企业官网建设流程全解析

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1. 先明确目标：同一批失败单测，两种工具各修一遍

如果你正在维护一个 Django 仓库，测试套件里总有那么几个单测因为模型字段变更、序列化器校验、迁移遗漏或者依赖注入顺序而挂掉。手动一个个查堆栈、改代码、再跑测试，来回切换终端和编辑器，效率很低。

这篇内容要做的，是拿同一个 Django 仓库里同一批失败单测（假设 5 个），分别用 Aider 和 Continue 两个工具，在同一把 TaoToken Key、同一个模型 Kimi K2.7 Code的条件下各修一遍，记录三件事：成功修复数、往返轮次、Token 消耗。TaoToken 在这里的角色是统一供应商——你只需要在 TaoToken 官网 创建一个 Key，然后把https://taotoken.net/api分别写进 Aider 的openai-api-base和 Continue 的 provider 配置，两个工具就共享同一个模型入口。

最终产出是一张两工具对照表（修复数 / 轮次 / Token / 人工干预次数）加两份配置文件全文。如果你本地没有可跑的 Django 环境，本文只交方法和表格模板，不填数字。

需要提前说明：本文不含排行分数，也不对 Aider 或 Continue 做优劣定论，只呈现同一任务下的可复现流程与记录方式。

2. 操作步骤：从建 Key 到跑通两个工具

2.1 在 TaoToken 创建 Key

打开 TaoToken 官网，进入控制台创建 API Key。建议单独建一个 Key 用于这次对比，方便后续在控制台看用量。创建入口在 Console，Key 管理在 API Keys。

拿到 Key 后，记下两样东西：

• API Base：https://taotoken.net/api
• 模型 ID：Kimi K2.7 Code（具体模型 ID 以官网模型列表为准）

2.2 准备 Django 仓库与失败单测

假设你的仓库结构如下：

myproject/ ├── manage.py ├── myapp/ │ ├── models.py │ ├── serializers.py │ ├── views.py │ └── tests/ │ ├── test_models.py │ ├── test_serializers.py │ └── test_views.py └── requirements.txt

先跑一遍测试，确认失败的是哪 5 个：

python manage.py test myapp.tests -v 2

把失败的测试名记下来，例如：

FAIL: test_create_order (myapp.tests.test_views.OrderViewTest) FAIL: test_serializer_validation (myapp.tests.test_serializers.OrderSerializerTest) FAIL: test_total_amount (myapp.tests.test_models.OrderModelTest) FAIL: test_status_transition (myapp.tests.test_models.OrderModelTest) FAIL: test_list_filter (myapp.tests.test_views.OrderListViewTest)

这 5 个就是本次对比的固定任务集。两个工具都只修这 5 个，不额外扩展。

2.3 安装 Aider

Aider 是一个命令行 AI 编程工具，直接在终端里和模型对话、改文件。

pip install aider-chat

安装完成后，用 TaoToken 的 Key 和 API Base 启动：

export OPENAI_API_KEY=你的_TaoToken_Key export OPENAI_API_BASE=https://taotoken.net/api aider --model openai/Kimi-K2.7-Code \ --openai-api-base https://taotoken.net/api \ --openai-api-key 你的_TaoToken_Key

如果你更习惯用配置文件，可以在项目根目录建.aider.conf.yml：

openai-api-base: https://taotoken.net/api openai-api-key: 你的_TaoToken_Key model: openai/Kimi-K2.7-Code auto-commits: false

然后直接aider启动即可。

2.4 安装 Continue

Continue 是 VS Code / JetBrains 的插件，在编辑器侧边栏里对话和改代码。在 VS Code 扩展市场搜索 Continue 安装，或者用命令行：

code --install-extension Continue.continue

安装后打开 Continue 的配置文件~/.continue/config.json，加入 TaoToken 作为 provider：

{ "models": [ { "title": "Kimi K2.7 Code via TaoToken", "provider": "openai", "model": "Kimi-K2.7-Code", "apiBase": "https://taotoken.net/api", "apiKey": "你的_TaoToken_Key" } ], "tabAutocompleteModel": { "title": "Kimi K2.7 Code via TaoToken", "provider": "openai", "model": "Kimi-K2.7-Code", "apiBase": "https://taotoken.net/api", "apiKey": "你的_TaoToken_Key" } }

保存后重启 VS Code，在 Continue 侧边栏选择这个模型即可。

2.5 统一修复流程

两个工具都用同一套流程，保证可比性：

1. 打开失败测试文件，把失败堆栈贴给工具；
2. 让工具定位到相关源码文件；
3. 让工具给出修改方案并应用；
4. 手动跑python manage.py test myapp.tests.test_xxx验证；
5. 记录这一轮是否修复成功、消耗多少 Token、是否需要人工干预。

Aider 里可以直接：

/add myapp/tests/test_views.py myapp/views.py 修复 test_create_order 这个失败测试，先解释原因再改代码。

Continue 里在侧边栏输入类似指令，选中相关文件作为上下文。

每修一个测试，记录一行数据。5 个测试全部跑完，得到两张表。

3. TaoToken 接入与配置要点

3.1 Aider 的配置字段

Aider 走 OpenAI 兼容协议，关键字段是：

• openai-api-base：填https://taotoken.net/api
• openai-api-key：填 TaoToken Key
• model：填openai/前缀加模型 ID

