零基础的代码同学的福音,最新AI编程Augment Code

大家好！我是舰长团队的yeadon

在 Vibe coding 浪潮席卷而来的今天，AI 编程工具层出不穷。最近，一款名为 Augment Code 的产品在攻城狮大佬圈中热度飙升。我也好奇，它究竟有何过人之处？从简单尝试到应对复杂项目，Augment 到底能不能成为我们手中的“利器”？

一份“深度报告”揭秘 Augment Code

为了彻底摸清 Augment 的底细，我立马派出了团队的顶尖行业调查专家 DeepResearch，进行了一次全面调查。整整 19 页的报告，分析了几百个网页内容（不得不说，Gemini 确实强大，后续我也会出一篇谷歌生态 AI 工具实践解析）。

最终的结论是：

Augment Code 是一款面向企业团队的 AI 开发者助手，它专注于解决大型、复杂代码库带来的挑战。其核心竞争力在于其专有的上下文引擎，能够深度理解整个代码库，从而提供高度相关的代码建议和洞察。

最后总结的结论：

好的，我将根据刘润公众号的写作风格，对你的文章进行润色。以下是润色后的版本，并附带了修改思路和建议：

AI 编程新范式：Augment Code 如何吃透你的代码库？

在 Vibe coding 浪潮席卷而来的今天，AI 编程工具层出不穷。最近，一款名为 Augment Code 的产品在攻城狮大佬圈中热度飙升。我也好奇，它究竟有何过人之处？从简单尝试到应对复杂项目，Augment 到底能不能成为我们手中的“利器”？

一份“深度报告”揭秘 Augment Code

为了彻底摸清 Augment 的底细，我立马派出了团队的顶尖行业调查专家 DeepResearch，进行了一次全面调查。整整 19 页的报告，分析了几百个网页内容（不得不说，Gemini 确实强大，后续我也会出一篇谷歌生态 AI 工具实践解析）。

最终的结论是：

Augment Code 是一款面向企业团队的 AI 开发者助手，它专注于解决大型、复杂代码库带来的挑战。其核心竞争力在于其专有的**“上下文引擎”**，能够深度理解整个代码库，从而提供高度相关的代码建议和洞察。

Augment Code 的核心优势是什么？

• 深度代码库理解： 它能实时分析数百万行级别的整个代码库，精确理解代码依赖、内部 API 和历史变更，尤其擅长处理复杂和遗留系统。
• 企业级安全与隐私： 拥有 SOC 2 Type II 认证、租户隔离，并承诺绝不使用付费用户数据训练模型，这完全符合企业严格的合规要求。
• 团队协作优化： 集成 Slack、团队使用分析等功能，旨在加速新成员上手、促进知识共享和保障代码一致性。
• 上下文驱动的功能： 无论是聊天、代码补全，还是独特的 "Next Edit"（引导式连锁变更建议）功能，都基于深度上下文理解，显著提升复杂任务的处理效率。

Augment 的“撒手锏”：吃透你的代码库

Augment 的核心武器，在于它能**“吃透”你的代码库**。它的每个功能都自带上下文感知。给你的建议、补全、互动，全都紧贴着你的代码库来——无论是组件、API 还是编码风格，它都“门儿清”。它能轻松驾驭大型项目，甚至像 Unreal Engine、Chromium 这种级别的代码库也能搞定。

更厉害的是它的持久记忆：这个 Agent 越用越懂你。

• 它会学习你的代码风格。
• 你上次怎么重构的，它记得。
• 你公司的基建和规范，它能适应。

关键是，这些记忆能不断累积，你不用每次开工都像教新人一样，把项目从头到尾讲一遍。

实操体验：防空双手的“自动驾驶”

话不多说，直接上实操！

1. 1. 安装： 在 VS Code 或 Cursor 的插件市场搜索 “Augment”，第一个就是它，点击安装。

1. 2. 登录： 安装完成后会提示登录，跟着指引跳转到网页完成登录即可。

1. 3. 选择文件夹： 登录后，你可以选择当前的工作文件夹。

1. 4. 免费试用： 点击设置，你会发现目前还处于限免阶段，新账号有几天的免费使用时间，同时支持 Tool Use 和 MCP。

1. 5. 对话模式： 回到对话窗口，这里的布局与 Roo-cline 有些类似，有三种对话模式：Chat（单纯对话）、Agent（需要手动确认修改代码）、Agent (Auto)（任何命令自动执行）。

我把一个企业门户网站项目交给它，让它先读取项目架构。可以看到，它调用了 ls 命令来查看文件夹内的项目。我选择的是 Agent 模式，所以它会跳出关键的 Terminal 指令，让我确认运行。我这里都一一确认了。

由于 Augment 默认支持英文，我还在设置的 User Guidelines 部分设置了回复语言：“Always respond in 中文”。

Always respond in 中文

有个小优点是，在提需求的时候，我可以调整图片在提示词里的位置，这能更好地控制我的要求，这一点 Cursor 似乎没有。

过了n分钟后，终于执行结束，感觉Augment读了1万个文件（夸张了），多亏了自带的超长上下文

“史山代码”也能搞定，甚至自动部署！

再来一个小试牛刀：我有一个 3K 行的“史山代码”（如果不是 AI，真的没人想看！）。我让 Augment 先阅读整个项目，然后告诉我所有函数的作用（这是 Python 写的）。

小提示： 在让 AI 修改代码前，像我这样让 AI 先过一遍项目，会大大提高修改的准确性。

其实上面的内容都没有很好地表现 Augment 的真正能力。下面这个才是重量级！我直接让它重构一个项目。如果用 Cursor，这几乎是不可能完成的任务，而且需要不断地执行本地命令。但 Augment 却能一步到位，每个操作都不用你操心，这种放空双手的感觉真的很爽，这简直就是自动驾驶！

我做的这个例子是这样的：市面上番茄钟+任务管理的工具都没有我想要的效果，于是我“手搓”了一个，还想做成一个全栈应用，再用数据库记录往期数据，最后用 AI 分析行为。整个项目从部署上线到运维，一直各种环境报错，用宝塔面板各种不方便，只能在终端一直“肝”。不过好在 Augment 真的很懂我，也懂我的项目，一步步地告诉我怎么部署。

正如 Augment 的核心理念一样：要想真正帮助开发者，光会写代码还不够，必须得先深度理解你那庞大又复杂的代码库。

好了本次的分享就到这！感谢您的观看，如果对您有帮助，不妨给舰长一键三连

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