我尝试了 cline 3.0.0，结果如下

# Web 开发# 编程# AI

现在我已经引起了您的注意，我为这个标题道歉。我试图让它值得您阅读。正如标题所说，我在真实场景中测试了 cline 3.0.0。我已经在 2.X 版本中使用了 cline，结果令人满意。两周前，新版本发布了一些漂亮的新功能，如 MCP 服务器、.clinerules 和自主模式。我想测试一下。

  • MCP 服务器：执行某些任务的小型辅助工具（例如计算、连接到 API 等）
  • .clinerules：项目顶层的文件，包含 cline 要遵循的具体说明
  • 自主模式：在此模式下，Cline 不需要用户确认。您可以定义 Cline 可以独立执行哪些操作以及哪些操作必须由用户确认。

    • 我构建了一个任务管理平台（todo 应用程序的更花哨的说法），我想带您了解一下它的某个特定部分，因为它有一个小细节，我不能在最后透露。这个任务管理平台（我们暂时称之为“任务”）提供了您对任务管理平台的所有期望。我可能也会在未来写关于它的文章。它缺少的是登录页面。

    之前的着陆页

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    您可能已经猜到了，我使用 cline 为我创建了一个登录页面。它运行良好，看起来也不错。它还添加了一个推荐部分，而我并没有特别指示它这样做。但是，推荐的个人资料图片只是占位符。这时我突然想到了这一点。对于 MCP 服务器来说，这是一个非常酷的用例。

    登陆页面由 cline 制作

    Image description

    MCP 服务器

    MCP 服务器（模型上下文协议）就像是您的 AI 助手的私人助手，充当 MCP 客户端。它是一个在后台运行或可调用的小程序，可在调用时执行某些任务。

    例如，假设您需要从 Web 检索数据、将文件提交到存储库或只是获取当前时间以供 AI 使用 - 这时 MCP 服务器就可以发挥作用。它会监听、等待指令并完成任务，而您无需每次都编写额外的代码。AI 了解每个 MCP 服务器的功能，并在需要时自动调用它。

    在这个项目中，我需要一个 MCP 服务器来从 ThisPersonDoesNotExist.com 提取面部图像，以生成推荐信。ThisPersonDoesNotExist.com 网站前段时间非常火爆，因为每次访问该网站时，都会生成一张逼真的人像。

    人脸生成器

    于是我转向克莱恩说

    为自己添加一个用于生成人脸图像的工具。这真的很简单。只需访问 https://thispersondoesnotexist.com。这将生成这样的图像。你只需下载它并将其存储在某个地方。给自己一些选项/参数（即保存图像的位置）。并以某种方式编写该工具，以便它可以轻松集成到编码工作流程中。例如，我们刚刚为一个网站创建了推荐。这个工具可以方便地为推荐人生成一张脸。所以我希望你能得到我想要的。”

    正如您所见，我不太确定自己是否表达得足够清楚，是否能够让它工作。但可以肯定的是，服务器的初稿就是这样的。它还询问我是否应该运行。它第一次运行就没有任何问题，这很可怕。并不是说它可以生成第一次就能运行的代码。而是说，在不到一分钟的时间内，从“我真的可以使用这样的工具让我的生活更轻松”到“它就在那里，而且可以工作”是如此容易。以下是生成的一些图像。

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    初稿的迭代

    初稿很简单，但实现了我的意图。之后，我对如何改进它有了更多的想法，并不断迭代。以下是一些提示，我利用这些提示让这个工具更加有用。

    请记住，有时您需要一次生成多个图像：不确定是否最好多次调用该工具，或者是否最好使用新参数和脚本内的循环调用一次。还添加一个选项以将图像大小调整为给定大小。这应该有一个默认值，因此此参数是可选的。

    我们可以添加一个选项来生成不同形状的面吗？圆形和圆角矩形会很有用。允许圆角形状使用 borderRadius 参数。

    我注意到输出图像默认为 .jpg。让我们确保所有图像都保存为 .png，无论输入文件名是什么。更新文件名逻辑以强制执行此操作。

    添加选项以在生成过程中调整图像大小。默认值应为 256x256，但我希望在需要时将宽度和高度作为参数传递。

    正如您所见，我试图描述我想要什么，而不说如何去做，因为人工智能本身就能做到这一点。免责声明：我没有过多地审查生成的代码。从我看到的情况来看，它看起来还不错。我更专注于获得结果。最终，我得到了一个适用于不同场景的工具，并且在每次迭代中都有效，这令人印象深刻。经过一些测试后，我认为是时候对它进行测试了。

