Toco AI
建模驱动的 AI Coding 工具
通过引入AI架构师和AI程序员以最小成本完成优美后端
现已支持：Java 开发中：Go/Python/Node.js
主要特性
架构先行，不再让 AI 乱写代码结构。输入需求，AI架构师帮助您轻松完成建模。
你的项目从第一天就有一个稳定清晰、可扩展的架构
Toco 与常见工具对比
| Toco AI（模型驱动开发） | Cursor/Copilot（对话式编程） | |
|---|---|---|
| 团队协作时 | 代码风格自动统一，不用死记规则 新人上手快，靠可视化模型沟通无代沟 通用蓝图 vs 个人习惯 | 依赖个人Prompt能力，代码风格千人千面 新人得啃大堆规则文档，接手项目门槛高 |
| 写代码时 | 像拿精准蓝图干活 引擎生成80%代码，结构清晰无歧义 靠引擎 vs 靠抽卡 | 全靠提示词“碰运气” 生成结构随机性强，总担心“下一行会不会出问题” |
| 改需求时 | 改下模型，所有代码自动同步 不用到处找修改点，人员变动也能轻松衔接 自动化运维 vs 人肉修补 | 得重新生成代码，纯靠分析现有代码改，容易漏改 项目越大维护越费劲，全靠人肉补漏洞 |
| Review时 | 轻松！只需看20%的业务代码，骨架代码不用管 做填空题 vs 改作文 | 巨累！跟改长篇作文似的，心智负担拉满 |
| 你的角色 | 是“项目总设计师” 专注业务逻辑和顶层架构，不用陷在细节里 掌控者 vs 审核员 | 像“AI质检员” 生怕AI写Bug，精力全耗在琐碎细节上 |
| 代码可靠度 | 设计＝代码，所见既所得 分层清晰符合规范，几乎不会踩“隐形逻辑坑” 所见既所得 vs 薛定谔代码 | 像“薛定谔的代码”，隐患难发现 表面没问题，实际可能藏漏洞，总有点不踏实 |
| 项目沉淀 | 模型是“活文档＋代码源”，后续维护直接看模型 不用翻零散记录，传承性强 可传承 vs 一次性 | 生成代码的思维链用完就没，后续维护没参考 可能“做一次丢一次”，没真正沉淀资产 |
Toco 对团队的价值
AI产线级落地提效
为AI大模型套上缰绳，实现高可信度的代码生成过程倍数提升研发质量、缩短交付周期显著降低后期维护成本
研发过程可管控
提升管理一致性 降低架构和规范落地门槛 友好管控需求变更、架构扩展、软件重构
研发资产可传承
设计不再散落在脑子里、群聊里和对话里 模型成为团队共享的可视化设计文档新成员 一天了解项目全貌不在话下
用户声音
楼喆
翼信科技 CTO
我们团队的前端人员基本都用上了 Cursor 等工具，但后端人员之前几乎没怎么用。像 Cursor 和 Claude 这样的工具在代码片段方面很棒，但涉及到构建具有真实世界复杂性的完整产品时，它们就力不从心了，TocoAI 正好解决了这个问题。
孙志刚
前哈尔滨工业大学副教授 前网易教育首席架构师 AI师傅创始人、CEO
TocoAI 给我的可信度远高于其他AI建站系统，因为能完整展示后端构建的过程，架构设计过程也很详细，不是黑盒，甚至比真人做得都透明。对CTO/架构师来说，也是一个很好的技术管理抓手工具。
马汉杰
码全科技 CEO
码全科技是国内第一批全程深度参与城市大脑建设的企业。我们也是一家全面拥抱AI的活力企业，TocoAI这款工具在我们研发环节的生产力变革上起到了很大作用。我非常认同它所倡导的先设计后编码，业务模型驱动开发的理念，让软件研发过程更可控。
周振南
众智成诚后端负责人 首席架构师
我们在一个 HIS（医院信息系统）的重构项目中使用了 TocoAI，它提供的AI架构师助手帮助我们很好地定义了系统架构，统一了团队的的架构设计规范，节省大量原来由于执行不规范而浪费的时间，自动生成的代码准确率很高，相比以往，整个工程研发的效率提升了3倍以上。
王奇辉
后端开发
TocoAI 让后端的底层需求变更更加容易了，后端一个表的调整，就可能影响全局。软件可生成流程图、时序图，非常好，以往我们查线上问题都是一行行代码去看，目前这些架构上的可视化的功能让讨论更方便了。
Alex
独立开发者
我接了一个电子学生证的项目，在朋友的介绍下用了 TocoAI 来开发，差不多两天时间就完成了前端和后端。TocoAI 自动帮我进行了领域建模和设计，DSL 化的设计跟代码保持一致，让代码 review 变得很简单，也为后期迭代维护提供很大便利。