Claude Code ممکن است در حوزه کدنویسی با هوش مصنوعی بیشترین توجه را به خود جلب کرده باشد، اما تنها گزینه موجود نیست. یک نویسنده در XDA Developers پنج ابزار کدنویسی هوش مصنوعی را بررسی کرده تا ببیند هر کدام چه قابلیت‌هایی ارائه می‌دهند. هدف او یافتن ابزاری بود که پروژه‌های پیچیده را درک کند، کارهای تکراری را انجام دهد و با جریان کاری‌اش سازگار باشد. در پایان، Goose به عنوان یک گزینه متن‌باز (Open-Source) توانست نظر او را جلب کند.
چرا فراتر از Claude Code؟
به گفته نویسنده، Claude Code همچنان یکی از ابزارهای محبوب اوست و از آن برای ساخت وب‌سایت‌های کامل تا اپلیکیشن‌های اندرویدی استفاده کرده است. با این حال، او ترجیح می‌دهد همه تخم‌مرغ‌هایش را در یک سبد نگذارد، به‌ویژه زمانی که مدل‌های هوش مصنوعی جدید مرتباً معرفی می‌شوند. همچنین استفاده سنگین از Claude Code برای پروژه‌های پیچیده چندان ارزان نیست. او به دنبال ابزارهایی بود که تجربه‌ای مشابه ارائه دهند، اما انعطاف‌پذیری بیشتر، یکپارچه‌سازی بهتر و آزادی انتخاب مدل هوش مصنوعی مورد نظر، حتی مدل‌های محلی (Local Models)، را ممکن کنند.
پنج ابزار بررسی‌شده
فهرست نهایی این بررسی شامل Cursor، Google Antigravity، Devin Desktop، OpenCode و Goose بود. هر ابزار وعده متفاوتی می‌داد:
- Cursor با محیط توسعه یکپارچه (IDE) و تجربه توسعه پرداخت‌شده توجه را جلب می‌کرد.
- Google Antigravity بر عامل‌های خودمختار (Autonomous Agents) تمرکز داشت.
- Devin Desktop رویکردی جالب برای مدیریت جریان‌های کاری کدنویسی با تخته‌های کانبان (Kanban Boards) ارائه می‌داد.
- OpenCode با فلسفه متن‌باز و انعطاف در انتخاب مدل، گزینه‌ای جذاب بود.
- Goose یک عامل کدنویسی متن‌باز و کمتر شناخته‌شده بود که در فهرست ویژگی‌ها تقریباً همه خواسته‌های نویسنده را برآورده می‌کرد.
Goose چه چیزی را متفاوت کرد؟
نویسنده در ابتدا انتظار نداشت Goose بتواند با نام‌های شناخته‌شده‌تر رقابت کند، اما اپلیکیشن دسکتاپ (Desktop App) اختصاصی آن نظر او را تغییر داد. Goose برای Windows، macOS و Linux نسخه دسکتاپ ارائه می‌دهد. رابط کاربری آن تمیز و ساده است و کاربر را با منوهای غیرضروری یا کنترل‌های پیچیده درگیر نمی‌کند.
او می‌تواند گفت‌وگو را آغاز کند، توضیح دهد چه چیزی می‌خواهد بسازد و اجازه دهد Goose کارهای سنگین را انجام دهد. این ابزار می‌تواند با فایل‌های پروژه کار کند، دستورات ترمینال (Terminal Commands) را اجرا کند و تغییرات کد را بدون نیاز به جابه‌جایی مداوم میان پنجره‌های مختلف اعمال کند. به گفته نویسنده، برای تعامل با عامل کدنویسی لازم نیست یک IDE باز نگه دارد. انعطاف‌پذیری دیگر این ابزار، عدم محدودیت به یک ارائه‌دهنده هوش مصنوعی است؛ کاربر می‌تواند بسته به پروژه، مدل‌های مختلف را آزمایش کند.
آزمون واقعی: ساخت داشبورد مالی شخصی
نویسنده برای قضاوت دقیق‌تر، با Goose یک داشبورد مالی شخصی ساخت. هدف او ایجاد اپلیکیشنی کامل با قابلیت پیگیری هزینه‌ها، دسته‌بندی بودجه، نمودارهای تعاملی و داشبوردی برای نمایش وضعیت کلی مالی بود. او در طول توسعه از یک مدل سریع و سبک برای تولید ساختار اولیه و اجزای پایه استفاده کرد و سپس برای اصلاح داشبورد، پیاده‌سازی عملکردهای پیچیده و رفع مشکلات، به یک مدل استدلالی (Reasoning Model) قوی‌تر روی آورد.
به گفته او، همین انعطاف‌پذیری محبوب‌ترین بخش آزمایش بود؛ زیرا می‌توانست وظایف ساده‌تر را به مدل‌های ارزان‌تر بسپارد و مدل‌های گران‌تر را برای کارهای دشوار نگه دارد. Goose تغییرات فایل‌ها و دستورات ترمینال را مدیریت می‌کرد و نویسنده می‌توانست روی نتیجه نهایی تمرکز کند، نه مدیریت جزئی‌ترین مراحل.
نتیجه: کنترل بیشتر، پرداخت کمتر
Goose به این دلیل نویسنده را متقاعد کرد که نحوه کار او را دیکته نمی‌کند. او می‌تواند مدل‌های مورد علاقه‌اش را انتخاب کند، از اپلیکیشن دسکتاپ بومی استفاده کند و قابلیت‌های آن را از طریق یکپارچه‌سازی‌های MCP (MCP Integrations) گسترش دهد. پایه متن‌باز و پشتیبانی از مدل‌های محلی نیز از دیگر نقاط قوت آن است. با این حال، تجربه کار با آن همیشه به اندازه Cursor یا Claude Code پرداخت‌شده نیست و پیکربندی اولیه آن تلاش بیشتری می‌طلبد. اما پس از عبور از مرحله راه‌اندازی، کنترل بیشتری بر محیط توسعه فراهم می‌کند.
در پایان، نویسنده نتیجه می‌گیرد که برای داشتن یک همراه توانمند در توسعه نرم‌افزار، همیشه لازم نیست به بزرگ‌ترین نام‌ها تکیه کرد. Cursor با تجربه پرداخت‌شده خود تأثیرگذار بود و سایر گزینه‌ها مزایا و معایب خود را داشتند، اما Goose تعادل مناسبی میان عملکرد، انعطاف‌پذیری و آزادی عمل ایجاد کرد.