腾讯 CodeBuddy AI 编程助手
保姆级完整使用教程

你是什么角色？
├── 产品经理 / 设计师 / 编程初学者
│   → 选 CodeBuddy IDE（开箱即用，对话即编程）
│
├── 已有 IDE 习惯的开发者（VS Code / JetBrains）
│   → 选 CodeBuddy 插件（零迁移成本）
│
├── 运维 / DevOps / 终端重度用户
│   → 选 CodeBuddy CLI（管道、脚本、自动化）
│
└── 微信小程序开发者
    → 选微信开发者工具 + CodeBuddy 插件（最丝滑）

# 方式一：官网下载 .dmg 文件
# 访问 copilot.tencent.com 下载

# 方式二：使用 Homebrew（如果已配置腾讯 tap）
brew install --cask codebuddy

# 下载 .deb (Ubuntu/Debian) 或 .rpm (CentOS/Fedora)
# 访问 copilot.tencent.com 选择对应版本

# Ubuntu 示例
sudo dpkg -i codebuddy-ide-linux-x64.deb

# 在 VS Code 终端中检查
code --list-extensions | grep codebuddy
# 应输出类似：tencent-cloud.codebuddy

node --version   # 应显示 v18.0.0 或更高
npm --version

npm install -g @tencent-ai/codebuddy-code

# macOS / Linux
curl -fsSL https://copilot.tencent.com/cli/install.sh | bash

# Windows (PowerShell)
irm https://copilot.tencent.com/cli/install.ps1 | iex

codebuddy --version
# 输出版本号，如：CodeBuddy Code v2.127.0

# 同时可用简写命令
cbc --version

codebuddy update
# 或
npm update -g @tencent-ai/codebuddy-code

# 启动后按提示选择登录方式
codebuddy

# CLI 中设置默认语言为中文
codebuddy
> /config
# 在配置面板中将 Language 设置为 "Chinese (Simplified)"

{
  "language": "Chinese (Simplified)"
}

# 验证绑定是否成功
# 在对话中输入：
"帮我看看当前项目结构"

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 菜单栏  │ 文件 编辑 选择 视图 终端 帮助                      │
├────────┬────────────────────────────────────────────────────┤
│        │                                                    │
│ 文件树 │  ╔══════════════════════════════════════════╗     │
│        │  ║           编辑器区域                      ║     │
│ 📁src  │  ║                                          ║     │
│  📄app │  ║  // 你的代码在这里                      ║     │
│  📄main│  ║                                          ║     │
│ 📁tests│  ╚══════════════════════════════════════════╝     │
│        │                                                    │
│        ├────────────────────────────────────────────────────┤
│        │ 终端 (Terminal)                                    │
├────────┴────────────────────────────────────────────────────┤
│  ● CodeBuddy │ Craft ▼ │ 📎 │ 💬 输入消息...        │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

CODEBUDDY CODE v2.127.0
💡 输入 /help 查看可用命令
📝 开始对话，让 AI 成为您的编程伙伴

> █

步骤 1：切换模式
  → 在侧边栏顶部将模式切换到 "Craft"

步骤 2：添加上下文（可选但推荐）
  → 点击右上角 Add 按钮，多选相关文件
  → 或在输入框中用 @文件路径 引用

步骤 3：输入需求
  → 用自然语言描述清楚你要做什么

步骤 4：审阅执行计划
  → AI 会先分析需求并生成执行计划（Plan）
  → 你确认无误后点击"执行"

步骤 5：审阅 Diff
  → AI 以 Diff 形式展示所有文件变更
  → 可逐文件确认或一键全部接受

步骤 6：验证结果
  → AI 可自动运行测试/构建命令
  → 如有报错，告诉它"修复失败"，它会自动迭代

✅ 好的指令：
  "在 src/api 目录下创建一个用户登录接口 auth.py，
   使用 Flask 框架和 JWT 鉴权，包含注册、登录、刷新三个端点"

