使用Void(平替Cursor)的测试记录

AI AI 工具 cursor void 编程
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  1. void
    1. 先撰写需求提示词：
    2. 第一次直接用void搭配LM Studio的Qwen3-30B-A3B MLX 4bit量化测试：
    3. 第二次测试，优化提示词
  2. 🎯 需求背景
  3. 🧩 功能模块拆解
    1. 1. 词库配置
    2. 2. 答题界面
    3. 3. 答题流程
    4. 4. 结果显示
    5. 5. Webhook 发送
    6. 6. 界面设计
  4. 🧰 技术建议（供程序员参考）
  5. ✅ 总结
  6. Qwen大模型更换8位量化
    1. 测试Qwen3-14B 8bit
    2. 测试 Qwen3-30B-A3B
    3. 修改void参数后再试Qwen3-30B-A3B 8bit
    4. 换openrouter/qwen2.5-coder-32b（free）测试
  7. 豆包阐述较好的写代码模型
    1. 关于你提到的模型档次：
    2. 选择建议：
  8. 总结

void

在网上了解到，Void 是一款开源的 AI 代码编辑器，堪称 Cursor 的开源平替。其功能强大，可兼容各类模型，并支持本地运行，使用户能够全面掌控自身数据，真正做到安全可控。

我尝试使用这款允许本地 AI 运行的 IDE，检验一下实际效果。

选取的测试用例：请它帮我生成一份英语单词拼写测验题（网页）。用于小学英语练习。

先撰写需求提示词：

我想在 wordspell-exam 目录下编写一个html 页面，实现英语单词拼写练习。我可以在代码内配置很多单词，每次打开页面 在配置的词库中随机产生20道单词题目，让用户一个单词一个单词轮流答题。
每一题单词答题时，画面全屏幕显示 ：上面1行中文大字（题目），中间一行为输入框，输入框可体现出单词的字符数量框（类似于大多数网页输入6位验证码的样式）；下面一行为确认按钮。
点击确认按钮会跳转下一题，如果所有单词题目答题完毕后，会自动出结果、得分。
结果需要包含 错误的单词 和 对应的正确答案，得分采用百分制换算计算得出。
出答案的时候需要顺便发送webhook。

  • Webhook请求地址：'https://open.feishu.cn/open-apis/bot/v2/hook/yyyyyy-xxxxxxx'
  • 请求方式：POST
  • 请求头：Content-Type: application/json
  • 请求体：{"msg_type":"text","content":{"text":"request example"}}
    界面现代化简约一点，适配iPad和pc。

第一次直接用void搭配LM Studio的Qwen3-30B-A3B MLX 4bit量化测试：

非常不尽人意。没有全部命中目标。
第一次做的，他产出题目是英文，答案是英文，且没有字符数量框。

第二次测试，优化提示词

第二次，我先用提示词转换成更有逻辑性的策划文档。

转换后的提示词：

🎯 需求背景

我们要在 wordspell-exam 目录下开发一个英语单词拼写练习的 HTML 页面，用于用户进行单个单词的拼写训练。页面需要具备以下功能：

🧩 功能模块拆解

1. 词库配置

  • 在 HTML 或 JS 中内置一个单词列表（数组），例如：
    const wordList = [
  { en: "apple", zh: "苹果" },
  { en: "banana", zh: "香蕉" },
  // ...更多单词
];
  • 每次打开页面时，从这个词库中随机抽取 20 个单词，作为本次练习的题目。

2. 答题界面

  • 每次只显示一个单词，用户逐个答题。

  • 界面布局如下：

    [全屏显示]

中文题目（大字）

-------------------
|                 |
|     _ _ _ _     | （输入框，显示字符数量）
-------------------

[确认按钮]

  • 输入框样式：类似验证码的格式，比如 ____（4 个下划线），根据单词长度自动调整。

  • 输入框只允许输入字母，大小写不敏感。

3. 答题流程

  • 用户在输入框中输入单词，点击“确认”按钮。
  • 系统判断是否正确：
    • 正确：进入下一题
    • 错误：记录错误，并进入下一题
  • 所有题目答完后，自动跳转到结果页。

4. 结果显示

  • 显示总得分（百分制）
  • 展示所有错误的单词及正确答案
  • 例如：
    错误：apple → 正确是 "apple"
错误：banan → 正确是 "banana"

5. Webhook 发送

  • 在结果页生成后，自动发送 POST 请求到指定地址：
    • URL: https://open.feishu.cn/open-apis/bot/v2/hook/xxxxxxxx
    • Method: POST
    • Headers:
      Content-Type: application/json
    • Body 示例：
      {
  "msg_type": "text",
  "content": {
    "text": "用户完成拼写练习，得分：80%"
  }
}
    • 注意：实际发送的内容应包含用户得分、错误单词列表等信息，具体格式可由你定义。

6. 界面设计

  • 简洁现代风格，适配 PC 和 iPad。
  • 使用响应式设计（如 Flex 或 Grid），确保在不同设备上显示正常。

🧰 技术建议（供程序员参考）

  • 前端技术：HTML + CSS + JavaScript
  • 状态管理：可以用 let 或 const 变量保存当前题号、用户输入、错误记录等
  • 样式建议：使用 flex 布局，字体大、间距合理
  • 移动端适配：使用 viewport 设置和媒体查询（Media Query）

