小米白送了我 16 億 tokens！給我測爽了。。。手把手教你領取 | 附 Claude Code + MiMo-V2.5 模型實戰測評
整理版優先睇
小米送16億tokens，用Claude Code實測MiMo-V2.5模型，發現佢嘅編程能力一般但勝在免費，適合小項目。
呢篇文章係由程序員魚皮寫嘅，佢本身係一個活躍嘅技術博主同開源作者。最近大模型界競爭激烈，小米推出咗MiMo-V2.5系列模型，仲搞咗個「百萬億Token創造者激勵計劃」，免費送開發者tokens。魚皮就諗，參數同跑分冇乜意思，不如用真實項目測試下呢個模型嘅實際編程能力，順便分享點樣領取免費tokens同埋用Claude Code呢個AI編程工具嘅方法。整體結論係：MiMo-V2.5-Pro雖然有能力完成全棧項目，但質素麻麻，成日用最簡單嘅方式交貨，工具調用決策唔夠聰明，連安裝好嘅技能都唔識用。不過免費送咁多tokens，開發一啲工具類小項目或者解決日常編程問題都仲可以，要整複雜項目就要花心機寫提示詞同人工把關。
文章分為幾個部分：首先教點樣申請免費tokens，跟住係環境準備，包括安裝Claude Code、切換模型、安裝必要擴展。之後用四個真實項目做測試，包括個人網站、網站解讀器、QQ堂小遊戲、Claude Code源碼分析網站，每個項目都有詳細點評。最後總結對模型嘅真實感受，認為佢嘅token效率高但能力不足，適合初學者或者簡單任務。
如果你係想白嫖tokens、試下AI編程嘅開發者，呢篇文章好值得睇。魚皮仲開源咗Vibe Coding零基礎入門教程，可以進一步學習。
- 小米MiMo-V2.5模型免費送16億tokens，申請秒過，可用於全系列模型，兼容Claude Code等工具。
- 安裝Claude Code後，用CC Switch可視化工具一鍵切換到小米模型，唔使自己改配置。
- 安裝咗Frontend Design、Firecrawl、Context7等擴展，但模型喺測試中完全冇用到，工具調用能力弱。
- 四個測試項目（個人網站、網站解讀器、QQ堂小遊戲、源碼分析網站）都能跑起，但質素參差，部分Bug明顯。
- 模型token效率高，適合開發小工具或日常編程，但複雜項目需要精心設計提示詞同人工參與。
小米MiMo ORBIT激勵計劃
免費領取16億tokens嘅申請頁面
小米MiMo開放平台
管理API Key同套餐嘅平台
CC Switch
可視化切換Claude Code等AI編程工具模型嘅開源工具，內置50+供應商預設
Frontend Design
Claude Code前端美化技能，讓生成嘅頁面更有設計感
結構示例
## 角色你是一個前端全棧工程師，擅長 Next.js + TypeScript 開發。## 任務開發「程序員魚皮」的個人網站，一個程序員 / 自媒體創作者的個人主頁。包含以下模塊：Hero 區（頭像、一句話介紹、社交連結按鈕）、關於我、技術棧展示、項目作品集（卡片式，支持分類篩選）、文章/視頻動態（模擬數據）、聯繫方式 / Footer。## 技術棧- 框架：Next.js + TypeScript- UI 組件：Aceternity UI（從官網複製組件代碼集成，如 Hero Highlight、Bento Grid、Card Hover Effect、Floating Navbar 等）- 動畫：Framer Motion（Aceternity UI 內置依賴）## 要求1. 頁面設計要現代、有科技感，深色主題為主，充分利用 Aceternity UI 的動畫組件（如背景光效、卡片懸浮、文字漸顯等）2. 響應式適配手機和桌面端3. 純靜態頁面，數據用 JSON 文件或常量模擬4. 開發前，先聯網搜索 Aceternity UI 官網查看可用組件列表和用法5. 必須生成完整可運行的代碼，完成後自主驗證免費拎16億 tokens
小米喺4月23號發佈咗MiMo-V2.5系列大模型，旗艦版MiMo-V2.5-Pro係萬億參數MoE架構，支持100萬tokens超長上下文。官方主打Agent編程能力強、token效率高，號稱完成同樣編程任務消耗嘅token比Claude Opus、Gemini Pro少40%至60%。
小米同步推出「百萬億Token創造者激勵計劃」，免費畀開發者發tokens
打開ORBIT激勵計劃頁面（https://100t.xiaomimimo.com），填簡單表單就得。主要揀常用嘅AI編程工具同底層模型，再描述一下用AI做過乜項目。提交後秒過，郵箱即刻收到通知。
套餐支持MiMo-V2.5-Pro全系列模型，兼容Claude Code、OpenCode等主流編程工具。官方Max一年訂閲差唔多7000蚊，送一個月相當於白嫖600蚊左右。但係魚皮自己只領到Pro月度套餐（7億tokens），佢話可能因為佢係博主所以俾少咗。
環境準備：安裝Claude Code同切換模型
Claude Code係Anthropic推出嘅AI編程工具，喺終端運行，同佢傾偈描述需求，佢就會自主分析項目、寫代碼、行命令、修Bug。除咗基本代碼生成，仲可以用工具、Skills技能包、連接MCP外部服務、用Plugins擴展，甚至搞多智能體協作。
安裝好簡單，一鍵命令：npm install -g @anthropic-ai/claude-code
安裝完輸入claude命令，首次要登錄。無Anthropic訂閲嘅話，可以切換成國產模型。透過修改環境變量或編輯配置文件來對接其他大模型API。
安裝CC Switch（brew install --cask cc-switch），打開後添加模型供應商，揀Xiaomi MiMo。需要從小米開放平台獲取API Key，注意要用套餐專屬API Key同專屬Base URL，否則消耗賬户餘額。填好配置後，設置模型為MiMo-V2.5-Pro，保存啟用。
- 1 安裝Frontend Design：Anthropic官方前端美化技能，用/plugin marketplace add anthropics/skills加技能市場，然後揀example-skills安裝
- 2 安裝Firecrawl：npx -y firecrawl-cli@latest init --all --browser，授權後自動註冊12個Firecrawl相關技能
- 3 安裝Context7：npx ctx7@latest setup，揀CLI + Skills方式，授權後為Claude Code安裝find-docs技能
三個擴展分別提升前端設計、聯網搜索同技術文檔查詢能力，但後續測試發現模型完全冇用到
四個實戰項目測評
