Cursor 没法免费用了？试试谷歌 IDX，免费还能直接上手的 AI 代码编辑器！

原创 已于 2024-12-06 18:42:45 修改 · 3.1k 阅读 · 24 ·
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#人工智能 #编辑器 #谷歌

于 2024-12-06 18:14:50 首次发布

随着 AI 驱动代码编辑器的普及，开发者开始越来越依赖自然语言与工具的交互。然而，Cursor 不再支持通过删除账号实现无限期免费使用，Windsurf 的高级功能也需要订阅费用。对于喜欢使用自然语言进行开发的程序员来说，这样的限制无疑提高了工具使用的门槛。那么，有没有一款工具可以兼具强大的功能和免费的体验？Google IDX 的到来，或许正是开发者们期待已久的答案。

作为 Google 推出的新一代 AI 代码编辑器，Google IDX 不仅支持自然语言交互，还提供免费使用和云端开发等多种优势。这篇文章将带你全面了解这款工具，以及如何利用它提升开发效率。

在这里插入图片描述

开发者应该关注 Google IDX 的 3 个原因

在当下的技术趋势中，Google IDX 的价值体现在以下几个方面：

  1. 云端开发的重要性愈加突出
    随着远程办公和全球化协作的普及，基于云的开发工具成为团队协作的核心。Google IDX 让开发者无需复杂的本地配置，即可在云端高效开发。