✅ 总结

这个页面的核心是：

  • 随机抽取 20 题
  • 逐题答题，显示字符数
  • 结果页展示得分和错误信息
  • 自动发送 webhook

然后让它做，好家伙，它做的直接写成python了。

那么问题出在哪里，30B的模型不可能连这个需求都不理解吧？

Qwen大模型更换8位量化

用Qwen3-30B-A3B 4bit不满意，怀疑是量化的问题。

准备换8bit量化，基于信息：

  • 因为查资料有人说Qweb3-4B不量化版本都很强的。
  • 问豆包，说8bit量化效果跟全尺寸的接近，4bit量化可以观测到明显性能下降。

所以，拟先更换为可流畅运行的Qwen3-14B-MLX 8bit（16GB）版本，试其效果；继而再以Qwen3-30B-A3B 8bit（32.46GB）版本进一步验证，以期获得更优结果。

测试Qwen3-14B 8bit

测试14B配合void，但是发现出问题了，void持续在报错。我把上下文调到40960后重新继续。

还是报错

Error: Unable to write file '/Users/rhett/MyWork/2025/AIToolWorkspace/wordspell-exam/spell_practice.html <content> <!DOCTYPE html> <html lang="zh-CN"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>英语单词拼写练习</title>...

奇了怪了，换成30B-A3B-4bit试试看，重新执行，又可以生成html但是不自动插入到文件里，只显示在agent对话里。但void agent面板里不报错。

测试 Qwen3-30B-A3B

换成30B-A3B 8bit，和4bit一样，生成html但是不能自动写入到文件里，而且对需求的理解没做到位，比如根本没有实现提交webhook的需求。

观察记录：

  • Qwen3-14B Dense模型 8bit的运行速度显著慢于Qwen3-30B-A3B MoE的4bit。占内存小一些但速度慢。
  • Qwen3-30B-A3B 8bit的速度也比14B快，说明Dense模型速度没有MoE快。
  • void应该是在某些方面没有适配好千问模型，所以导致内容无法插入到具体文件。

修改void参数后再试Qwen3-30B-A3B 8bit

就算是Qwen3-30B-A3B，他对我的需求居然理解都不到位，我很震惊。我提出的6个要求，他居然都不能复述出来。感觉全是幻觉。

晚上吃完饭后，我脑子清醒了，再研究了一下配置，无意间发现了一个配置，在模型开关旁边有个加号，点击可以打开advanced settings，这玩意默认给contextWindow是4096，reserved是8192，我改成40960和我LM Studio设置一致，并减少reserved之后，终于能听懂我的需求了：

听懂需求后输出的html看起来是对的，但是——

这一版的问题在于，代码在浏览器运行会报错。

人肉检查了一下，发现30B的代码写得上下衔接有问题。莫非千问30B不适合写代码？

换openrouter/qwen2.5-coder-32b（free）测试

速度明显比本地30B的慢多了。

能够自动在输出html后执行写入文件操作！

能够代码运行不报错，完整实现了需求中提出的所有功能，走完单词拼写和检查流程，也有提交webhook。

奇怪，难道void搭配coder模型就可以写入文件？

目前还没有在本地部署这个模型，所以无法确认在void中不能自动写入文件是本地部署的问题还是qwen3模型的问题。也不需要验证了，反正云端调用是免费的，那就不需要本地运行了。

嗯看来搭配void目前免费方案最靠谱的就是这个**openrouter/qwen2.5-coder-32b（free）**模型了。

豆包阐述较好的写代码模型

关于你提到的模型档次：

  • Qwen2.5-Coder-32B-Instruct:Free：属于中等偏上水平，适合日常开发任务，在中文编程场景中表现较好。
  • DeepSeek-R1-Zero:Free：属于入门级模型，适合简单代码生成和学习使用，对于复杂任务支持有限。
  • Qwen3-30B-A3B：属于高端模型，具备较强的代码理解和生成能力，可应对复杂开发需求。

选择建议：

  • 初学者或简单任务：可选择免费的入门级模型，如 DeepSeek-R1-Zero:Free。
  • 专业开发者：建议使用 Qwen3-30B-A3B 或 GPT-4 Turbo 等高端模型。
  • 中文场景优先：Qwen 系列是不错的选择。

为什么我今天的测试例子，感觉qwen2.5-coder-32b比Qwen3-30B-A3B靠谱呢？看来我还需要继续观察观察了。

计划下周在小程序开发场景进一步试试看谁写小程序项目靠谱。

总结

  • Void 是一款开源的 AI 代码编辑器，可作为 Cursor 的平替使用。
  • Void 支持本地运行，用户可以全面掌控数据，确保安全可控。
  • 测试目标是使用 Void 生成一个英语单词拼写测验的 HTML 页面。
  • 第一次测试中，模型未完全理解需求，生成的内容不符合预期。
  • 优化提示词后，模型仍未能正确生成 HTML 页面，而是输出了 Python 代码。
  • 更换为 Qwen3-14B 和 Qwen3-30B 的 8bit 量化版本后，模型仍存在理解偏差和功能缺失。
  • Void 在写入文件时出现错误，可能与模型适配或配置有关。
  • 调整 Void 的上下文窗口设置后，模型开始正确生成 HTML 内容，但代码存在运行错误。
  • 使用 OpenRouter 上的 Qwen2.5-Coder-32B 模型时，模型能够正确生成并写入 HTML 文件。
  • Qwen2.5-Coder-32B 在测试中表现优于 Qwen3-30B-A3B，适合当前需求。
  • 未来计划在小程序开发场景中进一步测试不同模型的表现。
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