稍有卡顿之外，整体还是顺畅的。

总的来说，虽然 ClackyAI 还处于早期的 Beta 内测，很多功能还在更新，但完成度已经非常高了，能看的出团队在人机协作方面有不少思考。

在 ClackyAI 团队看来，在可预见的两年内，AI 的工作质量将持续快速提升，并加速向云端自主化演进，未来的 Coding Agent 都是云端的。

然而，由于一次性成功率仍难以达到 100%，其产出仍需大量人类的引导与深度介入，Human in the Loop 才能真正落地为可靠成果。

如果你正在做一些项目，或单纯对 Coding Agent 很感兴趣的话，那么非常建议你来尝试下 ClackyAI。

官网申请：https://clacky.ai

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（文：特工宇宙）