豆包 Doubao-Seed-Code 深度测评：直接换掉 Claude Code！ - 文章 - 开发者社区

访问量会到百万，但我会先成为那个值得被看见的人。

picture.image

测试模型：Doubao-Seed-Code

🟧 一、结论

过去一年我常驻的写代码搭子有这些：

Claude Code（主力）
Cursor
DeepSeek 系列
Kimi K2、GLM 4.x 这些

它们有个共同短板： 👉 都不是真正原生支持「视觉理解」的编程模型。

也就是：

设计稿看不懂，只能靠描述
架构图看不懂，只能自己再画一遍结构
图片里的 UI、布局、色值，基本都浪费了

picture.image

而这次的主角 Doubao-Seed-Code，官方直接给的定位就是：

「国内首个自带视觉理解的编程模型（VLM），而不是旁路工具拼出来的」

下面是完整实测过程

🟧 二、基础配置

我们进入：豆包 API

⬇️API Key管理

picture.image

我们现在把API 配置到环境变量中去 当然也可以直接使用

步骤：控制中心➡️ 编辑系统环境变量➡️环境变量➡️ 新建

picture.image

ANTHROPIC_BASE_URL：https://ark.cn-beijing.volces.com/api/coding
ANTHROPIC_AUTH_TOKEN：你的API。
ANTHROPIC_MODEL: doubao-seed-code-preview-latest。

picture.image

❕注意环境变量设置完要点击三个确定不然无法接入API （下面接入API方法接入别的也是这个流程）

在终端测试环境变量：

setx ANTHROPIC_AUTH_TOKEN ARK_API_KEY
setx ANTHROPIC_BASE_URL https://ark.cn-beijing.volces.com/api/coding
setx ANTHROPIC_MODEL doubao-seed-code-preview-latest

picture.image

检查环境变量是否生效

echo %ANTHROPIC_AUTH_TOKEN%
echo %ANTHROPIC_BASE_URL%
echo %ANTHROPIC_MODEL%

picture.image

我们可以开始使用啦~

我们在终端输入

claude

picture.image

等待一会就会出现：

picture.image

这时候点击Yes （一路Yes就可以）

picture.image

输入/status

picture.image

这时候就配置成功了

🟧 三、视觉能力实测

Doubao-Seed-Code 是国内第一个原生带 VLM 的编程模型。我们来测试下视觉能力

首先新建一个测试文件夹名字为 doubao_test

picture.image

之后保存我测试的三张图片与测试代码

picture.image

我们输入

cd ~ 你的豆包test路径

之后输入运行py文件的代码：

python test_doubao_visual.py

picture.image

这里报错是因为缺少包安装就好了

输入：

pip install requests

picture.image

🟠 测试 1：UI 设计稿

你是一名高级前端工程师。

请根据下面的 UI 设计稿生成一个“酷炫、现代、美观、专业”的页面代码。

要求：

使用 React + Tailwind

颜色、间距、圆角尽量贴近设计稿

提供组件拆分方案（哪些组件、放在哪）

代码结构清晰，提供完整 JSX

需要适配 md / lg 响应式

保留可维护性，文件命名合理

已经开始工作了:

picture.image

等待创建中

picture.image

这是生成的前端图片：（可以看到已经很完美了）

picture.image

这里可以看到：

✅ 输入框的配色非常高级：深蓝背景 + 更深的内层表单，层级分明，光暗关系在线，不会出现“黑乎乎看不见”的问题。
✅ 按钮色彩点睛：这抹饱和度很高的红粉色，就像“关灯房间里的一盏霓虹灯”一样，让整个右侧模块瞬间亮了起来。
✅ 排版细节到位：Username / Password 的字体大小、字距、行高都很稳，既不会抢按钮风头，也不会弱得看不见。
✅ 弱化链接的处理漂亮：Forgot Password / Sign Up Now 色值轻、对比度低，不干扰主操作 —— 这是 UI 的成熟感。

