AI编程工具记录（2025.6）-广泛浏览之后_fitten code intellicode-优快云博客

广泛参考，浏览了大量文章文档，为了得到当前较优的AI开发工具，需求为可以作为 VsCode 插件、模型能力较强或可自由选择模型（云端的或者本地部署的）、具有较丰富的功能，这也代表了普遍广泛开发者的需求了吧，这里并不是什么带着任务的做广告的混淆视听的，就是纯粹为开发者找真正好用的AI辅助开发工具~

参考知乎文章：

参考的AI工具和链接：

tabby —— GitHub - TabbyML/tabby: Self-hosted AI coding assistant
refact —— GitHub - smallcloudai/refact: AI Agent that handles engineering tasks end-to-end: integrates with developers’ tools, plans, executes, and iterates until it achieves a successful result.
Continue —— Python技术极客：编程神器诞生！在 VSCode 中调用DeepSeek 进行 AI 辅助编程
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IntelliCode —— IntelliCode - Visual Studio Marketplace
CodeGeeX —— https://codegeex.cn/
FittenCode —— Fitten Code
Copilot
Cursor —— Cursor
tabnine —— tabnine
windsurf —— Windsurf (formerly Codeium) - The most powerful AI Code Editor
Roo-Code —— GitHub - RooCodeInc/Roo-Code: Roo Code (prev. Roo Cline) gives you a whole dev team of AI agents in your code editor.
InsCode —— InsCode - 让你的灵感立刻落地
TRAE —— Trae - 插件

DeepSeek 的看法：

提问：

全网查找这几个AI辅助编程工具的表现测评，并结合你的数据库的信息，选出比较好的一个，如果是自有的模型，则与强大的模型如deepseek等横向比较编码能力，如果是可以自由选择模型，则对比具有功能越丰富越好，并说明是自有IDE还是可以以VsCode插件形式运行，并比较价格，总的倾向是：可以以VsCode插件形式运行、可以自由选择模型、功能较丰富（有补全、按照注释生成、根据给定上下文生成、添加注释、工程生成等）。

回答摘取：从下面回答来看，能参考的信息有限，我还是先用 TRAE 的 VsCode 插件玩

Continue：自由选模，轻量级插件式辅助首选

模型接入：支持DeepSeek、GPT-4、Claude等任意API，也可本地部署LLM（如CodeLlama），规避厂商绑定
功能亮点：
- @codebase 仓库级代码理解（关联多文件生成）
- 一键添加注释/重构/生成单元测试
- /命令自定义工作流（如工厂化生成CRUD模板）
实测效率：配置Gitee API后，Python跨文件开发效率提升≈30%4
隐私：代码不离本地，适合金融/政务场景
✅ 优势：VS Code/JetBrains通用，调试+生成+文档全功能覆盖，适合快速集成现有工作流
⚠️ 注意：模型需自行配置，无Trae的系统级理解能力。

Refact：适合重视隐私与模型自由的团队

- ✅ 优势：自托管确保代码不外泄，支持GPT-4等顶尖模型填充中间技术提升建议准确性
- ⚠️ 注意：英文交互为主，配置较复杂，中小团队学习成本高。

Tabby：终端开发+文件传输一体化需求

- ✅ 优势：开源免费，集成SSH/SFTP功能，适合运维及嵌入式开发（串口调试场景）
- ⚠️ 注意：AI编程能力较弱（依赖1B小模型），生成复杂代码能力有限。

CodeGeeX：中文开源利器，适合本土开发者

技术亮点：
- 基于自研大模型，特别优化中文注释理解能力，支持20+编程语言（包括Java、Python、C#等）。
- 集成“Ask CodeGeeX”功能，支持在IDE内智能问答，边写边问，无需切换界面。
- 完全开源免费，社区活跃，适合预算敏感的个人或小团队。
局限：
- 响应速度略慢于商业工具（如Copilot），复杂项目生成代码的精准度有时不足。
典型场景：学生、开源贡献者、中小团队的中文开发环境。

FittenCode：生成快+中文强，轻量高效之选

技术亮点：
- 由清华与非十科技联合开发，在VS Code插件评分中超过Copilot，生成代码速度快、整块输出（非逐行生成），显著提升效率。
- 对中文提示理解优秀，支持80+语言，自带Chat功能可解释代码、调试Bug。
- 完全免费，无订阅压力，国内用户可直接访问客服支持。
局限：
- 仅支持VS Code，复杂项目重构能力弱于Cursor等专业工具。
典型场景：机器学习、快速原型开发、教育用途。

Roo-Code：企业级长上下文支持，但成本偏高

技术亮点：
- 采用混合上下文缓存，支持1536 tokens长上下文，适合大文件或跨文件操作。
- 提供多轮对话、堆栈追踪调试等高级功能，适合复杂任务协作。
局限：
- Token消耗量大（达同类1.8倍），按请求计费（$0.02/请求），大项目成本显著上升。
- 中文支持较弱，社区资源少，文档更新慢。
典型场景：中大型企业项目、跨模块重构、高安全需求场景。