魚皮用相同嘅提示詞結構，提前準備好技術方案畀AI，測試四個唔同類型項目：個人網站、網站解讀器、QQ堂小遊戲、Claude Code源碼分析網站。
第一個項目「程序員魚皮個人網站」用Next.js+Aceternity UI，設計有科技感，但信息錯誤（編造唔存在嘅項目），開發速度慢（近10分鐘）。第二個項目「網站解讀器」用React+Python FastAPI，功能完整有流式輸出，但界面簡陋。第三個項目「QQ堂小遊戲」用Canvas實現，雖然能玩但Bug多多：移動飛快、穿模、卡牆，AI對手唔會放炸彈。第四個項目「Claude Code源碼分析網站」用React Flow畫圖，架構圖做得唔錯，但流程圖同目錄結構有明顯Bug。
- 個人網站：信息正確性「拉」，開發速度「NPC」，美觀效果「人上人」
- 網站解讀器：功能完成度「人上人」，開發速度「人上人」，美觀效果「拉」
- QQ堂小遊戲：功能完成度「拉完了」，開發速度「NPC」，美觀效果「拉」
- 源碼分析網站：架構圖「人上人」，流程圖同目錄結構「拉」，開發速度「拉」
四個測試總共消耗2300萬tokens，套餐額度只用咗1%
總結：免費香但能力有限
魚皮話MiMo-V2.5-Pro有能力完成全棧項目，但質素一般。佢係個「唔太上進」嘅AI，只求「能跑就行」，唔會多做功能。整體編程能力不如DeepSeek V4，同Claude Opus更加冇得比。最奇怪係佢完全冇用到安裝好嘅技能（Firecrawl、Context7、Frontend Design），而係用Claude Code內置工具，說明模型喺工具調用決策上唔夠聰明。
唔用套餐單獨開發一個博客類靜態網站大概1.6蚊，大家覺得貴定便宜？
魚皮最後推薦自己開源嘅《Vibe Coding零基礎入門教程》，收錄咗呢篇文章，帶你從0開始學AI編程。佢話會持續分享AI編程乾貨，鍾意嘅話記得點讚收藏關注。
大家好，我係程序員魚皮。
最近大模型圈一直喺度神仙打架，搞到我測試測試嚇頭髮都甩曬。。。
GPT-5.5 放話：我理解力最強！
DeepSeek V4 即刻話：我性價比最高！
呢個時候角落頭傳來一個細細聲嘅聲音：我。。。我免費送 16 億 tokens。。
定睛一睇，係小米。
4 月 23 號，小米正式發佈咗 MiMo-V2.5 系列大模型，旗艦版 MiMo-V2.5-Pro 係一個萬億參數嘅 MoE 架構模型，支援 100 萬 tokens 超長上下文。
官方主打嘅賣點係 Agent 編程能力強、token 效率高，號稱完成同樣嘅編程任務，消耗嘅 token 比 Claude Opus、Gemini Pro 少 40% ~ 60%。
更重要嘅係，小米同步推出咗「百萬億 Token 創造者激勵計劃」，免費俾開發者發 tokens，呢招真係將我哋呢啲白票黨嘅心理捉到實一實。
剩係睇參數同跑分冇乜意思，模型好唔好用，仲要用真實項目嚟檢驗。
呢篇文章我會先帶大家白領 16 億大模型 tokens，然後用 Claude Code 嚟測試小米開源新模型嘅實際編程能力，可以當做 Claude Code 保母級教程嚟睇。
按個收藏，我哋開始~
白領 16 億 tokens
打開小米 MiMo 嘅 ORBIT 激勵計劃頁面：https://100t.xiaomimimo.com
可以睇到呢個計劃嘅總池子有 100 萬億 tokens，發放進行中：
申請方式好簡單，填個表單就得。主要係揀你常用嘅 AI 編程工具同底層模型，再描述一下你用 AI 做過啲咩項目：
提交後顯示會喺 3 個工作日左右完成審核：
結果我啱啱申請就秒過咗，郵箱好快就收到通知。郵件話用申請時嘅郵箱登錄或註冊 MiMo API 開放平台，權益會喺登錄後 24 小時內自動到賬。
開放平台地址：platform.xiaomimimo.com
注意，最好先用你申請嘅郵箱登錄呢個平台，然後再申請，否則權益可能無法到賬！
登錄開放平台後，喺訂閲管理中可以見到贈送嘅套餐。例如我同事求其叫 AI 填咗段申請信息，就領到咗 Max 月度套餐。
唔係掛，送咗 16 億 tokens？
從套餐信息嚟睇，支援 MiMo-V2.5-Pro、MiMo-V2.5 等全系列模型，仲兼容 Claude Code、OpenCode 等主流編程工具：
我一開始仲以為自己睇錯，以為係 1.6 億，點知真係 16 億，今次可以盡情用喇！
官方 Max 一年嘅訂閲差唔多 7000 蚊，送咗 1 個月，相當於白票咗 600 蚊左右？
我哋暫且唔講小米模型好唔好用，免費送咁多，仲想點？
但令我好嬲嘅係，我自己個賬號只領到 Pro 月度套餐（7 億 tokens），而且我填申請表單嘅時候仲特登話自己係「程序員魚皮」、係博主身份。
唔係掛，睇唔起我？嬲到我又甩多幾條頭髮。。。
下面我哋步入正題，先準備測試大模型嘅 AI 編程工具。
環境準備
安裝 Claude Code
先簡單介紹一下 Claude Code。佢係 Anthropic 推出嘅 AI 編程工具，直接喺終端度運行，你同佢傾偈描述需求，佢就可以自主分析項目、寫 code、行命令、改 Bug，全程自主執行。
除咗基本嘅 code 生成，仲可以用工具同 Skills 技能包、連接 MCP 外部服務、用 Plugins 插件擴展能力，甚至搞多智能體協作，擴展性好強。目前最新嘅 v2.1 版本仲加入咗 Skills 熱重載、會話分叉、自定義主題等功能，更新速度好快。
安裝 Claude Code 好簡單。
首先確保你部電腦有 Node.js 環境同 npm 軟件依賴安裝工具，冇嘅話，直接去 Node 官網 下載傻瓜式安裝包就得：
無論用咩操作系統，都可以經 npm，一行命令安裝 Claude Code：
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
安裝完成後，輸入 claude 命令進入對話界面，首次需要登錄先可以正常使用：
但估計好多同學冇 Anthropic 嘅國外訂閲賬號，所以我哋要轉用國產模型。
切換模型
Claude Code 本身係支援切換模型嘅，你可以透過「修改環境變量」或「編輯配置文件」嚟對接其他大模型嘅 API。
一般你用邊間嘅大模型 API，直接睇對應嘅官方文檔，就可以揾到接入方法。
例如 小米開放平台嘅 API 文檔 入面就有現成嘅接入方法，包括創建配置文件同填寫環境變量：
不過我更推薦用一個開源工具 CC Switch，可以可視化咁管理 Claude Code、Codex、Gemini CLI 等 AI 編程工具嘅配置，一鍵切換唔同嘅模型供應商。內置咗 50 幾個供應商預設，唔使自己手動改配置文件。
開源指路：https://github.com/farion1231/cc-switch
跟住官方中文文檔，根據操作系統揀對應嘅安裝方式：
Mac 用戶可以透過命令行安裝：