❌ 不好的指令：
  "写个登录"

Step 1: 需求澄清 (Prepare)
  AI 通过对话确认你的真实需求
  → 问你技术栈、功能范围、约束条件等

Step 2: 方案生成 (Prepare)
  AI 输出完整方案，包含：
  → 需求分析（核心价值、功能边界）
  → 技术选型（为什么用 React 不用 Vue）
  → 文件结构（src/、public/ 怎么划分）
  → 关键实现路径（数据流、状态管理）
  → 依赖安装和启动命令

Step 3: 方案编辑确认 (Ready)
  你可以逐项修改方案：
  → 调整技术选型
  → 增删任务项
  → 添加约束条件
  → 确认无误后点击"开始执行"

Step 4: 方案执行 (Building)
  AI 按任务清单逐步执行
  → 每完成一项标记进度
  → 可随时暂停和调整方向

Step 5: 完成交付 (Done)
  → 输出完整的代码文件
  → 附带 PRD 文档和部署说明

Plan Mode 下，帮我实现一个支持 JWT 登录的用户管理系统，
包含注册、登录、Token 刷新、权限校验四个接口，
使用 Express + MongoDB，要求代码可直接运行，
输出完整项目结构和每文件职责说明。

# 交互式进入 plan 模式
codebuddy
> （按 Shift+Tab 切换，直到显示 "plan mode on"）

# 或直接以 plan 模式启动
codebuddy --permission-mode plan

# 单次执行
codebuddy --permission-mode plan -p "分析认证系统并建议改进方案"

// 你刚修改了函数名
function calculateTotal() { ... }

// CodeBuddy 预测你还需要修改调用处
calculateSum()  ← [↓ 建议改为 calculateTotal]

// .codebuddy/settings.json
{
  "completion": {
    "enabled": true,
    "languageSpecific": {
      "python": { "enabled": true },
      "javascript": { "enabled": true }
    }
  }
}

# 临时切换
codebuddy
> /model
# 弹出模型选择列表，方向键选择，Enter 确认

# 启动时指定
codebuddy --model gpt-5

# 设置回退模型
codebuddy --model gpt-5 --fallback-model gpt-4

// .codebuddy/settings.json
{
  "subagents": {
    "agents": {
      "Explore": { "model": "gemini-3.0-flash" },
      "Plan": { "model": "gpt-5" },
      "code-reviewer": { "model": "claude-4.6-sonnet" }
    }
  }
}

codebuddy
> /init

# 项目概述
这是一个基于 React + Node.js 的全栈电商项目。

# 技术栈
- 前端：React 18 + TypeScript + Tailwind CSS
- 后端：Node.js + Express + PostgreSQL
- 部署：Docker + Nginx

# 常用命令
- 安装依赖：`npm install`
- 启动开发：`npm run dev`
- 运行测试：`npm test`
- 构建生产：`npm run build`
- Lint 检查：`npm run lint`

# 代码规范
- 使用 2 空格缩进
- 所有 API 端点必须有输入验证
- 使用 async/await，禁止 .then() 链式调用
- 提交信息遵循 Conventional Commits 规范

# 项目结构
- `src/components/` - 可复用 UI 组件
- `src/pages/` - 页面级组件
- `src/api/` - 后端 API 路由
- `src/models/` - 数据库模型

# 重要注意事项
- 不要直接修改 `dist/` 目录下的文件
- 环境变量统一在 `.env` 中管理
- 数据库迁移脚本放在 `migrations/` 目录

# 主配置文件 CODEBUDDY.md

查看 @README.md 了解项目概述
查看 @package.json 了解可用的 npm 命令

## 补充说明
- Git 工作流：@docs/git-workflow.md
- 个人配置：@~/.codebuddy/my-overrides.md

your-project/
├── .codebuddy/
│   ├── CODEBUDDY.md          # 主记忆文件
│   └── rules/
│       ├── code-style.mdc    # 代码风格规则
│       ├── testing.mdc      # 测试规范
│       ├── security.mdc     # 安全要求
│       └── api-design.mdc   # API 设计规范

