2025-07-26 基于 ClaudeCode 的墨问插件改造

[!quote] 一言
思君如满月，夜夜减清辉。 —— 《赋得自君之出矣》 · 张九龄

之前开发的 Obsidian 墨问插件提交了官方的插件仓库，已经过去了一个月，最近收到官方的 review，提了一些需要修改的地方。

不得不说，官方的 review 还是很认真的，基本上所有的代码都有看，提了很多优化和不合理需要修改的地方。

第一次写 Obsidian 的插件，有一些对官方 API 不熟悉的地方，用了自己的方式去实现，官方也提出来让使用官方的 API，对于一些 UI 上设置和命名的地方，官方也给了修改建议。

ClaudeCode

刚好最近在使用 ClaudeCode，所以提到的这些优化点，就决定使用 ClaudeCode 来帮忙修改，基本上就是把提到的问题，直接复制贴到 ClaudeCode 里面去，然后等待一会直接采纳就可以了。

比如我之前调用墨问 OpenAPI 用的是 fetch 方法，官方建议使用 Obsidian 的 requestUrl 方法，直接将 review 内容复制给 ClaudeCode，ClaudeCode 会生成一个 update todos，然后进行修正，在完成修改过后，还列举了一个 fetch 和 requestUrl 的区别点。

再比如在处理 yaml 属性的时候，之前的实现方式是自己解析文章的内容，找到 --- 包含的属性块，然后手动去解析查找对应的属性。

而官方是有 getFrontMatterInfo 和FileManager.processFrontMatter 特定的处理 formatter 属性 API 的，我们也直接将问题复制给 ClaudeCode，ClaudeCode 很快就将我们的代码进行的修改。

基本上上述的所有 review 需要改动的内容，都通过 ClaudeCode 进行的修改，我所做的就是每次审查一下 ClaudeCode 修改的内容，对比一下是否符合预期以及在修改完成过后，再做一下测试和验证。

总结

不得不说 AI Coding 当下也是个挺火的赛道，国内外各种编程助手、工具层出不穷。

[[2025-07-27 AI Coding 非共识报告附音频和 PDF]]

在腾讯研究院出的 AI Coding 非共识报告中，提到当前的 AI 编程工具主要有四种形态，如下所示。

不同的产品形态主要对应不同的使用人群，AI IDE/插件和命令行工具 CLI 更符合有经验的编程人员使用习惯，而 Vibe Coding 和异步 Coding Agent 更加偏向普通人。

对于我来说，使用过 Cursor、Github Copilot、ClaudeCode 以及国内的通义灵码等，整体的使用效果还是 ClaudeCode 比较优秀，其次是 Cursor。

最近使用 ClaudeCode 相对较多，虽然是 CLI 工具，但是可以结合 Cursor 和 IDEA 一起使用，体验上比完全基于 CLI 要好一点，但是 ClaudeCode 有一个点，就是整体的消耗会相对高很多，目前使用的镜像站有很多额度，还是够用的，后期如果免费额度使用完如果要充值可能还要考虑一下。

最近阿里也出了 Qwen-code 基于 Google 的 gemini-cli 的一款开源命令行工具，主要适配了通义千问的 Qwen3 – Coder 模型，后面也准备尝试一下。

Qwen Code 是一款基于 Gemini CLI 改编的命令行 AI 工作流工具，其核心特点是针对 Qwen3 – Coder 模型进行了优化，同时增强了解析器支持和工具支持。 简单来说，它是在 Gemini CLI 基础上，结合 Qwen3 – Coder 模型的特性做了适配与改进，让用户能在命令行环境中更顺畅地使用该模型完成各类 AI 相关的工作流任务，而强化的解析和工具支持则提升了其处理任务的能力和兼容性。

总得来说就是最近一段时间各种 AI Coding 工具百花齐放，不管是 AI IDE 还是传统 IDE 的插件，亦或是各种 CLI 工具；不管是闭源的还是各种开源的工具，都在不断的发展。

基于 AI 未来 Coding 将不再是一个有门槛的领域，普通人也可以自己用自然语言来开发出属于自己的应用，未来可期。