brew tap farion1231/ccswitch
brew install --cask cc-switch
安裝完成後，運行軟件進入主界面，添加模型供應商：
可以見到 CC Switch 內置咗大量嘅供應商預設，揀 Xiaomi MiMo：
然後準備填寫模型配置信息，需要先從 小米開放平台 獲取 API Key。
注意，如果你免費領取或開通咗小米模型嘅套餐，必須要用專屬 API Key 同專屬 Base URL，否則要唔係訪問唔到模型，要唔係消耗嘅仲係你嘅賬户餘額。
專屬 Base URL 喺套餐頁面可以見到，兼容 OpenAI 同 Anthropic 兩種協議：
喺 CC Switch 度填好 API Key 同套餐專屬嘅請求地址：
然後設定使用嘅模型，我將主模型設定為 MiMo-V2.5-Pro，佢係小米嘅旗艦 Agent 模型，專為長難編程任務優化，token 效率更高。
撳右下角保存：
可以喺上圖中見到 Claude Code 嘅 JSON 配置文件，其實 CC Switch 就係幫你可視化咁修改各 AI 工具嘅配置文件，慳返手動編輯 JSON 嘅麻煩。
最後，啓用 Xiaomi MiMo 模型：
然後重新進入 Claude Code，喺左上角可以見到切換後嘅模型名稱。求其講一句話，AI 可以俾到回覆，即係切換模型成功：
安裝擴展
Claude Code 預設已經有讀寫文件、行終端命令、搜索 code 呢啲基本能力，但要做好一個完整項目，剩係靠呢啲仲唔夠。
我哋需要下面 3 個擴展：
Frontend Design：前端美化技能，令生成嘅頁面更有設計感 Firecrawl：聯網搜索同網頁抓取，令 AI 可以獲取最新嘅技術資訊 Context7：查詢最新嘅技術文檔同 API 用法，減少 AI 亂噏嘅情況
下面就逐個安裝。
1、安裝 Frontend Design
Frontend Design 係 Anthropic 官方嘅前端美化技能，可以令 AI 生成嘅頁面更有設計感。
喺 Claude Code 度，先透過 /plugin 命令添加官方技能市場，相當於裝咗個技能商店：
/plugin marketplace add anthropics/skills
輸入 /plugins，喺 Discover 菜單欄度，揀中 example-skills 並按回車，安裝官方嘅示例技能合集：
輸入 /reload-plugins 重新加載一下插件：
輸入 /skills 睇已安裝嘅技能，可以見到 frontend-design 已經就位：
之後喺對話框中輸入 /frontend-design 就可以主動觸發呢個技能，令 AI 美化前端頁面。同時仲自動裝上咗 webapp-testing 自動化測試技能，後面都用得上。
2、安裝 Firecrawl
Firecrawl 係聯網搜索同網頁抓取工具，令 AI 開發前先搜索最新技術資訊。
安裝方式好簡單，打開終端，輸入一行命令：
npx -y firecrawl-cli@latest init --all --browser
執行後，會自動打開瀏覽器，要喺彈出嘅頁面中撳授權：
安裝完成後，會自動註冊 12 個 Firecrawl 相關技能：
喺 Claude Code 嘅技能管理中，就可以見到新添加嘅 Firecrawl 相關技能：
3、安裝 Context7
Context7 係一個技術文檔查詢工具，令 AI 可以獲取到各種框架同庫嘅最新官方文檔，避免用過時嘅 API 寫 code。
先喺終端輸入一行命令嚟安裝：
npx ctx7@latest setup
佢會問安裝 MCP 服務定係 CLI + Skills，呢度我揀 CLI + Skills。你會發現，而家越來越多工具已經由 MCP 轉向 CLI + Skills 嘅方式：
同樣喺彈出嘅網頁中授權，唔使自己獲取同輸入 API Key，超方便！
然後揀要俾邊個 AI 編程工具安裝，我揀為 Claude Code 安裝：
安裝成功後，可以喺技能管理中見到 find-docs 技能：
當然，你可以揀安裝 MCP Server 嘅方式：
安裝後，喺 Claude Code 中輸入 /mcp 命令，就可以見到安裝好嘅 MCP，比自己手動配置方便好多！
到呢度，環境準備完成！下次開發項目嘅時候，就唔使再重複準備喇~
項目實戰測評
環境準備好曬，接下來就係重頭戲。
我準備咗 4 個唔同類型嘅項目嚟測試小米 MiMo-V2.5-Pro 嘅實際編程能力，覆蓋唔同維度：
程序員魚皮嘅個人網站，測試前端設計同 UI 審美 網站解讀器，測試全棧工程能力同 AI 集成 QQ 堂小遊戲，測試複雜交互邏輯同遊戲編程 Claude Code 源碼分析網站，測試資訊架構同數據可視化
為咗節省時間同公平比較，每個項目我都用相同嘅提示詞結構，提前準備好技術方案直接俾 AI。
實際 AI 編程時，如果你係零基礎嘅同學，完全可以叫 AI 幫你諗方案。
但呢度我想測嘅係模型嘅 代碼生成能力，而唔係方案設計能力，所以直接將方案餵俾佢，減少變數。
下面逐個嚟睇。
程序員魚皮嘅個人網站
第一個項目，做一個程序員嘅個人主頁。
需求好簡單，就係展示個人資訊、技術棧、項目作品、文章動態呢啲內容。但要用 Aceternity UI 呢個動畫組件庫，睇嚇 AI 可唔可以做出有科技感嘅頁面。主要測試模型嘅 前端設計能力同 UI 審美。
每個 Case 都要單獨開一個新項目文件夾，喺 Claude Code 度打開：
輸入提示詞：
## 角色
你是一個前端全棧工程師，擅長 Next.js + TypeScript 開發。
## 任務
開發「程序員魚皮」的個人網站，一個程序員 / 自媒體創作者的個人主頁。
包含以下模塊：Hero 區（頭像、一句話介紹、社交連結按鈕）、關於我、技術棧展示、項目作品集（卡片式，支持分類篩選）、文章/視頻動態（模擬數據）、聯繫方式 / Footer。
## 技術棧
- 框架：Next.js + TypeScript
- UI 組件：Aceternity UI（從官網複製組件代碼集成，如 Hero Highlight、Bento Grid、Card Hover Effect、Floating Navbar 等）
- 動畫：Framer Motion（Aceternity UI 內置依賴）
## 要求
1. 頁面設計要現代、有科技感，深色主題為主，充分利用 Aceternity UI 的動畫組件（如背景光效、卡片懸浮、文字漸顯等）
2. 響應式適配手機和桌面端
3. 純靜態頁面，數據用 JSON 文件或常量模擬
4. 開發前，先聯網搜索 Aceternity UI 官網查看可用組件列表和用法
5. 必須生成完整可運行的代碼，完成後自主驗證