---
description: API 开发规范
alwaysApply: false
paths:
  - src/api/**/*.ts
  - src/routes/**/*.js
---

# API 开发规则

1. 所有 API 端点必须包含输入验证（使用 Joi 或 Zod）
2. 使用标准错误响应格式：{ "error": { "code": "", "message": "" } }
3. 包含 OpenAPI 文档注释
4. 响应时间超过 200ms 的接口必须加缓存

---
description: 个人代码风格偏好
alwaysApply: true
---

# 代码风格

## 缩进与格式
- 使用 2 空格缩进（不用 Tab）
- 最大行宽 100 字符
- 语句末尾加分号

## 命名规范
- 变量/函数：camelCase
- 类/接口：PascalCase
- 常量：UPPER_SNAKE_CASE
- 文件名：kebab-case.ts

## 注释规范
- 所有导出函数必须有 JSDoc 注释
- 复杂逻辑必须有行内注释
- 注释使用英文

---
description: 测试编写规范
alwaysApply: false
paths:
  - "**/*.test.ts"
  - "**/*.spec.ts"
---

# 测试规范

1. 每个测试文件只测试一个模块
2. 使用 describe/it 结构
3. 测试名格式："should [预期行为] when [条件]"
4. 必须使用 mock 隔离外部依赖
5. 覆盖率要求：行覆盖 ≥ 80%

# 项目级 Skills（团队共享）
your-project/
└── .codebuddy/
    └── skills/
        ├── pdf/
        │   └── SKILL.md
        ├── data-analysis/
        │   ├── SKILL.md
        │   └── scripts/
        │       └── analyze.py
        └── code-review/
            └── SKILL.md

# 用户级 Skills（个人全局）
~/.codebuddy/
└── skills/
    ├── git-conventions/
    │   └── SKILL.md
    └── deploy-checklist/
        └── SKILL.md

---
name: pdf
description: PDF 文档处理专家。在需要解析、合并、拆分 PDF 或提取表格时使用。
allowed-tools: Read, Write, Bash
disable-model-invocation: false
user-invocable: true
---

# PDF 处理技能

## 能力
- 解析和提取 PDF 内容
- 转换 PDF 为其他格式
- 生成 PDF 报告

## 工作流
1. 首先检查 PDF 文件是否存在
2. 使用 pdftotext 提取文本内容
3. 根据需求进行处理
4. 生成结果报告

## 可用工具
- `pdftotext`：提取文本
- `pdfinfo`：获取 PDF 元信息
- `qpdf`：合并/拆分 PDF

codebuddy
> 帮我创建一个 Skill，用于规范 Git 提交信息格式

mkdir -p .codebuddy/skills/my-skill
cat > .codebuddy/skills/my-skill/SKILL.md << 'EOF'
---
name: my-skill
description: 我的自定义技能描述
---

# 技能内容

## 工作流程
1. 第一步
2. 第二步
3. 第三步
EOF

# 手动调用
codebuddy
> /pdf 帮我提取这个文档的表格内容

# AI 自动调用
codebuddy
> 帮我分析这份 PDF 报告的数据
# AI 会自动识别需要使用 pdf Skill

# 项目级
.codebuddy/agents/code-reviewer.md

# 用户级
~/.codebuddy/agents/security-auditor.md

---
name: code-reviewer
description: 代码审查专家。在需要审查代码质量、安全性和最佳实践时调用。
tools: Read, Grep, Glob, Bash
model: claude-4.6-sonnet
permissionMode: default
---

