背景
各模型概要
性能评估
Ghost Comments
看那些右箭头，就是动态注释，没有真实写入文件
代码BUG修复
总体一般，没有智能体的特色，只有CodeGeeX问答模式。
增加注释
速度快，但不生成方法头部的注释
解释代码
文字解释后，生成了流程图
实战代码扩展性修改PK
提示词
@workspace #codebase 此处，我们使用类强制转换为RedisVectorStore类，如何避免直接依赖实现类RedisVectorStore, 修改为优雅代码实现
IDEA+GLM4.5 符合OOP思想，面向接口编程思想。
接下来我们PK其他几个模型
对比TONGYI LINGMA+Qwen3-coder
虽然也实现避免依赖，但又依赖jedispool，不是我们想要的结果
对比Trae+Gemini 2.5 Pro
抽取了，使用StringRedisTemplate类解决问题, 但最终不我们想要的OOP编程. 并且Code代码修改完，还存在编译问题。
Kiro+Claude 4.0
采用相对复杂的代码重构，LLM使用了设计模式进行重构，模型能力的确比较强。但没有修改单元测试。
二次对话生成单元测试
Trae+Kimi-K2
采用投机取巧方法，用了反射来解决问题，也不是我们想要的。
总论
GLM4.5 代码综合能力还可以接受，重构类任务相比Claude4模型确实有一点距离，但其国产与开源。本文我们于JAVA工程研发代码场景，在CodeGeeX插件与其他插件，模型下进行对比尝试。直观对比看效果。
希望对大家有帮助与启发。
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作者：Petter Liu
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