我按 Shift + Tab 進入自動接受編輯模式，透過自動批准文件更改嚟消除每次操作都要手動確認嘅提示，唔使每次都揾我確認。但係有啲風險，大家按需使用。
再按一次 Shift + Tab 仲可以進入 Plan Mode 計劃模式，但呢度我已經俾咗方案，就唔使計劃喇，加速加速 gogogo！
開發過程中可能需要你確認係咪要執行工具調用、執行 Skill 等信息，可以揀唔使再問。
等咗差唔多 10 分鐘，AI 完成咗任務。
一個純靜態嘅個人網站竟然要差唔多 10 分鐘？！
感受嚇效果，呢個係首屏頁面，睇落都唔錯，有科技感：
然後係我個人嘅一啲資訊，採用咗經典嘅三欄佈局，但係因為冇圖片，內容睇落好空洞：
然後係項目作品，經典藍紫漸變色，但關鍵係資訊出錯，我幾時帶大家做過「魚塘」呢個項目？？？
而且展示嘅都係我好早之前嘅項目，睇落 AI 冇成功調用搜索技能：
綜合評價一下，資訊正確性俾「拉」（作咗唔存在嘅項目），開發速度俾「NPC」（差唔多 10 分鐘做個靜態頁面），美觀效果俾「人上人」，呢個仲多虧我叫佢用 Aceternity UI 呢個組件庫。
網站解讀器
第二個項目，嚟個全棧嘅。
用戶輸入一個網址，系統自動抓取網站內容，調用 DeepSeek V4 大模型進行全面分析，輸出功能定位、目標用戶、技術棧推測、SEO 評估等報告。
主要測試模型嘅 全棧工程能力同 AI 集成能力，睇嚇佢可唔可以將前端、後端、爬蟲、大模型調用呢條鏈路串埋一齊。
輸入提示詞：
## 角色
你是一個全棧工程師，擅長 React 前端 + Python 後端開發。
## 任務
開發一個「網站解讀器」Web 應用。用戶輸入一個網站 URL，系統自動抓取該網站內容，調用 AI 大模型進行全面分析，輸出：功能定位、目標用戶、技術棧推測、內容結構、SEO 評估、優缺點總結。
## 技術棧
- 前端：React + TypeScript (Vite 構建)
- UI 組件：Ant Design（antd）
- 後端：Python FastAPI
- 網頁抓取：後端使用 httpx + BeautifulSoup 抓取頁面內容
- AI 分析：後端調用 DeepSeek 模型（兼容 OpenAI SDK），使用 SSE 流式返回結果
- 前後端通信：前端通過 fetch 消費 SSE 流
## 要求
1. 前端界面使用 Ant Design 組件（Input、Card、Spin、Steps 等），佈局清晰專業
2. 支持流式輸出，分析過程實時逐字顯示
3. 後端做好錯誤處理（URL 無效、抓取超時、AI 調用失敗等），前端友好展示錯誤信息
4. 前後端分離，分別提供啓動命令
5. 必須生成完整可運行的代碼，完成後自主驗證
用咗差唔多 4 分鐘完成任務，今次嘅速度算正常：
根據 AI 嘅提示，我喺後端填好 DeepSeek 大模型嘅 API Key，然後啓動項目嘅前端同後端，測試驗證。
結果啱啱打開頁面，我就嚇親咗：
咁簡陋㗎？！難怪開發咁快喇。。。
試嚇功能，輸入一個網址，例如我嘅 魚皮 AI 導航，撳分析掣。
AI 刷刷刷就俾出咗網站嘅分析報告，仲係流式輸出，分析咗功能定位、目標用戶、技術棧推測等等：
你咪話，功能真係用得！
但係從輸出時間嚟睇，應該只係簡單咗抓取咗單個頁面，然後就交俾 AI 分析。報告嘅完整度都算高，DeepSeek V4 應記一功。
呢個項目功能唔算複雜，都算係全棧開發一炮過，從功能完成度嚟講俾「人上人」（順利完成，冇明顯 Bug）；開發速度俾「人上人」；網站美觀效果俾「拉」，太簡陋。
QQ 堂小遊戲
第三個項目，聽落好似唔難，但係好考驗 AI 嘅水平。
用純前端實現一個 QQ 堂風格嘅放置水球對戰小遊戲，玩家喺網格地圖中移動、放置水球、炸爛障礙物同敵人，仲要有 AI 電腦對手。
呢個項目主要測試模型嘅 複雜交互邏輯同遊戲編程能力，碰撞檢測、狀態機、AI 尋路呢啲，都係難啃嘅硬骨頭。
輸入提示詞：
## 角色
你是一個前端遊戲開發工程師，擅長 Canvas / Web 遊戲開發。
## 任務
用純前端實現一個「QQ 堂」風格的單機小遊戲。QQ 堂是一個俯視角的放置水球（類似炸彈人）對戰遊戲：玩家在網格地圖中移動，放置水球，水球延時爆炸後產生水柱沿十字方向擴散，可以消除障礙物、擊中對手。
核心功能：網格地圖（含可破壞和不可破壞的障礙物）、玩家鍵盤操控移動和放置水球、水球定時爆炸 + 水柱擴散動畫、AI 電腦對手（簡單尋路和躲避邏輯）、道具掉落（增加水球數量、增加爆炸範圍、加速）、勝負判定和重新開始。
## 技術棧
- 純 HTML + Canvas + JavaScript（單 HTML 文件，不依賴任何框架或遊戲引擎）
- 音效：Web Audio API
## 要求
1. 畫面可愛卡通，用代碼繪製角色和地圖元素（不依賴外部圖片資源），配色明快
2. 地圖至少 13×11 格，每局隨機生成障礙物佈局
3. AI 對手要有基本智能：能主動放置水球、能躲避即將爆炸的水球
4. 包含開始界面和遊戲結束界面
5. 必須生成完整可運行的代碼，完成後自主驗證
5 分鐘後，AI 完成咗任務。其實就生成咗一個 HTML 網頁，生成速度一般：
然後打開網站一睇，我差啲將飯噴出嚟。。。
唔係掛，你叫呢啲做 QQ 堂？！爺青逝啊！
開一局試嚇，你咪話，真係玩得，放炸彈炸箱、消滅敵人：
但係 Bug 實在太多喇！
移動速度飛快、穿模、卡牆，令我諗起以前玩 QQ 堂遇到外掛嘅時候。。。
好笑嘅係，敵人連放個炸彈都唔識，只係跟住我後面行，差啲將「我係傻閪」4 個字寫喺面上。
呢個項目 Bug 太多，從功能完成度嚟講俾「拉完了」，開發速度俾「NPC」，美觀效果俾「拉」。
我唔敢想像如果叫佢開發個植物大戰殭屍，會搞出個咩炸裂嘅效果，交俾你哋試嚇啦~
Claude Code 源碼分析
最後一個項目，做一個展示 Claude Code 架構設計同實現原理嘅網站，包含項目概覽、架構圖、核心模塊詳解、流程圖、源碼目錄結構呢啲模塊，資訊量好大。
呢個項目主要測試模型嘅 資訊架構能力同數據可視化能力，睇嚇佢可唔可以理解複雜系統並清晰咁展示出嚟。
輸入提示詞，同時將 Claude Code 源碼包嘅路徑提供俾 AI：
## 角色
你是一個全棧工程師，擅長 React 前端 + Python 後端開發，同時精通代碼架構分析和數據可視化。
## 任務
開發一個「Claude Code 源碼分析」網站，系統性地展示 Claude Code（Anthropic 的命令行 AI 編程工具）的架構設計和實現原理。
包含以下模塊：項目概覽（一句話定位 + 關鍵指標）、架構總覽圖（交互式模塊關係圖，可點擊展開詳情）、核心模塊詳解（Agent 循環、Tool 系統、Context 管理、權限控制等，每個模塊一個詳情頁）、關鍵流程圖（用戶輸入→思考→工具調用→輸出的完整鏈路）、源碼目錄結構（可展開的樹形瀏覽 + 搜索過濾）。