你是一个资深代码审查专家，专注于：
1. 代码质量和可读性
2. 安全漏洞检测
3. 性能问题识别
4. 最佳实践建议

审查时请按以下格式输出：
- 🔴 严重问题（必须修复）
- 🟡 建议改进（推荐修复）
- 🟢 优点（值得保持）

项目级 (.codebuddy/agents/)  >  CLI 定义 (--agents)  >  用户级 (~/.codebuddy/agents/)

codebuddy --agents '{
  "code-reviewer": {
    "description": "Expert code reviewer. Use proactively after code changes.",
    "prompt": "You are a senior code reviewer. Focus on quality, security, and best practices.",
    "tools": ["Read", "Grep", "Glob", "Bash"],
    "model": "gemini-3.0-flash"
  }
}'

---
name: code-reviewer
description: 审查代码变更，检查质量、安全和规范。在每次提交前或 PR 时调用。
tools: Read, Grep, Glob, Bash(git diff:*), Bash(git log:*)
---

审查以下方面：
1. 代码逻辑是否正确
2. 是否存在安全漏洞（SQL 注入、XSS、路径遍历等）
3. 是否符合项目编码规范
4. 是否有明显的性能问题
5. 错误处理是否完善

输出格式：
### 🔴 严重问题
- [文件:行号] 问题描述 + 修复建议

### 🟡 改进建议
- [文件:行号] 问题描述 + 改进方案

### 🟢 代码亮点
- [文件:行号] 值得肯定的设计

---
name: debugger
description: 调查 Bug 和运行时错误。当测试失败或应用报错时调用。
tools: Read, Bash(npm test:*), Bash(npm run:*), Bash(python:*), Grep
---

你是调试专家。流程：
1. 复现问题（运行测试或启动应用）
2. 阅读报错信息和堆栈
3. 定位相关代码
4. 分析根因
5. 提出修复方案并验证

{
  "mcpServers": {
    "cloudbase": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@cloudbase/cloudbase-mcp"],
      "env": {
        "CLOUDBASE_ENV_ID": "your-env-id"
      }
    },
    "playwright": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-playwright"]
    },
    "firecrawl": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "firecrawl-mcp"],
      "env": {
        "FIRECRAWL_API_KEY": "your-api-key"
      }
    }
  }
}

# 列出已配置的 MCP
codebuddy mcp list

# 添加 MCP Server
codebuddy mcp add my-server --command "npx -y my-mcp-server"

# 移除 MCP Server
codebuddy mcp remove my-server

# 查看 MCP 详情
codebuddy mcp get my-server

帮我统计最近 7 天小程序新增用户数
→ AI 自动调用 CloudBase MCP 查询数据库

用 Playwright 打开百度，搜索"CodeBuddy"并截图
→ AI 自动调用 Playwright MCP 控制浏览器

抓取这个网页的内容并总结要点
→ AI 自动调用 Firecrawl MCP 抓取页面

{
  "mcpServers": {
    "my-custom-server": {
      "command": "python3",
      "args": ["/path/to/my_mcp_server.py"],
      "env": {}
    }
  }
}

{
  "hooks": {
    "PostToolUse": [
      {
        "matcher": "Write|Edit",
        "hooks": [
          {
            "type": "command",
            "command": "\"$CODEBUDDY_PROJECT_DIR\"/.codebuddy/hooks/check-style.sh"
          }
        ]
      }
    ],
    "PreToolUse": [
      {
        "matcher": "Bash",
        "hooks": [
          {
            "type": "command",
            "command": "python3 \"$CODEBUDDY_PROJECT_DIR\"/.codebuddy/hooks/check-bash.py"
          }
        ]
      }
    ],
    "UserPromptSubmit": [
      {
        "hooks": [
          {
            "type": "command",
            "command": "python3 ~/.codebuddy/hooks/prompt-validator.py"
          }
        ]
      }
    ]
  }
}

