面向大型代码库的 AI 编程助手——这是 Augment Code 最主要的用途，也是本文讨论的前提。

这篇不列具体价格（以官网为准），而是帮你判断自己属于哪类用户、该选什么方案。

先回答这 5 个问题

  1. 每周大概用几次？偶尔用还是每天用？
  2. 是一个人用，还是需要团队共享与权限管理？
  3. 是否需要接入其他系统（API、集成）？
  4. 处理的数据是否敏感，需要企业级条款吗？
  5. 预算由个人承担还是公司报销？

对应的选择

你的情况建议
偶尔使用、先体验免费版或试用，先跑通一个任务
每天使用的个人个人付费版，按月订阅便于随时调整
3 人以上协作团队版，关注共享空间、权限与账单管理
需要接入系统API 或开发者方案，按用量计费并设上限
有合规要求企业版或私有化，先审数据处理协议

不同产品的方案名称和权益差异很大，Augment Code 具体有哪些档位、价格多少，请以官方定价页为准，本文不引用可能过期的价格。

试用期内该测什么

修复报错

输入：一段报错堆栈和相关代码。

这是报错信息和相关代码。请先解释报错原因，给出最小修改方案，并说明为什么这个修改不会影响其他调用方。

交付前确认：修改范围足够小。

延伸练习

代码审查

准备材料：一个 Pull Request 的改动。

审查这个改动，按「必须修改 / 建议修改 / 可以忽略」三级列出问题，每条附上文件和行号，重点关注安全、并发和错误处理。

验收标准：问题定位到行。

写技术文档

准备材料：一个模块的源码。

根据源码为这个模块写 README：用途、安装、最小示例、配置项表格和常见问题。示例代码必须能直接运行。

验收标准：示例代码可运行。

读懂陌生代码库

输入：一个刚接手的项目仓库。

先不要改任何代码。请阅读这个仓库，输出：1）目录结构说明；2）主要模块之间的调用关系；3）本地运行步骤；4）你认为最脆弱的 3 个地方。

检查点：运行步骤能实际跑通。

常见问题：AI 改动范围过大

要求先给计划和文件清单，限定只改指定文件。

常见问题：测试全绿但功能不对

人工补充关键用例，检查测试是否真正断言了结果。

常见问题：泄露密钥的风险

把密钥放在环境变量，规则文件中禁止读取 .env 等敏感文件。

概念补充：MCP

让编程工具连接外部数据和工具的协议。

概念补充：差异审阅

在接受 AI 修改前逐个查看 diff，是最重要的安全习惯。

适合人群：研究生

研究生可以用 Augment 处理文献阅读、开题与论文写作等工作。需要注意：遵守学校学术诚信规定，AI 只用于辅助理解和润色。

适合人群：软件工程师

软件工程师可以用 Augment 处理代码阅读与重构、测试与排错等工作。需要注意：不要把密钥和未开源代码上传到未授权工具，合并前审阅每处改动。

适合人群：新媒体运营

新媒体运营可以用 Augment 处理内容排期、数据复盘等工作。需要注意：活动规则与奖品说明要准确，避免诱导分享等违规玩法。

使用提醒

所有示例输出均为示意，不代表真实统计或效果承诺；请以自己的测试结果为准。

文中提示词和示例仅作示意，实际效果取决于你的材料和 Augment 当前版本，重要内容请人工核对后再使用。

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