## 技術棧
- 前端：React + TypeScript (Vite 構建)
- UI 組件：Mantine（使用其 AppShell、NavLink、Tabs、Accordion、Paper 等組件）
- 可視化：React Flow 繪製架構圖和流程圖
- 後端：Python Flask，提供分析數據的 API（架構信息、模塊數據以 JSON 格式存儲）
- 前後端通信：REST API
## 要求
1. 使用 Mantine 的 AppShell 做整體佈局（側邊導航 + 主內容區），支持亮/暗色模式切換
2. 架構圖使用 React Flow，支持節點點擊展開詳情、縮放拖拽
3. 後端用 Flask 提供靜態 JSON 數據的 API，數據內容基於 Claude Code 的公開信息整理
4. 支持全站搜索，快速定位模塊和關鍵概念
5. 前後端分離，分別提供啓動命令
6. 必須生成完整可運行的代碼，完成後自主驗證
AI 覺得任務比較複雜，自動進入咗計劃模式，先解壓源碼包分析架構，再規劃實現方案：
竟然跑咗半個鐘先完成，本來我要出門嘅，硬控咗我咁耐。。。
運行，測試嚇效果。
首先係 Claude Code 項目概覽，你咪話，今次睇落有板有眼，列出咗源文件數、組件數、工具數等關鍵指標，仲標註咗技術棧：
然後睇架構總覽，呢度提供咗一個可以交互操作嘅架構圖，用 React Flow 繪製，支援拖拽同縮放，排版佈局都算整齊，唔錯唔錯~
撳某個模塊，可以睇呢個模塊嘅具體設計，包括模塊定位、架構設計、關鍵文件等資訊：
然後睇關鍵流程圖。唔係掛，啱啱讚你兩句就飄咗？你叫呢啲做流程圖？！
最後係睇源碼目錄結構，笑到肚痛，得一個空目錄 src，根本撳唔開！
評價一下，代碼分析能力我覺得還可以，項目概覽同架構總覽做得唔錯，俾「人上人」鼓勵一下。但係流程圖同目錄結構都有明顯 Bug，功能完成質量俾「拉」，開發速度都俾「拉」，對唔住我等咗半個鐘。
總結
最後簡單講嚇今次測試完，我對小米 MiMo-V2.5-Pro 嘅真實感受。
先講能力。佢有能力完成全棧項目，4 個任務都成功行到。
但係質量嘛，一言難盡。
感覺佢係個唔太進取嘅 AI，只用最簡單嘅方式完成咗我嘅任務，主打一個「行到就算」，多做啲功能都唔肯。
難怪官方宣傳 token 效率高，慳 token 嘅方式就係做少啲嘢？
從實際效果嚟睇，整體編程能力不如 DeepSeek V4，同 Claude Opus 更加冇得比。
我測咗 4 個任務，執行過程中竟然 都冇用過我安裝嘅技能（Firecrawl、Context7、Frontend Design），而係用咗 Claude Code 內置嘅搜索同抓取工具。呢個說明 MiMo-V2.5-Pro 喺工具調用嘅決策上仲未夠聰明，更好嘅工具喺手邊，佢硬係唔用。
再睇成本。4 個項目總共用咗 2300 萬 tokens，套餐額度先用咗 1%，舒服曬。。。
我仲試咗唔用套餐嘅 tokens 消耗，單獨開發一個博客類靜態網站，大概 1.6 蚊。大家覺得貴定平？
雖然效果唔算好，但係人哋免費送 16 億 tokens，講多謝就得喇，仲想點啊！
我覺得而家佢比較適合開發一啲工具類嘅小項目、或者解決日常編程小問題。如果想做複雜項目，仲要花心機寫提示詞，例如明確引導佢用技能、俾更詳細嘅方案設計，再加人工幫手把關。
講到底，模型唔夠勁嘅時候，提示詞同 Harness 工程就要做得更好。
OK 分享到呢度，本文會收錄喺我免費開源嘅 《Vibe Coding 零基礎入門教程》，過千張圖、幾十萬字，帶你由 0 開始快速學識 AI 編程，做出自己嘅產品、跑通變現全流程，一次過搞掂。
開源指路：https://github.com/liyupi/ai-guide
我係魚皮，持續分享 AI 編程乾貨。覺得有用嘅話記得讚好、收藏同關注，歡迎喺評論區曬嚇你哋最近嘅 Vibe Coding 作品，順便講嚇你覺得邊個 AI 編程模型最好用？有冇試過小米模型？
往期推薦
午休聽到同事打電話：「媽，我準備辭職喇。」 我正想勸佢冷靜，佢接着話：「新 offer 加咗 80%，之前偷偷學嘅冇白費」
大家好，我是程序員魚皮。
最近大模型圈兒一直在神仙打架，給我測的頭髮都快掉光了。。。
GPT-5.5 放話：我理解力最強！
DeepSeek V4 緊接着表示：我性價比最高！
這時候犄角旮旯裏傳來一個弱弱的聲音：我。。。我免費送 16 億 tokens。。。
定睛一看，是小米。
4 月 23 號，小米正式發佈了 MiMo-V2.5 系列大模型，旗艦版 MiMo-V2.5-Pro 是個萬億參數的 MoE 架構模型，支持 100 萬 tokens 超長上下文。
官方主打的賣點是 Agent 編程能力強、token 效率高，號稱完成同樣的編程任務，消耗的 token 比 Claude Opus、Gemini Pro 少 40% ~ 60%。
更重要的是，小米同步推出了「百萬億 Token 創造者激勵計劃」，免費給開發者發 tokens，這是把咱們這些白票黨的心理拿捏得死死的。
光看參數和跑分沒什麼意思，模型好不好用，還得拿真實項目來檢驗。
這篇文章我會先帶大家白領 16 億大模型 tokens，然後用 Claude Code 來測試小米開源新模型的實際編程能力，可以當做 Claude Code 保姆級教程來看。
點個收藏，咱們開始~
白領 16 億 tokens
打開小米 MiMo 的 ORBIT 激勵計劃頁面：https://100t.xiaomimimo.com
可以看到這個計劃的總池子有 100 萬億 tokens，發放進行中：
申請方式很簡單，填個表單就好。主要是選你常用的 AI 編程工具和底層模型，再描述一下你用 AI 做過什麼項目：
提交後顯示會在 3 個工作日左右完成審核：
結果我剛申請就秒過了，郵箱很快就收到了通知。郵件裏說使用申請時的郵箱登錄或註冊 MiMo API 開放平台，權益會在登錄後 24 小時內自動到賬。
開放平台地址：platform.xiaomimimo.com
注意，最好先用你申請的郵箱登錄這個平台，然後再申請，否則權益可能無法到賬！
登錄開放平台後，在訂閲管理中能看到贈送的套餐。比如我同事隨便讓 AI 填了段申請信息，就領到了 Max 月度套餐。
不是哥們，送了 16 億 tokens？
從套餐信息來看，支持 MiMo-V2.5-Pro、MiMo-V2.5 等全系列模型，還兼容 Claude Code、OpenCode 等主流編程工具：
我剛開始還以為自己看錯了，以為是 1.6 億，沒想到真的是 16 億，這下可勁兒造了！