# .codebuddy/hooks/check-style.sh
#!/bin/bash
# 当 AI 写入文件后自动运行 ESLint

file_path=$(echo "$CODEBUDDY_TOOL_INPUT" | jq -r '.file_path')

if [[ "$file_path" == *.js || "$file_path" == *.ts ]]; then
  echo "🔍 Running ESLint on $file_path ..."
  npx eslint "$file_path" --fix
  if [ $? -eq 0 ]; then
    echo "✅ Lint passed"
  else
    echo "⚠️ Lint issues found and fixed"
  fi
fi

# .codebuddy/hooks/check-bash.py
import json, sys

data = json.load(sys.stdin)
command = data.get("tool_input", {}).get("command", "")

# 拦截危险命令
dangerous = ["rm -rf /", "DROP TABLE", "git push --force origin main"]
for d in dangerous:
    if d.lower() in command.lower():
        print(json.dumps({
            "decision": "block",
            "reason": f"⛔ 危险命令被拦截: {d}"
        }))
        sys.exit(0)

print(json.dumps({"decision": "allow"}))

{
  "hooks": {
    "SessionStart": [
      {
        "hooks": [
          {
            "type": "command",
            "command": "echo '🚀 CodeBuddy 已就绪 | 项目: $(basename $PWD) | 分支: $(git branch --show-current)'"
          }
        ]
      }
    ]
  }
}

项目本地 (.codebuddy/settings.local.json)  >  项目级 (.codebuddy/settings.json)  >  用户级 (~/.codebuddy/settings.json)

Shift+Tab（Mac/Linux/Windows）
或 Alt+M（仅 Windows 兼容别名）

切换顺序：default → bypassPermissions → acceptEdits → auto → plan → delegate → default

codebuddy --permission-mode bypassPermissions   # YOLO 模式
codebuddy --permission-mode acceptEdits       # 自动接受编辑
codebuddy --permission-mode plan              # 计划模式
codebuddy --permission-mode auto              # 自动模式
codebuddy -y                                 # 等价于 bypassPermissions
codebuddy --dangerously-skip-permissions     # 等价于 bypassPermissions

// ~/.codebuddy/settings.json
{
  "permissions": {
    "defaultMode": "acceptEdits"
  }
}

{
  "permissions": {
    "allow": [
      "Bash(npm run lint)",
      "Bash(npm run test:*)",
      "Bash(git status)",
      "Bash(git diff:*)",
      "Read(~/.zshrc)",
      "Read(./docs/**)"
    ],
    "ask": [
      "Bash(git push:*)",
      "Bash(npm publish:*)"
    ],
    "deny": [
      "Bash(rm -rf:*)",
      "Bash(curl:*)",
      "Read(./.env)",
      "Read(./.env.*)",
      "Read(./secrets/**)"
    ]
  }
}

根据 Figma 文件 https://figma.com/file/xyz789 生成
带微信登录的招聘小程序首页，
使用 TDesign 组件库和云开发后端

帮我设计一个电商活动页，包含：
1. 顶部轮播 Banner（3 张图）
2. 限时秒杀倒计时模块
3. 商品网格（2 列，每行 4 个商品）
4. 底部悬浮购物车按钮

风格：年轻活力，主色调橙色，圆角卡片设计
适配移动端，使用 Tailwind CSS

部署当前项目到 EdgeOne Pages
把这个 Next.js 项目部署到 Lighthouse
部署到 CloudBase 并关联数据库

# 手动流程参考
cd /path/to/project
npm install
npm run build    # 构建产物在 dist/ 或 build/

# 通过 EdgeOne Pages 集成一键部署
# 或在 IDE 中右键 dist/ 目录 → Deploy to EdgeOne Pages

步骤 1：在对话中点击 Integration → CloudBase → Connect
步骤 2：授权 CodeBuddy 访问你的腾讯云开发环境
步骤 3：选择环境（开发/测试/生产）
步骤 4：AI 自动配置数据库、云函数、存储
步骤 5：一键部署前后端

