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我们现在有一个 react 的原型（ AI 生成的）想把它转成鸿蒙 APP(目标 API 14 以上），同样的提示词、同一个内容，gpt5.1 ，5.2 已经差不多 2~3 次就解决了编译错误，开始进行其他功能上的开发了。minimax-m2 、kimi 、doubao 还在那里来来回回改编译报错语法的问题,GLM4.6 甚至陷入循环。问题越来越多，本来一开始双方都只有 200+个 ERROR ，改到后面 kimi 、minimax-m2 已经到了 800+个 ERROR 了....
用的 trae 、roo code 、kilo code ，trae 一直这样，roo code 、kilo code 勉强好点，ERROR 数量在下降。
话说国产模型应该对鸿蒙一类的支持更好才对吧，为啥会这样？
用的 trae 、roo code 、kilo code ，trae 一直这样，roo code 、kilo code 勉强好点，ERROR 数量在下降。
话说国产模型应该对鸿蒙一类的支持更好才对吧，为啥会这样？
 | 1 kewang 2025 年 12 月 17 日  1 感觉国产模型没有一个能打的 |
 | 2 asd999cxcx OP @kewang 感觉不是很稳定，有时候正常主流开发任务没啥问题，有时候又感觉像突然降智一样，反复改东西也改不好 |
| 3 asd999cxcx OP 最新进展：不知道是晚上用的人少了还是什么情况，使用 minimax-m2 修复了 4 次，完成全部错误修复，现在进行下一步开发，agent 为 roo code |
 | 4 w574495524 2025 年 12 月 17 日 幻觉太重了 |
 | 5 1una0bserver 2025 年 12 月 17 日 via Android 想多了，如果你用过就知道，对鸿蒙支持最好的反而是 Claude ，其次是 GPT 和 Gemini ，国内的都基本没更新过鸿蒙的训练资料。而且你都用 react 了，不如直接迁移到 react native 。鸿蒙的生态基本没有，开发难度会很高，而且对于 ai 来说没有 react native 熟悉。 |
| 6 1una0bserver 2025 年 12 月 17 日 via Android 还有 trae 国内版明显存在降智，同样模型无论是响应速度还是质量都比其他 ide 的要差，更不如付费的国际版，怀疑拿其他模型以次充好。而且 trae 的提示词存在明显问题，用默认 solo 模式只能开发前端，一写其他方面的代码就非常差，哪怕是 Gemini 3 pro ，后来我自己定义 agent 用 spec coding 后，效果提升了非常多 |
 | 7 nananqujava 2025 年 12 月 17 日 @1una0bserver #6 怎么定义 agent 用 spec coding |
| 8 nananqujava 2025 年 12 月 17 日 国产模型变成就最新的 DeepSeek 还行, 其他都是垃圾, kimi 勉勉强强也看什么语言 ,GLM4.6 降智严重 |
 | 9 defaw 2025 年 12 月 17 日 模型没资料就得用 context7 mcp, 写 kotlin multiplatform 的经验之谈 |
 | 10 jacketma 2025 年 12 月 17 日 大模型能力这种玄而又玄的问题，使用起来却是切实可见的差距。 都说全网的数据各家不是都搜集齐了吗？要么是算法上不行？还是老黄的卡真有魔力？ |
 | 11 YanSeven 2025 年 12 月 17 日 国产的卡在质量和规模上应该和老外的没法比。算法上到不觉得能差多少。纯直觉，无参考。 |
 | 12 bbbblue 2025 年 12 月 18 日 因为依赖抽卡的 抽卡第一梯队的可能抽的次数会少点 正确率高 但是差一点的模型正确率低要多抽 同一个问题同样的模型 也会有时候做不对有时候又能做对 用 cc 也是 他做不对了 就 git 滚回去 再开一次 有时候就能做对了 |