官方 Max 一年的訂閲是將近 7000 元，送了 1 個月，相當於白票了 600 元左右？
咱且不說小米模型好不好用吧，免費送這麼多，還要啥自行車？
但讓我氣憤的是，我自己的賬號只領到了 Pro 月度套餐（7 億 tokens），而且我填申請表單的時候還特意說了自己是「程序員魚皮」、是博主身份。
不是哥們，瞧不起我？氣得我又掉了幾根頭髮。。。
下面我們步入正題，先準備測試大模型的 AI 編程工具。
環境準備
安裝 Claude Code
先簡單介紹一下 Claude Code。它是 Anthropic 推出的 AI 編程工具，直接在終端裏運行，你跟它聊天描述需求，它就能自主分析項目、寫代碼、跑命令、修 Bug，全程自主執行。
除了基礎的代碼生成，還能使用工具和 Skills 技能包、連接 MCP 外部服務、用 Plugins 插件擴展能力，甚至搞多智能體協作，擴展性很強。目前最新的 v2.1 版本還加入了 Skills 熱重載、會話分叉、自定義主題等功能，更新嘎嘎猛。
安裝 Claude Code 很簡單。
首先確保你的電腦有 Node.js 環境和 npm 軟件依賴安裝工具，沒有的話，直接到 Node 官網 下載傻瓜式安裝包就好：
無論使用什麼操作系統，都可以通過 npm，一行命令來安裝 Claude Code：
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
安裝完成後，輸入 claude 命令進入對話界面，首次需要登錄才能正常使用：
但估計很多同學沒有 Anthropic 的國外訂閲賬號，所以我們要切換為國產模型。
切換模型
Claude Code 本身是支持切換模型的，你可以通過「修改環境變量」或「編輯配置文件」來對接其他大模型的 API。
一般你使用哪家的大模型 API，直接看對應的官方文檔，就能找到接入方法。
比如 小米開放平台的 API 文檔 裏就有現成的接入方法，包括創建配置文件和填寫環境變量：
不過我更推薦用一個開源工具 CC Switch，能夠可視化地管理 Claude Code、Codex、Gemini CLI 等 AI 編程工具的配置，一鍵切換不同的模型供應商。內置了 50 多個供應商預設，不用自己手動改配置文件。
開源指路：https://github.com/farion1231/cc-switch
按照官方中文文檔，根據操作系統選擇對應的安裝方式：
Mac 用戶可以通過命令行安裝：
brew tap farion1231/ccswitch
brew install --cask cc-switch
安裝完成後，運行軟件進入主界面，添加模型供應商：
可以看到 CC Switch 內置了海量的供應商預設，選擇 Xiaomi MiMo：
然後準備填寫模型配置信息，需要先從 小米開放平台 獲取 API Key。
注意，如果你免費領取或者開通了小米模型的套餐，必須要使用專屬 API Key 和專屬 Base URL，否則要麼訪問不了模型，要麼消耗的還是你的賬户餘額。
專屬 Base URL 在套餐頁面可以看到，兼容 OpenAI 和 Anthropic 兩種協議：
在 CC Switch 中填寫好 API Key 和套餐專屬的請求地址：
然後設置使用的模型，我這裏把主模型設置為 MiMo-V2.5-Pro，它是小米的旗艦 Agent 模型，專為長難編程任務優化，token 效率更高。
點右下角保存：
可以在上圖中看到 Claude Code 的 JSON 配置文件，其實 CC Switch 就是幫你可視化地修改各 AI 工具的配置文件，省去手動編輯 JSON 的麻煩。
最後，啓用 Xiaomi MiMo 模型：
然後重新進入 Claude Code，在左上角能看到切換後的模型名稱。隨便輸入一句話，AI 能給出回覆，說明切換模型成功：
安裝擴展
Claude Code 默認就有讀寫文件、跑終端命令、搜索代碼這些基礎能力，但要做好一個完整項目，光靠這些還不夠。
我們需要下面 3 個擴展：
Frontend Design：前端美化技能，讓生成的頁面更有設計感 Firecrawl：聯網搜索和網頁抓取，讓 AI 能獲取最新的技術信息 Context7：查詢最新的技術文檔和 API 用法，減少 AI 瞎編的情況
下面來依次安裝。
1、安裝 Frontend Design
Frontend Design 是 Anthropic 官方的前端美化技能，可以讓 AI 生成的頁面更有設計感。
在 Claude Code 中，先通過 /plugin 命令添加官方技能市場，相當於裝了個技能商店：
/plugin marketplace add anthropics/skills
輸入 /plugins，在 Discover 菜單欄中，選中 example-skills 並按回車，安裝官方的示例技能合集：
輸入 /reload-plugins 重載一下插件：
輸入 /skills 查看已安裝的技能，可以看到 frontend-design 已經就位了：
之後在對話框中輸入 /frontend-design 就能主動觸發這個技能，讓 AI 美化前端頁面。同時還自動裝上了 webapp-testing 自動化測試技能，後面也用得上。
2、安裝 Firecrawl
Firecrawl 是聯網搜索和網頁抓取工具，讓 AI 開發前先搜索最新技術信息。
安裝方式很簡單，打開終端，輸入一行命令：
npx -y firecrawl-cli@latest init --all --browser
執行後，會自動打開瀏覽器，要在彈出的頁面中點擊授權：
安裝完成後，會自動註冊 12 個 Firecrawl 相關技能：
在 Claude Code 的技能管理中，就能看到新添加的 Firecrawl 相關技能了：
3、安裝 Context7
Context7 是一個技術文檔查詢工具，讓 AI 能獲取到各種框架和庫的最新官方文檔，避免用過時的 API 寫代碼。
先在終端輸入一行命令來安裝：
npx ctx7@latest setup
它會問是安裝 MCP 服務還是 CLI + Skills，這裏我選擇 CLI + Skills。你會發現，現在越來越多工具已經從 MCP 轉向 CLI + Skills 的方式了：
同樣在彈出的網頁中授權，不用自己獲取和輸入 API Key，太方便了！
然後選擇要給哪個 AI 編程工具安裝，我選擇為 Claude Code 安裝：
安裝成功後，可以在技能管理中看到 find-docs 技能：
當然，你也可以選擇安裝 MCP Server 的方式：
安裝後，在 Claude Code 中輸入 /mcp 命令，就能看到安裝好的 MCP 了，比自己手動配置方便太多了！