部署这个项目的预览版本
→ AI 推送到 Cloud Studio 沙箱
→ 生成可分享的临时链接
→ 有效期内的任何人都可访问

# 基础命令
codebuddy                          # 进入交互模式
codebuddy "问题"                    # 带初始提示词进入对话
codebuddy -p "问题"                 # 单次执行并退出
codebuddy -c                       # 继续最近对话
codebuddy -r "会话ID"              # 恢复指定会话

# 更新与维护
codebuddy update                   # 检查并更新
codebuddy doctor                   # 诊断环境健康状态
codebuddy install stable           # 安装原生构建版本

# MCP 管理
codebuddy mcp list                 # 列出 MCP Servers
codebuddy mcp add <name> [args]   # 添加 MCP Server
codebuddy mcp remove <name>        # 移除 MCP Server

# 守护进程
codebuddy daemon start             # 启动守护进程
codebuddy daemon stop              # 停止守护进程
codebuddy daemon status            # 查看状态
codebuddy daemon install           # 注册为系统服务（开机自启）

# 后台任务管理
codebuddy ps                       # 列出所有后台 Worker
codebuddy logs <name>              # 查看 Worker 日志
codebuddy attach <name>            # 附加到后台 Worker
codebuddy kill <name>              # 终止 Worker

# 分析 Git 提交历史
git log --oneline -20 | codebuddy -p "分析这些提交，找出潜在问题"

# 分析错误日志
cat error.log | codebuddy -p "分析这些错误，找出根本原因"

# 代码审查
git diff main | codebuddy -p "审查这些改动，检查安全和性能问题"

# 测试结果分析
pytest tests/ 2>&1 | codebuddy -p "分析测试结果，定位失败的测试"

# 生成提交信息
git diff --cached | codebuddy -p "根据这些改动生成 commit message"

# 系统监控
top -bn1 | codebuddy -p "分析系统资源使用情况"

#!/bin/bash
# .git/hooks/pre-commit
# 提交前自动审查

TODAY=$(git diff --cached --stat)
if [ -n "$TODAY" ]; then
  echo "$TODAY" | codebuddy -p "审查这些改动，如果有严重问题就告诉我" -y
fi

codebuddy
> /vim
# 启用后支持 j/k 上下导航等 Vim 快捷键

帮我创建一个响应式的个人作品集网站，需求如下：

1. 页面结构：
   - 导航栏（首页、关于我、作品集、联系我）
   - 个人简介区（头像、姓名、一句话简介、下载简历按钮）
   - 技能展示区（进度条形式展示技能）
   - 作品集区（三列网格布局展示项目）
   - 联系表单（姓名、邮箱、内容、提交按钮）

2. 设计风格：
   - 现代简约风格
   - 主色调深灰色 + 科技蓝
   - 支持暗色模式

3. 技术要求：
   - 生成 index.html、style.css、script.js 三个文件
   - 响应式布局（移动端汉堡菜单）
   - 平滑滚动导航
   - 暗色模式切换并 localStorage 保存

为 script.js 添加以下功能：
1. 导航栏点击平滑滚动到对应区域
2. 暗色/亮色模式切换，状态通过 localStorage 保存
3. 联系表单前端验证（姓名和邮箱不能为空，邮箱格式校验）
4. 移动端汉堡菜单
5. 滚动时导航栏样式变化（添加阴影）

部署当前项目到 EdgeOne Pages

帮我用 TypeScript 实现一个五子棋微信小程序游戏：

1. 15×15 棋盘，黑色/白色棋子交替落子
2. 落子后自动判断胜负（横竖斜四个方向）
3. 支持悔棋功能（最多 3 步）
4. 支持重新开始
5. 显示当前轮到哪方落子
6. 胜利时弹出提示并高亮连珠
7. 界面简洁美观，适配不同屏幕