  2. AI 正在重塑开发流程
    AI 技术正在改变代码生成、调试甚至性能优化的方式。Google IDX 内置的 Gemini 技术，让 AI 助力开发真正落地。

  3. 支持多平台开发的需求增加
    当前全栈开发者常需切换多个框架和平台。Google IDX 提供内置的多框架支持和在线模拟器，统一了开发流程。

Google IDX 简介

Google IDX 是一款完全基于云的

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最近在折腾 AI 编程工具的时候，遇到一个新东西，叫。这个工具是谷歌出的，可以直接用上最新的 Gemini 3，也能连上 Claude 4.5，还不用付费。试用下来感觉挺实用的，所以整理一下给大家分享，也算是给做开发的朋友多一个选项。下面把我体验的一些内容写出来，包括它是什么，能做什么，和 Cursor 的区别，还有一些使用中需要注意的点。
CursorVIP版本
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一台机器只能绑定3次。当你3次删除账户再登陆后，也不好使了。在试用期间，用户可以进行500次快速请求，这与付费的Pro版本相同，但试用期结束后将无法继续使用这些高级功能。限制用量使用完后，不用新注册新账户，最简单的办法是删除账户，然后用同样的邮箱登陆，14天免费试用就续上了。即使在注册新账号后，仍然会受到普通模型问答次数的限制。很明显，Cursor 有记录和检测机器码， 删除账户重新登陆，或者新注册账号行不通了。Cursor 为新用户提供14天的免费试用期，在此期间用户可以享受所有功能的访问权限。
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windsurf简介
C7
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简单说就是把以前的 AI 编程助手（Copilot）和 AI 代理（Agent）结合起来了。Copilot 一般是做点代码补全之类的Agent则是给一个目标，然后完全自主运行，太自主，不好控制AI Flows 其实就是定义一些常用的工作流，然后根据用户的对话或者使用场景，自动切换。所以在底模差不多的情况下，决定一款AI代码软件的优势就是flows的能力了。市场上现在基本就是copilot、cursor和windsurf使用ai flow了，功能上都差不多，体验上也是比较接近的。
如何创建或编辑.idx文件？
08-09
<think>首先，用户的问题是关于如何创建或编辑.idx文件。用户说：“我想了解如何创建或编辑.idx文件 请问如何创建或编辑 IDX 文件，IDX 文件编辑方法”。所以，我需要提供关于创建和编辑IDX文件的信息。 IDX文件通常与图像数据集相关，比如MNIST数据集，其中.idx文件存储图像或标签的索引信息。常见的格式是IDX3-ubyte或类似格式，用于存储二进制数据。 现在，回顾系统级指令： - 所有行内数学表达式必须使用$...$格式。 - 独立公式必须使用$$...$$格式并单独成段。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识。 用户可见层指令：回答结构清晰，帮助用户逐步解决问题，保证真实可靠。 参考站内引用：有四个引用，但它们似乎与用户的问题不直接相关： - 引用[1]：关于Google IDX代码编辑器，与IDX文件无关。 - 引用[2]：关于Zed代码编辑器，也无关。 - 引用[3]：关于C++中编辑PDF表单，无关。 - 引用[4]：关于Python从.idx3-ubyte文件提取图像，这有点相关，因为它提到了.idx3-ubyte文件。 用户的问题是关于IDX文件，而引用[4]提到了从.idx3-ubyte文件提取图像，所以我可以部分参考它，但需要确保信息准确。 用户的问题焦点是创建或编辑.idx文件，所以我需要解释如何操作这些文件。 关键点： - IDX文件通常是二进制文件，用于存储索引数据，常见于机器学习数据集。 - 创建和编辑这类文件通常需要编程语言如Python来处理二进制数据。 步骤： 1. **理解IDX文件格式**：IDX文件格式通常以特定魔数开头，然后是维度信息，接着是数据。 2. **创建IDX文件**：通过编程生成数据并写入文件。 3. **编辑IDX文件**：读取现有文件，修改数据，然后写回。 我将使用Python作为示例语言，因为它简单且常用。 现在，结构化回答： - 介绍IDX文件。 - 解释如何创建IDX文件。 - 解释如何编辑IDX文件。 - 提供代码示例。 - 使用中文。 - 生成相关问题。 在回答中，如果引用信息，添加引用标识。引用[4]提到了从.idx3-ubyte文件提取图像，所以我可以参考它。 回答结构： 1. **介绍IDX文件**：简要说明IDX文件是什么。 2. **创建IDX文件**：步骤和代码示例。 3. **编辑IDX文件**：步骤和代码示例。 4. **总结**。 5. **生成相关问题**。 确保行内数学表达式使用$...$，如果有的话。例如，如果提到维度大小，可以用$dimensions$。 代码块使用```...```格式。 生成相关问题：例如，关于IDX文件格式、其他工具等。 最终，添加引用标识：如果使用引用[4]，在末尾添加[^4]。 现在，草拟回答。</think>### 如何创建或编辑 IDX 文件 IDX 文件（Index File）是一种常见的二进制文件格式，主要用于存储索引数据，例如在机器学习数据集（如 MNIST 手写数字数据集）中管理图像或标签信息。常见的 IDX 文件格式包括 IDX3-ubyte（用于图像）和 IDX1-ubyte（用于标签）。创建或编辑这类文件通常需要编程处理，因为它们是二进制格式，而非文本文件。下面我将分步骤解释如何操作，使用 Python 作为示例语言，因为它简单易用且支持丰富的二进制处理库（如 `struct` 和 `numpy`）。整个过程基于真实可靠的 IDX 文件规范[^4]。 #### 1. **理解 IDX 文件格式** - IDX 文件以特定魔数开头，标识文件类型： - 魔数：前两个字节表示数据类型（例如，$0x00000803$ 表示 IDX3-ubyte，其中 $0x08$ 表示数据类型为无符号字节，$0x03$ 表示维度数为 3）。 - 维度信息：后续字节存储维度大小（例如，对于图像数据，维度为样本数、高度和宽度）。 - 数据部分：剩余字节存储实际数据（如图像像素值）。 - 格式规范可参考 MNIST 数据集文档[^4]。 #### 2. **创建 IDX 文件** 创建 IDX 文件涉及生成数据并写入二进制格式。以下是一个 Python 示例，创建一个 IDX3-ubyte 文件存储图像数据（假设图像为 28x28 像素，灰度值范围 0-255）。 ```python import struct import numpy as np def create_idx_file(output_path, data): """ 创建 IDX3-ubyte 文件。 :param output_path: 输出文件路径，例如 'images.idx3-ubyte' :param data: 图像数据数组，形状为 (num_samples, height, width)，数据类型为 uint8 """ # 检查数据维度 if data.ndim != 3: raise ValueError("数据必须是三维数组 (样本数, 高度, 宽度)") num_samples = data.shape[0] height = data.shape[1] width = data.shape[2] # 打开文件并写入魔数和维度信息 with open(output_path, 'wb') as f: # 写入魔数 (0x00000803 for IDX3-ubyte) f.write(struct.pack('>I', 0x00000803)) # 写入维度信息 (样本数, 高度, 宽度) f.write(struct.pack('>I', num_samples)) f.write(struct.pack('>I', height)) f.write(struct.pack('>I', width)) # 写入数据 for image in data: f.write(image.tobytes()) # 示例：生成随机图像数据（10张28x28图像） num_samples = 10 height, width = 28, 28 random_images = np.random.randint(0, 256, size=(num_samples, height, width), dtype=np.uint8) # 创建文件 create_idx_file('new_images.idx3-ubyte', random_images) print("IDX 文件创建成功！") ``` - **解释**：此代码使用 `struct` 模块处理二进制数据。魔数 $0x00000803$ 指定了文件类型，维度信息通过大端字节序（`>I`）写入。数据部分通过 `tobytes()` 转换为二进制。 - **注意**：实际应用中，数据应来自真实源（如数据集加载），而非随机生成。 #### 3. **编辑 IDX 文件** 编辑 IDX 文件需要先读取现有文件，修改数据，然后写回。以下示例演示如何读取一个 IDX3-ubyte 文件，修改特定图像像素，并保存为新文件。 ```python import struct import numpy as np def read_idx_file(file_path): """ 读取 IDX3-ubyte 文件。 :param file_path: 输入文件路径 :return: 数据数组 (num_samples, height, width) """ with open(file_path, 'rb') as f: # 读取魔数（4字节） magic = struct.unpack('>I', f.read(4))[0] if magic != 0x00000803: raise ValueError("文件格式不支持，应为 IDX3-ubyte") # 读取维度信息 num_samples = struct.unpack('>I', f.read(4))[0] height = struct.unpack('>I', f.read(4))[0] width = struct.unpack('>I', f.read(4))[0] # 读取数据 data_size = num_samples * height * width data = np.frombuffer(f.read(data_size), dtype=np.uint8) data = data.reshape(num_samples, height, width) return data def edit_idx_file(input_path, output_path, edit_func): """ 编辑 IDX 文件：读取、修改、保存。 :param input_path: 输入文件路径 :param output_path: 输出文件路径 :param edit_func: 编辑函数，接受数据数组并返回修改后的数组 """ # 读取数据 data = read_idx_file(input_path) # 应用编辑函数（例如，修改第一张图像的像素） edited_data = edit_func(data) # 创建新文件 create_idx_file(output_path, edited_data) # 示例编辑函数：将第一张图像的所有像素值增加 10（限制在 0-255） def increase_brightness(data): edited_data = data.copy() edited_data[0] = np.clip(edited_data[0] + 10, 0, 255) # 修改第一张图像 return edited_data # 使用示例：编辑现有文件 input_file = 'existing_images.idx3-ubyte' # 假设已有文件 output_file = 'edited_images.idx3-ubyte' edit_idx_file(input_file, output_file, increase_brightness) print("IDX 文件编辑成功！") ``` - **解释**：`read_idx_file` 函数解析文件头和维度，将数据加载为 NumPy 数组便于修改。`edit_func` 允许自定义编辑逻辑（如调整亮度）。编辑后调用 `create_idx_file` 写回。 - **注意事项**： - 确保输入文件存在且格式正确（如 MNIST 数据集文件）。 - 编辑操作可能破坏数据完整性，建议备份原始文件。 - 对于其他 IDX 类型（如 IDX1-ubyte），调整魔数和维度处理（例如，魔数 $0x00000801$ 用于标签文件）[^4]。 #### 4. **工具和替代方法** - **编程工具**：Python 是最常用工具（使用 `struct`, `numpy` 或专用库如 `idx2numpy`）。其他语言如 C++ 也可实现类似逻辑。 - **图形界面工具**：虽然较少见，但一些数据集管理工具（如 MATLAB 的 `loadMNISTImages`）支持 IDX 文件导入导出。不过，直接编程更灵活。 - **参考资源**：IDX 文件规范源于 Yann LeCun 的 MNIST 数据集文档[^4]。编辑时，可结合引用[4]中提到的 Python 提取方法进行反向操作。 #### 总结 创建或编辑 IDX 文件的核心是理解其二进制结构：魔数、维度和数据部分。通过 Python 等语言，你可以轻松生成新文件或修改现有数据。关键步骤包括： 1. 使用 `struct` 处理二进制头和维度。 2. 用 NumPy 高效操作数据。 3. 保存时确保格式一致性。 如果操作大型数据集，注意内存管理和错误处理。实践中，建议从官方数据集（如 MNIST）开始练习[^4]。
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