至此，環境準備完成！下次開發項目時，就不用再重複準備了~
項目實戰測評
環境配好了，接下來就是重頭戲了。
我準備了 4 個不同類型的項目來測試小米 MiMo-V2.5-Pro 的實際編程能力，覆蓋不同維度：
程序員魚皮的個人網站，測試前端設計和 UI 審美 網站解讀器，測試全棧工程能力和 AI 集成 QQ 堂小遊戲，測試複雜交互邏輯和遊戲編程 Claude Code 源碼分析網站，測試信息架構和數據可視化
為了節省時間和公平比較，每個項目我都用相同的提示詞結構，提前準備好技術方案直接給 AI。
實際 AI 編程時，如果你是零基礎的同學，完全可以讓 AI 幫你思考方案。
但這裏我想測的是模型的 代碼生成能力，而不是方案設計能力，所以直接把方案餵給它，減少變量。
下面逐個來看。
程序員魚皮的個人網站
第一個項目，做一個程序員的個人主頁。
需求很簡單，就是展示個人信息、技術棧、項目作品、文章動態這些內容。但要用 Aceternity UI 這個動畫組件庫，看看 AI 能不能做出有科技感的頁面。主要測試模型的 前端設計能力和 UI 審美。
每個 Case 都要單獨新建一個項目文件夾，在 Claude Code 中打開：
輸入提示詞：
## 角色
你是一個前端全棧工程師，擅長 Next.js + TypeScript 開發。
## 任務
開發「程序員魚皮」的個人網站，一個程序員 / 自媒體創作者的個人主頁。
包含以下模塊：Hero 區（頭像、一句話介紹、社交連結按鈕）、關於我、技術棧展示、項目作品集（卡片式，支持分類篩選）、文章/視頻動態（模擬數據）、聯繫方式 / Footer。
## 技術棧
- 框架：Next.js + TypeScript
- UI 組件：Aceternity UI（從官網複製組件代碼集成，如 Hero Highlight、Bento Grid、Card Hover Effect、Floating Navbar 等）
- 動畫：Framer Motion（Aceternity UI 內置依賴）
## 要求
1. 頁面設計要現代、有科技感，深色主題為主，充分利用 Aceternity UI 的動畫組件（如背景光效、卡片懸浮、文字漸顯等）
2. 響應式適配手機和桌面端
3. 純靜態頁面，數據用 JSON 文件或常量模擬
4. 開發前，先聯網搜索 Aceternity UI 官網查看可用組件列表和用法
5. 必須生成完整可運行的代碼，完成後自主驗證
我這裏按 Shift + Tab 進入了自動接受編輯模式，通過自動批准文件更改來消除每次操作都需要手動確認的提示，不用每次都找我確認。但是具有一定風險，大家按需使用。
再按一次 Shift + Tab 還可以進入 Plan Mode 計劃模式，但這裏我已經給出了方案，就不用計劃了，加速加速 gogogo！
開發過程中可能需要你確認是否要執行工具調用、執行 Skill 等信息，可以選擇不用再次詢問。
等了近 10 分鐘，AI 完成了任務。
一個純靜態的個人網站竟然要近 10 分鐘？！
來感受一下效果，這是首屏頁面，看上去還不錯，有科技感：
然後是我個人的一些信息，採用了經典的三欄佈局，但是由於沒有圖片，內容看起來很空洞：
然後是項目作品，經典藍紫漸變色，但關鍵是信息出現了錯誤，我啥時候帶大家做過「魚塘」這個項目了？？？
而且展示的都是我很早之前的項目，看上去 AI 並沒有成功調用搜索技能：
綜合評價一下，信息正確性給到「拉」（編造了不存在的項目），開發速度給到「NPC」（近 10 分鐘做個靜態頁面），美觀效果給到「人上人」，這還多虧了我讓它用 Aceternity UI 這個組件庫。
網站解讀器
第二個項目，來個全棧的。
用戶輸入一個網址，系統自動抓取網站內容，調用 DeepSeek V4 大模型進行全面分析，輸出功能定位、目標用戶、技術棧推測、SEO 評估等報告。
主要測試模型的 全棧工程能力和 AI 集成能力，看它能不能把前端、後端、爬蟲、大模型調用這條鏈路串起來。
輸入提示詞：
## 角色
你是一個全棧工程師，擅長 React 前端 + Python 後端開發。
## 任務
開發一個「網站解讀器」Web 應用。用戶輸入一個網站 URL，系統自動抓取該網站內容，調用 AI 大模型進行全面分析，輸出：功能定位、目標用戶、技術棧推測、內容結構、SEO 評估、優缺點總結。
## 技術棧
- 前端：React + TypeScript (Vite 構建)
- UI 組件：Ant Design（antd）
- 後端：Python FastAPI
- 網頁抓取：後端使用 httpx + BeautifulSoup 抓取頁面內容
- AI 分析：後端調用 DeepSeek 模型（兼容 OpenAI SDK），使用 SSE 流式返回結果
- 前後端通信：前端通過 fetch 消費 SSE 流
## 要求
1. 前端界面使用 Ant Design 組件（Input、Card、Spin、Steps 等），佈局清晰專業
2. 支持流式輸出，分析過程實時逐字顯示
3. 後端做好錯誤處理（URL 無效、抓取超時、AI 調用失敗等），前端友好展示錯誤信息
4. 前後端分離，分別提供啓動命令
5. 必須生成完整可運行的代碼，完成後自主驗證
花了近 4 分鐘完成任務，這次的速度還算正常：
根據 AI 的提示，我在後端填寫好 DeepSeek 大模型的 API Key，然後啓動項目的前端和後端，測試驗證。
結果剛打開頁面，我就震驚了：
這麼簡陋的嘛？！怪不得開發那麼快呢。。。
來試試功能，輸入一個網址，比如我的 魚皮 AI 導航，點擊分析按鈕。
AI 唰唰唰就給出了網站的分析報告，還是流式輸出，分析了功能定位、目標用戶、技術棧推測等等：
你別說，功能還真能用！
但是從輸出時間上來看，應該只是簡單抓取了單個頁面，然後就交給 AI 分析了吧。報告的完整度還是很高的，DeepSeek V4 立大功。
這個項目功能並不複雜，也算是全棧開發一把梭了，從功能完成度上給到「人上人」（順利完成了，沒有明顯的 Bug）；開發速度上給到「人上人」；網站的美觀效果給到「拉」，過於簡陋了。
QQ 堂小遊戲
第三個項目，聽上去好像並不難，但是很考驗 AI 的水平。
用純前端實現一個 QQ 堂風格的放置水球對戰小遊戲，玩家在網格地圖中移動、放置水球、炸掉障礙物和敵人，還要有 AI 電腦對手。
這個項目主要測試模型的 複雜交互邏輯和遊戲編程能力，碰撞檢測、狀態機、AI 尋路這些，都是難啃的硬骨頭。
輸入提示詞：
## 角色
你是一個前端遊戲開發工程師，擅長 Canvas / Web 遊戲開發。
## 任務
用純前端實現一個「QQ 堂」風格的單機小遊戲。QQ 堂是一個俯視角的放置水球（類似炸彈人）對戰遊戲：玩家在網格地圖中移動，放置水球，水球延時爆炸後產生水柱沿十字方向擴散，可以消除障礙物、擊中對手。
