字节 Code 王炸！截图丢给它，直接出代码

之前也写过几篇入门的体验教程，当时是带着试一试的心态。最近一头扎了进去，深刻体会到了 AI 的推背感，进步太快了！

就比如最近出来的 Doubao-Seed-Code 编程模型，在 Terminal Bench、SWE-Bench-Verified-Openhands、Multi-SWE-Bench-Flash-Openhands 等主流测评集中表现出色，仅次于 Sonnet4.5，碾压国内模型。

下面就一起来看看如何接入和体验效果。

接入模型

推荐使用 claude code 接入，方式和其他的没啥区别，确认好 base_url 和 api_key 即可，我目前的配置模板如下。

注意一下 model 的配置会跟你选择的付费方式相关，老王目前是选择了 coding plan，如果是 API 的后付费方式，会有不同。

如果长期使用该配置，需要写入到配置文件，但对于短期测试需求，可以利用 powershell 等工具的函数来每次灵活切选择，也是老王最近经过不断折腾发现的一个小技巧。

完成后，在窗口执行对应指令，并进行一些测试即可确认是否正确配置。

测试

先从一个简单的例子开始，提示词如下。

随后就库库一通输出，一会儿就把项目结构、快速开始方法和应用特色都展示出来了。

直接打开 index.html 文件，即可查看效果。

整体审美还是很不错的，但按钮和文字的渐变色，还是能看出 AI Coding 的风格。点击测试了下功能，基本是没有问题的。

另外，这个 Code 模型，自带视觉理解能力，非工具调用实现，这在国内是不多见的。

国内比较有名的几大模型：DeepSeek V3.1、Kimi K2、GLM 4.6、MiniMax M2 等 Coding 模型均不具备视觉理解能力，需要通过 MCP 间接实现，将图片转化成语义的描述，这个过程中信息折损会很大，效果会差很多，远不及 VLM 。

VLM 的功底非一日之寒，需要专业团队的训练和数据积累，而 doubao 系列模型有优秀的视觉理解能力基础，所以 Seed-Code 具备该能力也理所当然。

我拿了扣子主页来测试了一下。

速度也很快，效果如下图，还是非常不错的，主要是快，这几分钟就做出来了 60 分的页面，还要啥自行车。

关键价格也比较低，在预算不充足的情况下，可以作为一个 cc 中的强力选项。

总结

Doubao-Seed-Code 的出色表现，再次印证了 AI 编程的巨大潜力，但要警惕「过度依赖」或「盲目追新」的误区。

最理性的态度是，将其视为「模型-工具-人」协作体系中的一环，主动学习，深入实践。

找到属于自己的最佳协作模式，而非被动等待下一个「完美工具」，这才是我们在 AI 浪潮中稳立潮头的关键。