 | 13 nosilence 2025 年 12 月 18 日 “话说国产模型应该对鸿蒙一类的支持更好才对吧，为啥会这样？” 你这个假设就是错误的，鸿蒙相关的根本没多少高质量的训练语料 |
 | 14 yiqiao 2025 年 12 月 18 日 还是模型对鸿蒙的资料太少了导致容易幻觉。 |
 | 15 m1nm13 2025 年 12 月 18 日 鸿蒙? 有训练数据吗就要改鸿蒙 |
 | 16 tlerbao 2025 年 12 月 18 日 把感觉去掉，国产=垃圾，浪费生命 |
| 17 asd999cxcx OP @1una0bserver gpt 感觉 plus 的订阅完全不够用...两天就只剩 20%了，用的 5.2 high ，我一点也没接触过 react,那个是技术领导自己用 youwave 生成的。如果转 rn 会有啥特别的坑吗？ trae cn 的 agent 提示词我觉得根本没用，我新建了几个智能体，根本不按我的规定的角色走。 @nananqujava kimi 之前砍价开过会员，感觉不如 iflow 的 glm 开思考，同一个问题同一个提示词，iflow 一两次解决了，kimi 改了不下四五次还有问题。 @defaw 用了呀，我还特地强调，在编码前用 context7 mcp 服务查询确保代码准确性，但是还是一堆问题。 @jacketma 我感觉跟使用时间有关系，有的时间段某家人多就会导致智力跟不上 @YanSeven 现在国内的基本上国产卡了吗？我还以为还是老黄的卡用的多。 @bbbblue 不太了解这方面，我以为是几个卡组成算力池，就算卡差，算力总量在那儿结果也不会差。 @nosilence 我说的更好相对来说，因为个人柑橘鸿蒙开发还是国内为主，因此训练语料啥的会更多点 @m1nm13 只是普通搞个 APP ，提高门槛，国企嘛，你懂的 @yiqiao 我看了下他们的报错，基本上都是什么变量、组件定义的位置不对，用的方法调错位置啥的。头大 |
| 18 bbbblue 2025 年 12 月 18 日 @asd999cxcx 不是 我说的抽卡 是指大模型结果随机 有时能不能做出题看脸 就像手游里抽卡一样 同一个题 第一梯队的模型更容易做对(但也可能做不对 有概率) 但是差点的模型多试几次也可能做对 不是说计算的卡 |
| 19 1una0bserver 2025 年 12 月 19 日 via Android @asd999cxcx 首先不要用国内版，模型垃圾用什么也作用不大，只有 auto 模式还勉强可以（ ps. auto 模式应该不是国内模型，同时含有中英文的请求回复时一般为英文，符合国外模型特点，代码风格也不一样，效果要好一点） |
| 20 1una0bserver 2025 年 12 月 19 日 via Android @nananqujava speckit 或者 openspec ，选他们教程，选最下面通用那个，然后把 agent.md 里的内容作为角色定义复制进对话框，注意不要用 ai 生成 |
 | 21 hengxiangbianhua 2025 年 12 月 19 日 via Android 相同的模型也是有时候聪明有时候愚蠢 |
 | 22 wengjin456123 2025 年 12 月 19 日 我发现现在很多人都在说 GLM4.6 弱智，我本人用的 lite 套餐，基本你如果需要模型帮你理清楚逻辑，GLM4.6 会乱来，你必须说清楚你要什么，逻辑是什么，上下文是哪些，这样的 GLM4.6 执行力目前我用下来算是国产第一，和 claude sonnet 4.5 没区别，因为本人白天用 claude opus/sonnet 4.5 （外企单独的 api ，无限量） 给公司干活，下班了用 gemini3pro 和 自己分析需求解构需求后，给 GLM4.6 ，能省不少时间....，只能说 claude 在你说的不是很清楚的情况下也会乱来但是好很多，但是价格差太大了 |
 | 23 lijianmin321 2025 年 12 月 24 日 国产主打性价比，然后拆解小任务做比较适合，鸿蒙没数据吧，难搞哦。当然实打实排名我还是忠实的 opus 用户，不过是接口 AI 的中转，Claude 这个封号太变态了 |
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