核心功能：網格地圖（含可破壞和不可破壞的障礙物）、玩家鍵盤操控移動和放置水球、水球定時爆炸 + 水柱擴散動畫、AI 電腦對手（簡單尋路和躲避邏輯）、道具掉落（增加水球數量、增加爆炸範圍、加速）、勝負判定和重新開始。
## 技術棧
- 純 HTML + Canvas + JavaScript（單 HTML 文件，不依賴任何框架或遊戲引擎）
- 音效：Web Audio API
## 要求
1. 畫面可愛卡通，用代碼繪製角色和地圖元素（不依賴外部圖片資源），配色明快
2. 地圖至少 13×11 格，每局隨機生成障礙物佈局
3. AI 對手要有基本智能：能主動放置水球、能躲避即將爆炸的水球
4. 包含開始界面和遊戲結束界面
5. 必須生成完整可運行的代碼，完成後自主驗證
5 分鐘後，AI 完成了任務。其實就生成了一個 HTML 網頁，生成速度一般：
然後打開網站一看，我差點沒把飯噴出來。。。
不是哥們，你管這叫 QQ 堂？！爺青逝啊！
開一把試試看，你別說，竟然真的能玩，放置炸彈炸箱子、消滅敵人：
但是 Bug 實在是太多了！
移動速度飛快、穿模、卡牆，讓我想到了以前玩 QQ 堂遇到外掛的時候。。。
可笑的是，敵人連放個炸彈都不會，只能跟在我屁股後面走，就差把「我是沙比」4 個字寫在臉上了。
這個項目 Bug 太多，從功能完成度上給到「拉完了」，開發速度上給到「NPC」，美觀效果給到「拉」。
我都不敢想象如果讓它開發個植物大戰殭屍，能搞出個什麼炸裂的效果，交給你們來試試吧~
Claude Code 源碼分析
最後一個項目，做一個展示 Claude Code 架構設計和實現原理的網站，包含項目概覽、架構圖、核心模塊詳解、流程圖、源碼目錄結構這些模塊，信息量很大。
這個項目主要測試模型的 信息架構能力和數據可視化能力，看它能不能理解複雜系統並清晰地展示出來。
輸入提示詞，同時把 Claude Code 源碼包的路徑提供給 AI：
## 角色
你是一個全棧工程師，擅長 React 前端 + Python 後端開發，同時精通代碼架構分析和數據可視化。
## 任務
開發一個「Claude Code 源碼分析」網站，系統性地展示 Claude Code（Anthropic 的命令行 AI 編程工具）的架構設計和實現原理。
包含以下模塊：項目概覽（一句話定位 + 關鍵指標）、架構總覽圖（交互式模塊關係圖，可點擊展開詳情）、核心模塊詳解（Agent 循環、Tool 系統、Context 管理、權限控制等，每個模塊一個詳情頁）、關鍵流程圖（用戶輸入→思考→工具調用→輸出的完整鏈路）、源碼目錄結構（可展開的樹形瀏覽 + 搜索過濾）。
## 技術棧
- 前端：React + TypeScript (Vite 構建)
- UI 組件：Mantine（使用其 AppShell、NavLink、Tabs、Accordion、Paper 等組件）
- 可視化：React Flow 繪製架構圖和流程圖
- 後端：Python Flask，提供分析數據的 API（架構信息、模塊數據以 JSON 格式存儲）
- 前後端通信：REST API
## 要求
1. 使用 Mantine 的 AppShell 做整體佈局（側邊導航 + 主內容區），支持亮/暗色模式切換
2. 架構圖使用 React Flow，支持節點點擊展開詳情、縮放拖拽
3. 後端用 Flask 提供靜態 JSON 數據的 API，數據內容基於 Claude Code 的公開信息整理
4. 支持全站搜索，快速定位模塊和關鍵概念
5. 前後端分離，分別提供啓動命令
6. 必須生成完整可運行的代碼，完成後自主驗證
AI 覺得任務比較複雜，自動進入了計劃模式，先解壓源碼包分析架構，再規劃實現方案：
竟然跑了半個小時才完成，本來我要出門的，硬控了我這麼久。。。
運行，測試下效果。
首先是 Claude Code 項目概覽，你別說，這次看起來還有模有樣的，列出了源文件數、組件數、工具數等關鍵指標，還標註了技術棧：
然後查看架構總覽，這裏提供了一個可以交互式操作的架構圖，用 React Flow 繪製，支持拖拽和縮放，排版佈局還挺整齊的，不錯不錯~
點擊某個模塊，可以查看這個模塊的具體設計，包括模塊定位、架構設計、關鍵文件等信息：
然後查看關鍵流程圖。不是哥們，剛誇你兩下就飄了是吧，你管這叫流程圖？！
最後是查看源碼目錄結構，笑發財了，就一個空目錄 src，根本點不開！
評價一下，代碼分析能力我覺得還可以，項目概覽和架構總覽做得不錯，給到「人上人」鼓勵一下。但是流程圖和目錄結構都存在明顯 Bug，功能完成質量給到「拉」，開發速度也給到「拉」，對不起我等待的半小時。
總結
最後簡單聊聊這次測試下來，我對小米 MiMo-V2.5-Pro 的真實感受。
先說能力。它是有能力完成全棧項目的，4 個任務都成功跑起來了。
但是質量嘛，一言難盡。
感覺它是個不太上進的 AI，只用最簡單的方式完成了我的任務，主打一個「能跑就行」，多做一點功能都不帶的。
怪不得官方宣傳 token 效率高呢，省 token 的方式就是少幹活？
從實際效果來看，整體編程能力不如 DeepSeek V4，跟 Claude Opus 就更沒法比了。
我測了 4 個任務，執行過程中竟然 都沒有使用過我安裝的技能（Firecrawl、Context7、Frontend Design），而是用了 Claude Code 內置的搜索和抓取工具。這說明 MiMo-V2.5-Pro 在工具調用的決策上還不夠聰明，更好的工具就在手邊，它愣是沒用。
再看看成本。4 個項目總共消耗了 2300 萬 tokens，套餐額度才用了 1%，舒服了。。。
我還試了一下不用套餐的 tokens 消耗，單獨開發一個博客類靜態網站，大概 1.6 元左右。大家覺得貴還是便宜？
雖然效果不算好，但是人家免費送 16 億 tokens，感謝就完事兒了，要啥自行車啊！
我覺得目前它比較適合開發一些工具類的小項目、或者解決一些日常編程小問題。如果想做複雜項目，還是要花心思編寫提示詞的，比如明確引導它使用技能、給出更詳細的方案設計，再加上人工幫忙把控。
說白了，模型不夠強的時候，提示詞和 Harness 工程就要做得更好。
OK 就分享到這裏，本文會收錄到我免費開源的 《Vibe Coding 零基礎入門教程》，上千張圖、幾十萬字，帶你從 0 開始快速學會 AI 編程，做出自己的產品、跑通變現全流程，一次拿捏。
開源指路：https://github.com/liyupi/ai-guide
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