给五子棋加上这些功能：
1. 音效（落子声、胜利声）
2. 难度选择（简单/中等/困难三种 AI 对手）
3. 对局历史记录（本地存储）

创建一个 Todo 应用，包含：
- index.html、app.js、style.css 三个文件
- 功能：添加、完成、删除、编辑待办
- 数据用 localStorage 保存
- 支持分类标签（工作/学习/生活）
- 支持搜索过滤
- 界面简洁，手机也能看

帮我连接 CloudBase 数据库：
1. 创建 todos 集合
2. 将 localStorage 数据迁移到云端
3. 添加用户登录（微信授权）
4. 多设备数据同步

创建以下云函数：
1. createTodo - 创建待办
2. getTodos - 获取待办列表（支持分页和过滤）
3. updateTodo - 更新待办
4. deleteTodo - 删除待办
5. syncTodos - 批量同步

@workspace 这个项目的整体架构是什么？
入口文件在哪里？数据流是怎样的？

用代码审查子代理检查 src/ 目录下所有文件：
找出代码质量问题、安全隐患、性能瓶颈

Plan Mode 下，帮我重构 authentication.js：
1. 将回调风格改为 async/await
2. 提取公共验证逻辑到 utils/
3. 添加输入验证和错误处理
4. 补充完整的 JSDoc 注释
5. 确保重构后现有测试全部通过

为这个项目生成完整的 README.md：
包含项目介绍、技术栈、安装步骤、使用说明、
API 文档、贡献指南

在 [技术栈] 项目中，帮我实现 [功能描述]。

技术约束：
- 使用 [框架/库]
- 遵循 [编码规范]
- 不要 [禁止事项]

验收标准：
- [可测试的验收条件]

参考：[相关文档或代码片段]

遇到以下问题：
[错误描述或报错信息]

复现步骤：
1. [步骤一]
2. [步骤二]

期望行为：[应该发生什么]
实际行为：[实际发生了什么]

相关文件：@[文件路径]

用 code-reviewer 子代理审查 @[文件路径]：
重点关注：
1. [关注点一]
2. [关注点二]
输出格式：严重问题 / 改进建议 / 代码亮点

your-project/
├── .codebuddy/
│   ├── CODEBUDDY.md          ✅ 提交 - 项目记忆
│   ├── rules/                 ✅ 提交 - 团队规则
│   │   ├── code-style.mdc
│   │   └── testing.mdc
│   ├── skills/                ✅ 提交 - 团队技能
│   │   └── api-conventions/
│   ├── agents/                ✅ 提交 - 团队子代理
│   │   └── code-reviewer.md
│   ├── settings.json          ✅ 提交 - 共享设置
│   └── settings.local.json    ❌ 不提交 - 个人覆盖
├── .mcp.json                  ✅ 提交 - MCP 配置
└── .gitignore                 ❌ 包含 settings.local.json

# CodeBuddy 个人配置不提交
.codebuddy/settings.local.json
CODEBUDDY.local.md

# 个人级配置
~/.codebuddy/

1. 新功能开发
   → 用 Plan 模式拆解任务
   → 生成 PRD 文档提交到仓库
   → 团队成员 review 方案后再执行

2. 代码审查
   → 提交前用 code-reviewer 子代理自查
   → AI 生成审查报告
   → 修复问题后提交

3. 知识沉淀
   → 完成的 Plan 保存为 Markdown
   → 放入 docs/plans/ 目录
   → 新任务可引用历史 Plan 快速建立上下文

帮我查看 TAPD 上分配给我的未完成任务
→ AI 调用 TAPD MCP 获取任务列表

根据 TAPD 需求 #1234 的实现方案，生成代码
→ AI 读取需求详情后编码

在工蜂上创建 MR，关联 TAPD 需求 #1234
→ AI 调用工蜂 MCP 创建合并请求

你的首要需求是什么？
│
├── 中文场景 + 国内网络 + 免费/低价
│   → CodeBuddy（首选）或 Trae
│
├── 极致 Agent 体验 + 不差钱 + 能翻墙
│   → Cursor（GUI 体验）或 Claude Code（终端体验）
│
├── 微信小程序开发
│   → CodeBuddy（唯一深度集成方案）
│
├── 企业统一采购 + GitHub 生态
│   → GitHub Copilot
│
├── 复杂系统重构 + 终端重度用户
│   → Claude Code 或 CodeBuddy CLI
│
└── 阿里云生态 + 多智能体协作
    → Qoder