注意 Aider 的模型名需要带 provider 前缀，例如openai/Kimi-K2.7-Code。如果模型 ID 在官网有变化，以 TaoToken 文档 为准。

3.2 Continue 的配置字段

Continue 的config.json里，provider 填openai，apiBase填https://taotoken.net/api，apiKey填 TaoToken Key，model填模型 ID。Continue 不需要openai/前缀。

如果你同时用 Claude Code 或 Codex，TaoToken 也能接：

• Claude Code：在settings.json里配置ANTHROPIC_BASE_URL和ANTHROPIC_API_KEY；
• Codex：在config.toml里配置 provider 和 model；
• CC Switch：用三件套方式切换不同供应商配置。

这些配置的详细字段可以在 TaoToken 接入文档 里查到。

3.3 用 CLI 快速启动

如果你不想手动配环境变量，可以用 TaoToken 的 CLI：

npm i -g @taotoken/taotoken taotoken cc -k YOUR_API_KEY -u https://taotoken.net/api -m Kimi-K2.7-Code

这条命令会帮你把 Claude Code 的配置写好，适合快速验证 Key 是否可用。

4. 可验证结果与失败分支

4.1 对照表模板

修完 5 个测试后，填这张表：

如果你本地没有可跑环境，这张表就作为模板保留，不填数字。本文不含排行分数，也不对两个工具做排名。

4.2 记录 Token 消耗

Aider 在每次对话后会显示 Token 用量，也可以在 TaoToken 控制台的用量页面查看这个 Key 的总消耗。Continue 的 Token 用量在侧边栏对话记录里可以看到，同样能在 TaoToken 控制台核对。

建议每修完一个测试就记一次，避免最后对不上。

4.3 常见失败分支

分支一：401 未授权

如果 Aider 或 Continue 报 401，先检查 Key 是否复制完整、是否有多余空格。然后确认apiBase填的是https://taotoken.net/api，不是官网首页地址。

分支二：404 模型不存在

如果报 404，说明模型 ID 写错了。去 TaoToken 模型对话 页面确认当前可用的模型 ID，再填回配置。

分支三：工具改了文件但测试仍失败

这种情况通常是模型只改了表面症状，没改到根因。记录为「未修复」，并记下人工干预次数。不要反复让同一个工具重试超过 3 轮，否则 Token 消耗会失控。

分支四：工具无法读取项目上下文

Aider 需要你手动/add文件，Continue 需要你选中文件作为上下文。如果没给够上下文，模型会瞎猜。记录为「上下文不足导致失败」，不算工具本身的问题。

分支五：Token 消耗异常高

如果某个测试消耗的 Token 明显高于其他，检查是不是把整个仓库都塞进了上下文。Aider 可以用/add只加相关文件，Continue 可以只选中相关代码块。

5. 限制、成本与模型选择

5.1 这次对比的局限

第一，只用了 5 个失败单测，样本量小，不能代表两个工具在所有 Django 项目上的表现。第二，只用了 Kimi K2.7 Code 一个模型，换模型结果可能不同。第三，修复成功与否和测试本身的难度强相关，简单的字段改名和复杂的并发逻辑，修复难度不在一个量级。

所以这张表只说明「在这 5 个测试、这个模型、这个 Key 下」的结果，不构成通用结论。

5.2 成本怎么看

Token 消耗直接对应费用。TaoToken 的计费以官网标价为准，不同模型价格不同。Kimi K2.7 Code 的单价、上下文长度、是否支持缓存，都以 TaoToken 官网 的模型页面为准。

控制成本的几个做法：

• 只给相关文件，不给整个仓库；
• 每个测试最多重试 3 轮，超过就人工介入；
• 用同一个 Key 跑两个工具，方便在控制台对比总消耗；
• 如果只是修单测，不需要用最贵的模型，选性价比合适的即可。

5.3 模型选择建议

Kimi K2.7 Code 适合代码修复类任务，但如果你发现某些测试它反复修不好，可以换一个模型再试。TaoToken 支持多个模型，切换时只需要改配置里的模型 ID，API Base 和 Key 不变。

如果你要长期做这类对比或开发任务，可以看 Coding Plan，按计划使用比单次调用更可控。如果只是临时接入和排障，用 API Keys 加 接入文档 就够了。

5.4 两份配置文件全文

Aider 配置（.aider.conf.yml）：

openai-api-base: https://taotoken.net/api openai-api-key: 你的_TaoToken_Key model: openai/Kimi-K2.7-Code auto-commits: false

Continue 配置（~/.continue/config.json）：

{ "models": [ { "title": "Kimi K2.7 Code via TaoToken", "provider": "openai", "model": "Kimi-K2.7-Code", "apiBase": "https://taotoken.net/api", "apiKey": "你的_TaoToken_Key" } ], "tabAutocompleteModel": { "title": "Kimi K2.7 Code via TaoToken", "provider": "openai", "model": "Kimi-K2.7-Code", "apiBase": "https://taotoken.net/api", "apiKey": "你的_TaoToken_Key" } }

把这两份配置里的 Key 换成你自己的，就可以在同一个 Django 仓库上复现这次对比。记住：本文不含排行分数，所有数字都需要你在本地跑出来后填入表格。

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