github 项目仓库链接
https://github.com/GXshushu/pc_assistant 欢迎 star 一下
起于一次尝试
之前，我对AI编程停留在局部代码的生成，主要是辅助工具，一些简单的代码生成做的非常好，但一直没有尝试过从零开始（模糊的需求）仅通过和AI对话来编写一个程序。
工具选择
AI编程方式有直接在Web Chat来复制粘贴代码，这种方式AI没有办法直接感知到项目架构，也不能直接操作文件，缺少了这些感知Tools，会有比较重的幻觉，出错率会比较高，也不方便。
然后是终端工具，比如Claude Code，这种比较适合大多数的工作环境，尤其是那些比较依赖终端的，比如在远程服务器或Docker容器内那种无GUI环境下进行AI编程的，或者希望AI集成本地开发环境的，比如AI能直接读写本地文件、批量优化某个函数定义，乃至重构整个代码库。Claude Code已经是一个专门用于编程的大型Agent了，它的功能非常强大，比如可以直接读写本地文件、批量优化某个函数定义，乃至重构整个代码库。
Claude Code 最近源码泄露了，有机会可以研究一下这个Agent的架构和理念。
最后是GUI工具，一般是独立的IDE
- 以自然语言对话为交互核心，一般都有个单独chat栏
- 内置 AI Agent，可自动执行“计划→编码→测试→部署”闭环
- 支持多模态上下文（如 Figma 设计稿、API 文档、数据库 Schema）
- 通常基于 VS Code 或 Electron 封装
- 相比于终端工具，GUI交互更加方便直接，上手门槛更低。 代表的是Cursor、Trae等。 Vide Coding体验更好，方便从零构建新功能/模块、跨技术栈全栈开发、追全流程自动化。
这次我用的Trae国际版，国际版有国外模型有免费额度，可以用到国外的SOTA模型，能够直接体验到当前最强的代码生成能力，这次主要是感受一下现在已经发展到什么程度了，当然要优先选择国际版的。
整体体验
再建立项目的时候，与AI简单描述一下技术栈要求，简单说一下想要的功能，然后AI就开始喀喀喀的分析工作流了。
一开始用的GPT5.4模型，等了一会儿代码就生成好了，可以直接运行，没有bug。启动程序之后，看到了一个GUI非常好看的窗口（没做过好看的界面软件），上面icon、界面设计、功能模块等都比较完善，操作起来也很方便。
但操作了一会，觉得整体框架没问题，就继续让AI完善需求，例如占用率历史记录、垃圾回收功能等。
在和AI对话的过程中，我也能进一步明确自己的需求，比如要有后台托盘、占用率记录显示的范围要从启动程序开始持续、性能占用要较低（至少是后台时）、能够设置开机自启动等。
而且AI好像对GUI程序的性能不是特别敏感，需要我去强调尽量异步地进行数据获取，解耦前台后台等。
后续
虽然是一个尝试Demo，但还有待进一步完善的想法，如果后续有什么想在pc上好玩的想法，也会加进去，有了AI，把功能界面化变得完全没有心理负担了。