JCode添加批量测试，一键同步运行6个Claude Code
JCode 作为自用 Claude Code 启动器，一键切换 6 大 CodingPlan 平台，这个功能我基本满意了。
但是，我还是想提升一下测试效率。
所以，我决定添加一个批量测试功能。
界面如下：
可以一键启动 N 个 Claude Code，每个 CC 载入不同的国产模型。
然后自动在后台运行，界面上有实时反馈和信息汇总。
这些 CC 全部拥有独立的模型、工作目录、配置目录，互相隔离，中途不需我授权！
这个功能已经开发完成。
我只要勾选平台，然后输入需求，选择好保存路径，就可以一键启动批量测试了。
启动之后会有实时输出：
同时有对比视图：
这样我的测试效率就高到💥爆炸了。
原先的做法是一个一个创建文件夹，打开 Claude Code，然后输入提示词，然后按回车给授权，再收集结果。
现在一次性搞定，而且可以直观地查看不同平台和不同模型的响应时间，以及 Tokens 消耗量。
功能和演示大概是这样，下面分享一下这个设计过程。
我是先和 Web 版的 Sonnet 大概聊了一下可行性，基本上已经聊得差不多了，就准备开始开发。
然后💥：
Opus 4.6 死活启动不了，一直报 529 错误。我好害怕，不会是账号嗝屁了吧。
但是从查询的结果和提示信息来看，应该是API过载了。
Anthropic 最近疯狂更新，导致他们家的产品基本都在动不动就掉线的状态中。
此时此刻，Opus 4.6 就歇菜了。
这，直接把我锁死了！
Opus 吸一口，就再也回不去了。
这个时候，Sonnet 4.6 居然是正常的~~！
所以这次的开发任务就被迫落在了它身上，没想到也搞完了。只是有一个小 Bug。
插曲说完了。
然后我（指挥 Sonnet）整理了这次功能开发的关键信息，有兴趣的可以研究研究。
一、需求背景
JCode 作为多平台 Claude Code 启动器，支持配置多个 AI 平台（阿里云百炼、火山方舟、MiniMax 等）。这次的文档主要介绍新增的批量测试功能。
批量测试功能的目标是：
- 使用同一个 Prompt，并发驱动所有已配置平台的 Claude Code 执行
- 在界面上实时显示各平台的流式输出
- 自动保存产物和日志到指定目录
- 提供对比视图（响应时间、Token 用量、状态）便于横向评估各模型能力
二、功能清单
| 功能 | 说明 |
|---|---|
| 平台勾选 | 复用现有平台配置，多选卡片（展示平台名 + 默认模型） |
| 提示词输入 | 多行 textarea |
| 全自动运行 | 携带 --dangerously-skip-permissions，无需人工确认任何权限 |
| 并发执行 | 所有选中平台同时启动，互不阻塞 |
| 实时输出 | 每个平台独立 panel，流式追加文字；工具调用蓝色标注 |
| 对比视图 | 表格：平台 / 模型 / 响应时间 / Token 用量↑↓ / 状态徽章 |
| 统计栏 | 已完成数量、最快响应时间、平均输出 Token、保存路径 |
| 保存目录 | 必须手动选择（记住上次路径），未选时运行按钮禁用 |
| 停止测试 | 强制结束所有进行中的子进程（含进程树） |
| 错误诊断 | stderr 内容直接显示在输出面板并写入 dev.log |
三、业务流程
用户选择平台 → 输入 Prompt → 选择保存目录 → 点击「运行批量测试」
↓
前端 invoke("start_batch_test", { platformIds, prompt, saveDir, runId })
↓
Rust 后端并发（每平台独立线程）:
1. 从 Credential Manager 读取 API Key
2. 解析 config_dir（支持 ~/... 和简写）
3. ensure_config_dir：创建目录 + 写 .claude.json（跳过 onboarding + 预授权 Key）
4. 创建产物目录：<saveDir>/<runId>/<平台名>/
5. 写入 prompt.txt
6. 启动 claude 子进程（后台无窗口）
7. 逐行读取 stdout（stream-json 格式）
8. 解析 JSON → emit 事件到前端
9. 同步写 dev.log
↓
所有平台完成 → emit("batch_complete") → 前端停止运行状态
停止流程
用户点击「停止测试」
↓
前端 invoke("stop_batch_test", { runId })
↓
Rust 从进程注册表取出所有 PID
↓
Windows: taskkill /F /T /PID（杀整棵进程树）
↓
子进程 stdout EOF → 线程退出 → emit("stopped")
四、文件保存结构
<batchSaveDir>/ ← Settings 记住的目录，每次手动选择
20260327_1629/ ← 本次批量测试的 runId（时间戳格式）
prompt.txt ← 本次测试的完整 Prompt
阿里云百炼/ ← 平台名子目录（也是 claude 的工作目录）
dev.log ← stream-json 原始日志 + stderr 诊断信息
<claude 生成的文件...> ← 代码、网页等产物直接落在此处
火山方舟/
dev.log
<claude 生成的文件...>
MiniMax/
...