一句话总结： 在国产模型里，这是我第一次看到视觉到代码的能力做得如此成熟，已经不再是概念展示。

这是我找的原型图：

picture.image

# ✅ **Markdown 在线渲染器**

**请为我生成一个网页版「Markdown 在线实时渲染工具」，要求如下：**

* **左右分栏布局**：左侧可编辑 Markdown，右侧实时预览
* **顶部工具栏**：多个主题按钮（GitHub / 简约 / 暗黑 / 文档风），右上角有“复制 HTML”按钮
* **使用 marked.js 渲染 Markdown，highlight.js 高亮代码**
* **支持自动保存（localStorage）**
* **界面美观、白色背景、圆角、阴影、与截图类似的现代 UI**
* **完整输出 HTML + CSS + JS，一次性可直接运行**

示例内容包含标题、列表、引用、代码块等基础 Markdown。

picture.image

我们等待一下耗时太长了

picture.image

直接近乎100%复现了刚刚那个图片

picture.image

✅ 左右分屏布局很专业：输入区与预览区比例协调，排版干净，不压迫不空旷。

✅ 配色高级耐看：白底 + 橙色主题点亮重点内容，技术工具风格直接到位。

✅ 渲染细节很稳：标题层级、列表缩进、代码块样式在右侧保持高度还原，没有错行或跑版。

✅ 可读性强：行距、字距、字体大小控制得很好，内容密度刚刚好。

🟠 测试 2：架构图

第二个场景，直接丢一张后台系统的架构拓扑图给它

picture.image

实际表现：

picture.image

我让他给我解析一下：这里可以看到解析的十分完整。

picture.image

图里每个节点（外部依赖、网关、认证服务、用户服务、库存服务、支付服务、公共组件、数据库）模型不仅识别出来，还归类成了业务语义上的“节点类型” + “节点名称” 。

picture.image

这说明它不是 OCR，它是真的看懂“谁属于哪一层、谁在做哪一块业务”。

这能力在国产模型里非常少见。真的是跨时代的模型

🟠 测试 3：报错截图

第三个是真实开发最常见的痛点——截图发给模型，让它帮你查 bug。Bug 定位 + 修复补丁

错误场景：

picture.image

提示词：

请你作为专业的 AI 工程诊断助手，分析我上传的错误截图。
目标：判断为何 Claude Code CLI 无法连接 Anthropic API，并给出可执行的解决方案。
请按以下结构输出：
【错误解析】逐条解释截图中的报错信息
【高阶建议】
如何改用本地模型或其他兼容 API（如 Doubao）
如何验证工具是否能访问外网

我请他结合截图内容，进行精准、逐句的专业诊断。

picture.image

这里可以看到特别详细已经分析出来了：

picture.image

豆包可以完美的：

✅ 读懂截图内容，包括 ASCII 启动画面、错误提示和命令行上下文

✅ 推断出最关键的一点：Anthropic 在部分国家不可用，属于地区访问限制

✅ 能基于提示语句推导出 DNS/代理/防火墙/地理限制等多重可能原因

✅ 进一步给出解决方案方向（如设置代理、使用 VPN、更换可用 API）

这种体验跟之前那种：

先把报错复制出来 ➜ 再自己补上上下文 ➜ 再发给模型

相比，原生视觉能力是真的省心一大截。

🟧 四、代码能力

视觉这块可以打 ✅ 了，接下来就是编程模型的基本盘： 它到底能不能当主力代码助手？

我测试了三轮。

🟠 测试 4：从零生成一个可跑的全栈项目

指令（精简版）：

“请基于 Express + React + MongoDB 生成一个 Todo 应用，包含： ① 后端接口代码 ② 数据库 Schema ③ 前端页面 ④ Dockerfile ⑤ docker-compose.yml ⑥ 简单 API 文档。”