    测试工具

    现在我想用 Face Generator mcp 工具中的真实面孔替换占位符图像。我还忘了提到 cline 自己构建并安装了 mcp 服务器。我几乎认为这是理所当然的。8) 这部分比其他部分更难懂，我将尝试以一种来回的方式来解释它。请耐心听我说，这里有一个重要的教训。

    现在调用此工具并将面孔添加到推荐中。不要使用 temp-faces 目录。使用实际为该 React 应用程序提供图像的目录。

    我创建了“temp-faces”目录来测试 mcp 工具。cline 正确调用了该工具，但参数错误（3 张图像）。所以我不得不再次提示：

    检查登录页面，了解您需要多少条推荐。

    瞧，它生成了图像并在现有代码中正确替换了它们。但样式不正确。因此再次提示纠正此问题。

    图像已正确提取。但是样式不对。请查看屏幕截图。

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    截图功能实际上不起作用，但这是由于我使用的模型。我只是描述了它，它正确地调整了图像大小。所以这个工具即使在真实场景中也能正常工作。现在是时候发布它了，这样 cline 就不会使用它的本地副本。也许这个工具对其他人也有用？

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    发布它

    因此，发布意味着清理所有内容，准备发布并实际发布。此外，我必须移动它。当 cline 被指示创建一个工具时，它会使用自己的文件夹，这不是我的项目目录。我没有想太多，而是再次将注意力更多地集中在我希望 AI 做什么，而不是它如何做。以下是提示

    将人脸生成器 MCP 服务器移至我的 Nodejs 项目目录。我想从那里发布它。

    我省略了实际路径，因为我不想泄露目录结构。指出这一点很重要，这样就没有人会认为人工智能足够聪明，能够猜测/知道正确的目录。可能有一个用于访问文件系统的 MCP 服务器工具，所以它实际上可以弄清楚。但这里没有使用任何这些。

    最后再介绍一下这个 MCP 服务器工具。我想在某个地方发布它。请准备好要发布的软件包。添加 README（例如）。不确定我们还需要什么。还请说明我可以在哪里以及如何发布它。

    现在 README 和 LICENSE 已经就绪，请将人脸生成器发布到 npm。将其公开。

    然后它就坏了。

    npm publish –access public。我收到一条错误消息，提示该包是私有的。从 package.json 中删除“private”字段，然后重试。

    此时，我意识到已经更清楚的事情。我没有告诉人工智能该做什么，而是简单地向它指出了错误，并想着“自己想办法”。对于你们中那些使用此类系统时间比我长的人来说，这可能不是什么新鲜事，但对我来说，这是一个顿悟。这也是其他系统（尤其是 cline 2.X）与最新版本的区别所在。我实际上可以反击，人工智能解决了剩下的问题。毫不奇怪，它能够克服这个问题并最终发布。如果您想查看结果和/或只需要一个 mcp 服务器工具来生成随机个人资料图片，请访问 https://www.npmjs.com/package/@dasheck0/face-generator。如果您查看 1.0.0 版本，您会在自述文件中发现一个重要的拼写错误。它应该运行“npm install @dasheck0/face-generator”，而不是“npm install @yourname/face-generator”，这会导致安装错误。当它说出这句话时，我没看到，这是另一个重要的教训。永远做飞行员（至少现在），而人工智能是副驾驶。这意味着你必须密切关注它在做什么。对我来说，无论如何，这是测试其自主能力的绝佳机会。以下是提示

    我发现安装不正确，应该是“npm install @dasheck0/face-generator”。请修复它，提交它，推送它并在 npm 上重新发布它。

    我自动批准了所有操作（MCP 服务器调用、编辑文件、读取文件和安全命令行执行），然后去取水。这项任务在不到一分钟的时间内就完成了，无需我干预。令人印象深刻，尽管它很简单