关键设计：
current_dir设为平台子目录，Claude Code 生成的所有文件自然落到对应模型的目录下，无需额外处理。
五、关键技术实现
5.1 Claude Code 调用命令
claude \
-p "<prompt>" \
--dangerously-skip-permissions \
--output-format stream-json \
--verbose \
--model <defaultModel> # 仅当平台配置了 defaultModel 时追加
[extraArgs...] # 平台配置的额外参数
注意：--output-format stream-json 必须配合 --verbose 才能工作，否则报错：
When using --print, --output-format=stream-json requires --verbose
5.2 环境变量注入
每个平台独立设置，互不干扰：
| 环境变量 | 来源 | 说明 |
|---|---|---|
ANTHROPIC_API_KEY | Windows Credential Manager | 每平台独立存储 |
ANTHROPIC_BASE_URL | 平台配置 baseUrl | 为空则不设置（使用默认） |
CLAUDE_CONFIG_DIR | 平台配置 configDir 解析后 | 隔离各平台的 Claude 配置 |
5.3 stream-json 解析
Claude Code 以 NDJSON（每行一个 JSON 对象）输出，关键消息类型：
| 类型 | 处理 |
|---|---|
assistant + content text | emit text 事件，前端追加到输出面板 |
assistant + content tool_use | emit tool 事件，格式化为 [Write] path 等，蓝色显示 |
result (subtype: success) | emit done，携带 duration_ms、usage.input_tokens、usage.output_tokens |
result (subtype: error_during_execution) | emit error |
5.4 并发与进程管理
// 全局进程注册表
pub struct BatchTestState {
pub processes: Arc<Mutex<HashMap<String, Vec<u32>>>>, // run_id → PIDs
}
- 每个平台通过
tauri::async_runtime::spawn_blocking在独立线程中执行 - 进程启动后立即将 PID 注册到
BatchTestState - 停止时通过 run_id 查找所有 PID 并
taskkill /F /T
5.5 错误诊断机制
stdout 为空时（进程异常退出），读取 stderr 内容：
- 有 stderr → 发送
error事件，内容显示在 UI 面板，同时写入dev.log - 无 stderr → 判断为用户主动停止，发送
stopped事件
这个功能整体来说比较简单，只要有了这个文档，大概率一次就能搞定了。
目前已经可以做到，快速切换模型和平台，一键启动，以及批量测试不同模型和平台，对我来说已经够用了。
3 月份，我写了两个工具，一个是 Web 版的 CodingPlanTest，一个桌面版的 JCode。
这两个项目全部由 Claude Code 完成。
Opus 针对这种级别的项目，是信手拈来，非常轻松。我是全程自然语言编程，没看过也没改过一行代码，也不用任何 IDE。需求文档、升级文档、问题记录这些文档会比较多一点，方便后期更新。
然后把国内外的模型都测了一圈，对不同模型的实力也基本有数了。
四月份可能就要减少更新，干其它事情去了，要应用去了。
JCode 最新版，我也已经发网盘了，有需要的可以自取。
主要更新
新增多平台支持与模型管理功能
- 为平台配置添加 models 字段，支持预设模型列表
- 新增百度云、OpenRouter、DeepSeek、小米Mimo平台预设及图标
- 在平台编辑页实现可视化模型管理界面
- 修复窗口恢复时标题栏按钮悬停状态残留问题
- 更新备份/导入导出逻辑以支持 models 字段
新增批量测试功能，支持并发运行多个平台并实时对比结果
- 新增批量测试页面，支持多选平台、输入提示词、选择保存目录
- 实现并发执行 Claude Code 并实时显示流式输出，支持工具调用高亮
- 添加对比视图，展示各平台响应时间、Token 用量和状态
- 支持停止测试功能，可强制终止所有进行中的进程
- 自动保存测试结果和日志到指定目录结构
- 更新版本号至 0.6.0，添加相关依赖和路由配置
这篇文章是一个多星期前写的！
因为一直有新模型出来，都没机会发出来，快拖到四月中旬了！
当你想做一些事情的时候，时间总是不够的！
所以效率尤为重要，好的模型和工具尤为重要。
这个工具对我而言是有巨大的效率提升的：
这个工具我只是做着玩的，一切以自己的需求为核心指引。目前用着还不错！
因为中途有不少人问我要这个软件，所以我再发一次链接。
如果大家有同样的需求，可以拿去玩！
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软件获取：
我写这一篇文章的成本可不低哦，需要花钱买各大平台的 API，然后花时间消耗 Opus，再花时间写代码，然后再写成文章。
我是把设计过程毫无保留的发出来了！
所以我还是希望它能获得传播，让更多人看到：我努力过💪！
我知道搞技术的都不太喜欢互动凑热闹。
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