picture.image

等了一段时间生成完毕：

picture.image

最终效果：

picture.image

可以看到生成的不错，这段内容包括：

✅ 前端结构清晰：App.jsx、TodoList、渲染逻辑与交互行为分层明确，事件委托写得很干净。
✅ UI 细节成熟：表单区、列表区、编辑态、完成态等都设计得很讲究，交互体验“像成品”。
✅ 数据管理合理：localStorage 做持久化，状态切换逻辑独立，不混乱、不耦合。
✅ 工程化非常到位：前后端分别提供 Dockerfile，并附带一个 docker-compose.yml，可以“一键拉起 Web + API + 数据存储”。
✅ 接口列表完整：GET / POST / DELETE 的 CRUD 语义清晰，配合 Mongo Schema，属于真能落地的 API 结构。

总体来看，它生成的工程化程度已经接近 Claude Code：

🟠 测试 5：算法 + 工程优化

再来一个小的，但非常常见的需求：

把一个 O(n²) 的算法优化成 O(n)。

 for i in range(len(nums)):
      for j in range(len(nums)):
          if nums[i] + nums[j] == target:
              return i, j
请优化以下代码，使其时间复杂度从 O(n^2) 降低到 O(n)，并解释思路

picture.image

Doubao 的回答很标准：

picture.image

✅ 复杂度分析到位 能明确写出时间 O(n) 与空间 O(n) 的来源，说明模型不是只会“写代码”，而是真的理解算法底层。

✅ 边界条件提醒专业 特别提到像重复元素（如 [3,3]）的处理，这种细节是工程中最容易漏的点，模型能主动指出很难得。

✅ 示例走查（Dry Run）清晰有条理 输入、迭代过程、哈希表状态变化、最终返回的位置，每一步都讲得很具体，很适合作为教学材料。

虽然 Two Sum 是经典题，但这份“讲解 + 注释 + 复杂度分析”的完整度非常高。

🟧 五、跟 DeepSeek / Kimi / GLM 的对比

我按同样的测试框架，让 DeepSeek、Kimi K2、GLM 这些也跑了一遍：

视觉方面：
- 其他家要么不支持，要么要通过“先图生文”的旁路去理解
- 中间这一步语义抽象，会损失很多 UI 布局 & 细节信息
- Doubao 是原生 VLM，在“看图写页面、看图查 Bug”这种场景里，优势非常明显

picture.image

代码综合能力：
- 大模型水平都不差，但在：
  - 多文件重构
  - 项目结构建议
  - Docker / 部署脚本这些工程化环节上，Doubao-Seed-Code 目前是国产里我最能接受的一个。
兼容性 & 价格：
- 兼容 Anthropic API 协议，直接当 Claude Code 的平替接上去问题不大
- 官方给的价格：综合成本比业界平均低了 60% 多对于经常开长对话写代码的人来说，这个很关键

所以我自己的总结是：

Doubao = 国内目前唯一“视觉 + 代码”一体的模型 再加上：价格不贵，还能无缝接 Claude Code 生态。

🟧 六、作为一个技术作者，我会怎么推荐呢？

如果你的日常工作/折腾方向里，存在这些需求：

看设计稿快速“抄”出一个前端页面
拿截图就能查 Bug（尤其是前端项目）
想把一堆老项目代码丢给模型，帮你整理结构
想省一点 Claude Code 的钱，但还想保留相同体验
想要一个自带视觉能力的编程模型，而不是再挂一堆工具

那我会很直接地说一句：

Doubao-Seed-Code，值得你起码开一次体验，把自己的项目丢进去试一下。

用我自己的实际感受来收个尾：

以前我总觉得「写代码的大模型都差不多」，这次第一次有一种： “哦，这货是真的能从图里帮我干活了” 的感觉。

✍️ 作者：意疏

🧭 “好的编程模型，不只是会写代码，而是能读懂你给它看的世界。”