AI 写代码的恐惧

用 AI coding agent 构建复杂项目，需要多轮对话、反复迭代。

你会害怕什么？

  • 第 1 轮：AI 改了 30 个文件，300 处修改，review 到第 50 处就崩溃
  • 第 2 轮：继续让 AI 改，它把刚 review 过的代码又改了
  • 第 3 轮：最新改动破坏了逻辑，想回退到上一个好状态，但没有可信的 checkpoint
  • 第 N 轮：代码处于混乱状态，越来越超出你的控制

核心痛点：多轮迭代中，AI 能写代码，但你不知道如何安全、高效地接管。

现有 AI IDE 给了一堆功能，没给你控制权。

更糟的是：AI 写的代码直接推给队友 review，owner 自己都没逐行看过。Owner 必须是第一个 reviewer。 AI 是辅助工具，不是替代品。

这些问题在 Databend 开发中越来越明显。近 190 万行 Rust 代码，模块众多，AI coding agent 使用率越来越高。放手让 AI 随便改？不敢想象。限制太死？拖慢迭代速度。

需要在完全 vibe coding（AI 随便写）和传统 coding（纯手写）之间找到平衡：AI 强力辅助，人严格把控，代码质量像人写的。

工欲善其事，必先利其器。于是我开发了 Snowtree：让你敢放心地让 AI 写代码。

Snowtree 是一个桌面应用，管理多个 AI coding agent 会话，通过 worktree 隔离 + 增量 review 让你掌控 AI 代码。

它解决三个核心问题：隔离 git 代码减少干扰、保持 AI agent 最新能力、多轮迭代的安全接管。

Snowtree

Snowtree 做什么？

一句话：从隔离环境到 PR，完整闭环。

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
┌─────────────┐     ┌─────────────┐     ┌─────────────┐
│  Worktree   │────▶│  AI Coding  │────▶│   Changes   │
│   隔离环境   │     │ Codex/Claude│     │   代码变更   │
└─────────────┘     └─────────────┘     └─────────────┘
                                               │
       ┌───────────────────────────────────────┘
       ▼
┌─────────────┐     ┌─────────────┐     ┌─────────────┐
│   Review    │────▶│Stage/Restore│────▶│   Commit    │
│   逐行审查   │     │  选择保留    │     │   提交快照   │
└─────────────┘     └─────────────┘     └─────────────┘
                                               │
                                               ▼
                                        ┌─────────────┐
                                        │  Create/    │
                                        │  Sync PR    │
                                        └─────────────┘

完整工作流：

  1. Worktree 隔离：为每个 AI 会话创建独立的 git worktree，主仓库零干扰
  2. AI Coding：在隔离环境中调用 Codex 或 Claude Code CLI 进行编码
  3. Changes 生成：AI 完成后，自动展示所有代码变更
  4. 逐行 Review：按 hunk 逐行审查，看清 AI 改了什么
  5. Stage or Restore：满意的 hunk 点 Stage 保留，不满意的 Restore 丢弃
  6. Commit：将 staged 的代码提交，形成可信快照
  7. Create/Sync PR：基于 commit 一键创建或同步到远程 PR

这就是 Snowtree 的核心价值：把 AI 的自由发挥和人的严格把控串成一条流水线。

三个核心设计理念

1. 基于 Git Worktree 的并行隔离

习惯用 git branch，但同一时刻只能开发一个分支。

想象这个场景：Codex 正在重构模块，突然来了紧急 bug。停下来等 AI 完成？还是先 commit 再切 branch？

Snowtree 方案：每个 AI 会话独立的 worktree。

1
2
3
4
5
6
7
8
9
main-repo/
├── .git/
├── src/
└── ...

~/.snowtree/worktrees/
├── session-1-refactor/         # Codex 在重构模块
├── session-2-bugfix/           # Claude 在修紧急 bug
└── session-3-feature/          # 另一个 AI coding agent 开发新功能

Snowtree Chat

完全隔离，互不干扰。AI 随便改，不影响主工作区，不和其他会话冲突。完成后合并、删除 worktree，干净利落。

2. 原生 AI Coding Agent 能力，不做封装

很多 AI IDE 封装或”改进” AI coding agent，结果：

  • 永远落后于官方（Claude Code 和 Codex 更新频繁，最清楚如何适配自己的模型）
  • 最新特性用不上
  • 自己实现的还不如原版

哲学：最大化利用原生 CLI，零封装。

直接调用本机的 Claude Code 和 Codex CLI，通过 PTY 启动真实进程，捕获输出，不改行为。

只做一件事：管理会话和工作流，不重新发明 AI coding agent。

3. 人必须掌控 AI 代码：Review-Stage-Commit 工作流

核心中的核心。

我的实战经验：每轮对话后，觉得可以就赶紧 commit，防止下轮 AI 改动破坏又无法回退。

这其实就是增量 snapshot 思路：确认的立刻保存（stage），每次只 review 新增改动。

传统工作流：

1
2
3
AI 改代码 → 一次性 review 全部 → commit
                 ↓
            太多，review 不过来

Snowtree 工作流：增量 review + snapshot

1
2
3
4
5
Round 1: AI 改代码 → Review → Approve → Stage (snapshot)
                                           ↓
Round 2: AI 继续改 → 只 review 增量 → Approve → Stage
                                           ↓
Round N: 重复...  → 全部通过 → Commit → Create/Push PR

Snowtree Diff Review

核心：Stage = Snapshot。

Approve 的代码立刻 stage，保存在 staging area。AI 随便继续改，我只 review 新增量。甚至可以中途 commit，sync 到 GitHub PR，万无一失。

核心优势：

  • 分批 review：每次看几个文件，不被淹没
  • 按行控制：不爽的代码不做 stage，继续对话让 AI 重改
  • 安全迭代：staged = snapshot，AI 怎么改都不影响

适合谁？

有经验、想认真 review AI 代码的开发者。

开源

项目地址：https://github.com/bohutang/snowtree (Apache 2.0)

核心：极简、原生、可控。

参考了 Zed/OpenCode 等优秀 IDE 的设计风格，基于他们的代码，由 Codex 和 Claude Code 交替蒸馏，加上我的产品观。