  • 修正拼写错误
  • 增加版本
  • 承诺一切
  • 执行一些命令（例如 npm publish）

    • 令人印象深刻的是，我告诉人工智能不仅仅是编码，它还可以从头到尾完成所有工作。

    一些统计数据和变化

    好吧，让我们直奔主题。我答应过你会有一个转折。cline 独立于 AI 模型，这意味着你可以使用几乎任何模型（甚至是开源模型）。我认为应该使用 Anthropic 的模型。至少到目前为止，我使用过的模型都是这些。而且它们变得非常昂贵。我在几天内就花掉了 50 美元。如果考虑到我手动完成所花费的时间，这仍然要便宜得多。然而，从非货币化的角度来看，它很快就会变得非常昂贵。前几天我看了一个视频，Deepseek 的表现与 Claude Sonnet 3.5 相似，但成本只是后者的一小部分。转折：所以到目前为止，你所看到的一切都是 Deepseek 模型的工作。我还没有看过基准测试，但根据我的经验，它的表现几乎与 Claude Sonnet 3.5 一样好，这对于开源模型来说确实令人印象深刻。主要区别（除了成本）在于它以更小的步骤思考。 Claude Sonnet 3.5 只需一次编辑即可完成复杂任务，而 Deepseek 则需要多次编辑。我更喜欢这种方法，因为它更适合我们的工作方式，这有助于我更好地理解它。归根结底，这只是一种不同的方法。以下是一些关于代币使用和定价的统计数据

  • 对模特的要求：155
  • 使用的令牌：5,698,390（50,688 个输出，713,558 个缓存未命中输入）
  • 花费：0.18 美元（Deepseek）
  • 克劳德十四行诗 3.5 相同数量代币的成本：2.90 美元（每 MTok 3.00 美元 https://docs.anthropic.com/en/docs/about-claude/models#model-comparison-table）

    • Deepseek 和 Claude 之间的价格差异很大（成本只有 6%）。我可以肯定地说，Deepseek 是我与 cline 合作的新选择。我还可以肯定地说，cline 现在比以往任何时候都更像我的副驾驶。

    概括

    总而言之，这次实验非常成功，我从中学到了很多东西。在介绍我的学习成果之前，我想强调一下，人工智能是一种强大的工具，但不是解决所有问题的答案。我绝不会盲目地信任人工智能，也不会把它当作我们的救世主。我认为，现在处理这种技术很重要，尤其是作为一名开发人员。我从 2004 年开始从事软件开发，这段时间见识了很多。所以我并不是一个人工智能小子，不会因为转向人工智能就突然成为世界上最好的开发人员。我必须提到这一点，以免显得有偏见。否则会妨碍开放的对话。

  • 人工智能辅助驾驶已经变得更加有用。它还不足以取代你（目前）。但知道如何使用它的开发人员将取代你。与人工智能互动是每个人都应该学习的新技能。就像在 2000 年代中期学习如何使用谷歌一样。
  • 告诉人工智能做什么或怎么做。但不能两者兼顾。我更喜欢专注于做什么，因为这对我来说更自然。我和人工智能之间经常来回沟通——比如向同事提出想法，但这位同事可以在几秒钟内生成整个服务器。我提出一个想法，克莱恩会执行它，如果有什么不对劲，我会介入纠正。这种动态感觉像是一种真正的合作，人工智能承担了繁重的工作，我专注于创造性地解决问题。
  • 知道对副驾驶的期望以及如何有效使用它。克莱恩自动化了我通常害怕的事情。最突出的是人工智能如何毫不费力地填补空白，而我无需重复完成任务。然而，人工智能并不总是能把所有事情都做对。有一些拼写错误、失误和怪癖需要我注意。我无法告诉它一个神来之笔来完成所有事情。我想我们永远也做不到。但给它一些小任务并反复执行它们效果很好。

    • 最后的想法

    我与上述任何工具都没有任何关联。但我是这些工具的热心用户，并想分享我的经验。这些只是我根据个人观点和实验得出的结论。您的观点可能有所不同。如果是这样，我也很乐意向您学习。您的经验、成功和失败是什么？让我们谈谈吧。