Day 1：安装与体验
├── 安装 CodeBuddy IDE 或插件
├── 完成登录和初始配置
├── 用 Ask 模式问几个简单问题
└── 体验代码补全功能

Day 2：Craft 模式实战
├── 用 Craft 模式完成一个小任务（如加注释、修 Bug）
├── 学习用 @ 引用文件
└── 审阅 Diff 并部分采纳

Day 3：Plan 模式实战
├── 用 Plan 模式规划一个小功能
├── 体验五步生命周期
└── 对比 Plan vs Craft 的体验差异

Day 4：项目配置
├── 创建 CODEBUDDY.md
├── 配置基础 Rules
└── 尝试 /init 自动生成记忆

Day 5：CLI 入门
├── 安装 CLI 工具
├── 体验交互模式
└── 尝试管道命令（git diff | codebuddy -p "审查"）

Day 6：Skills 和 Agents
├── 创建一个简单的 Skill
├── 创建一个代码审查子代理
└── 体验自动委派

Day 7：部署上线
├── 用 EdgeOne Pages 部署一个静态站点
├── 体验 Cloud Studio 临时预览
└── 回顾和总结第一周学习

Week 2：深度配置
├── 编写完整的 Rules 体系
├── 创建多个专业化 Skills
├── 配置 MCP Servers（CloudBase、Playwright 等）
└── 设置 Hooks 自动化工作流

Week 3：实战项目
├── 完成一个完整的全栈项目
├── 使用 Plan 模式做需求拆解
├── 用 Craft 模式执行编码
└── 一键部署上线

Week 4：团队协���
├── 配置团队共享的 .codebuddy/ 目录
├── 与 TAPD/工蜂集成
├── 建立团队 AI 使用规范
└── 编写团队专属 Skills 和 Agents

{
  "language": "Chinese (Simplified)",
  "model": "gpt-5",
  "permissions": {
    "defaultMode": "acceptEdits",
    "allow": [
      "Bash(npm run lint)",
      "Bash(npm run test:*)",
      "Bash(git status)",
      "Bash(git diff:*)",
      "Read(~/.zshrc)"
    ],
    "ask": [
      "Bash(git push:*)"
    ],
    "deny": [
      "Bash(rm -rf:*)",
      "Read(./.env)",
      "Read(./secrets/**)"
    ]
  },
  "env": {
    "NODE_ENV": "development",
    "DEBUG": "codebuddy:*"
  },
  "subagents": {
    "agents": {
      "Explore": { "model": "gemini-3.0-flash" },
      "Plan": { "model": "gpt-5" },
      "code-reviewer": { "model": "claude-4.6-sonnet" }
    }
  },
  "variantModels": {
    "lite": "gemini-3.0-flash",
    "reasoning": "gpt-5"
  },
  "cleanupPeriodDays": 30,
  "includeCoAuthoredBy": false,
  "hooks": {
    "PostToolUse": [
      {
        "matcher": "Write|Edit",
        "hooks": [
          {
            "type": "command",
            "command": "\"$CODEBUDDY_PROJECT_DIR\"/.codebuddy/hooks/lint.sh"
          }
        ]
      }
    ]
  },
  "autoMode": {
    "allow": ["$defaults", "Allow dev environment releases"]
  },
  "disableAllHooks": false,
  "allowUntrustedFrontmatterHooks": false,
  "statusLine": {
    "type": "command",
    "command": "~/.codebuddy/statusline.sh"
  }
}