AI辅助编程工具使用指南 ​

1. 概述 ​

AI辅助编程是软件开发领域的革命性变革，通过大语言模型（LLM）技术，为开发者提供从代码补全到项目架构设计的全方位支持。本指南系统性地分析当前主流AI编程工具生态，包括两大核心使用模式：

  1. AI大模型网页端：通过浏览器直接访问各大AI模型网站，提供灵活的编程辅助体验，适合快速原型开发、技术问题解决和跨平台工作场景

  2. AI辅助编程工具：集成于开发环境的插件和独立工具，提供更深度的代码上下文理解和自动化能力，支持从实时补全到自主Agent的多层次编程辅助

本文档旨在帮助开发者根据自身需求、技术栈和使用场景，选择最合适的AI编程解决方案，并掌握最佳使用实践。

2. AI大模型网页端 ​

2.1 主要平台 ​

分类平台名称厂商访问地址主要特点免费额度
国产代表千问阿里https://chat.qwen.ai中文编程语境理解精准，支持多种编程语言的代码生成与调试，特别适合国内企业级应用场景，对中文技术文档和注释处理能力强（国产Top4）每日使用量限制，超出后暂停服务，次日恢复
DeepSeek深度求索https://chat.deepseek.com开源社区活跃，代码生成能力突出，支持复杂算法实现和技术难题解答，推理能力强，在处理编程逻辑问题上表现优异（国产Top4）每日使用量限制，超出后提示升级
ChatGLM智谱https://chatglm.cn学术背景扎实，数理逻辑推理能力强，适合解决复杂数学算法和数据处理问题，代码生成注重逻辑严谨性，适合学术研究与技术分析（国产Top4）有使用频率和消息数量限制，高频使用会限流
Kimi月之暗面https://www.kimi.com超长上下文处理能力领先，可分析大型代码库和完整项目文档，适合代码库审查、复杂系统理解和技术文档总结（国产Top4）每日使用量限制，超出后暂停服务，次日恢复
元宝腾讯https://yuanbao.tencent.com与腾讯开发工具链集成度高，支持多种开发框架，云服务相关代码生成能力强，适合腾讯云开发者生态系统有使用量限制，具体机制未公开
豆包字节https://www.doubao.com多模态编程能力突出，支持图像到代码转换、复杂项目架构设计和多文件生成，适合完整应用开发有使用量限制，超出后提示升级
文心百度https://yiyan.baidu.com强大的中文理解和生成能力，支持多轮对话和复杂任务处理，代码生成和调试能力优秀，与百度生态系统深度集成有使用量限制，超出后提示升级
全球Top3ClaudeAnthropichttps://claude.ai代码安全性和伦理考量突出，生成代码注重可读性和最佳实践，有害代码防护机制完善，适合企业级项目开发
全球第一的编程模型		有基于会话的使用限制，该限制每5小时重置
ChatGPTOpenAIhttps://chatgpt.com编程辅助能力最为全面，支持多语言，代码生成质量高，调试和优化建议准确，拥有庞大的开发社区和丰富的代码案例库有使用频率和每日请求限制
GeminiGooglehttps://gemini.google.com原生多模态支持，可处理截图、UI设计等视觉编程元素，与Google开发工具链深度集成，适合全栈开发和技术架构设计有使用频率和每月1500次有事实依据的搜索限制

2.2 使用说明 ​

AI大模型网页端不仅是代码生成的工具，更是开发者进行技术探讨、问题解决和学习提升的强大平台。它们为开发者提供了灵活、强大且无需复杂配置的编程辅助环境，特别适合项目启动、复杂问题解决和跨设备工作场景。通过浏览器直接访问这些网站，开发者可以获得灵活和全面的编码辅助体验。

2.2.1 网页端编程优势 ​

  1. 无需配置环境：无需安装工具或配置API密钥，打开浏览器即可使用
  2. 跨平台兼容：支持任意设备和操作系统，随时随地访问
  3. 持续更新：网站版本通常最先获得模型更新和新功能
  4. 完整交互体验：支持长对话、多轮迭代和复杂任务分解
  5. 高级项目生成能力：部分网页版AI大模型支持生成完整项目结构，可直接创建成套代码文件
  6. 免费使用模式：尽管各平台都设有使用限制，但对于非重度和高频用户来说，这些限制基本不会影响日常正常使用，能够满足绝大多数开发需求

2.2.2 网页端编程最佳实践 ​

  1. 复杂技术探讨：描述技术难点，获取详细技术指导和代码示例
  2. 清晰描述需求：详细说明项目背景、技术栈和期望输出格式
  3. 有效利用多轮对话：从高层设计开始，逐步细化实现
  4. 合理利用多模态输入：上传设计图、截图或架构图获取更精准代码
  5. 代码审查与优化：要求包含详细注释、测试用例和最佳实践建议

3. AI辅助编程工具 ​

3.1 有关说明 ​

3.1.1 能力分级说明 ​

Level 1：代码补全（简称L1）

  • 核心能力：实时代码建议、行内补全、代码块生成、注释生成、智能提示
  • 适用场景：日常编码、快速补全、减少重复输入、生成文档注释

Level 2：响应式代码生成与编辑（简称L2，包含L1能力）

  • 核心能力：文件级别操作、多文件上下文理解、生成完整函数/类、代码重构、优化和解释
  • 适用场景：具体功能开发、代码优化、技术债务处理、根据用户需求生成完整文件、基于对话的持续迭代开发

Level 3：自主Agent能力（简称L3，包含L1+L2能力）

  • 核心能力：自主任务分解与规划、执行系统命令、多步骤多轮复杂任务、多文件操作、调试测试、迭代式问题解决
  • 适用场景：复杂功能开发、项目架构调整、项目重构、自动化测试与修复

3.1.2 额度计量说明 ​

Credits：在AI编程工具生态中，Credits作为统一的资源计量单位，用于衡量各类AI操作消耗。具体应用场景包括：

  • 代码生成与补全操作
  • 高级模型调用（如GPT-5、Claude等大模型）
  • 复杂任务执行（代码分析、重构、自动化流程等）

Credits的消耗机制基于平台策略：通常情况下，单次功能请求会消耗固定数量的Credits，换算率一般为1 Credit ≈ 1次API调用，但具体比例因产品而异。

高级请求：特指针对高性能、大规模AI模型的特定请求类型。此类请求具有以下特点：

  • 支持更高精度的代码生成与理解
  • 能够处理复杂多轮对话场景
  • 适用于大型项目架构设计与实现

代理请求：适用于多步骤复杂场景的请求类型。此类请求通常包含：

  • 多任务序列执行（文件生成、测试运行、构建命令、代码修改等）
  • 智能工作流自动化处理
  • 跨上下文深度交互

注意：由于各厂商采用的定价模型与计量标准存在差异，不同平台间的用量额度不能直接换算。建议查阅具体产品文档获取详细计费规则。

3.1.3 推荐指数说明 ​

推荐指数并非单纯评估工具的功能强弱或技术优势，而是综合考量以下多维度因素后形成的参考指标：

  • 使用便利性：评估工具集成方式的便捷程度，优先级为：IDE插件 > 命令行工具 > 独立IDE，额外安装配置的复杂度也是重要考量因素

  • 网络响应性能：特别关注国内网络环境下的访问速度与稳定性，全球Top3工具及Amazon Q等在这一维度不具有优势

  • 功能差异化与使用习惯：避免重复功能工具的冗余推荐（如BLACKBOX AI与Cline功能高度重合），同时考虑开发者已有的使用习惯迁移成本

  • 生态系统兼容性：评估工具与现有开发环境、技术栈的契合度，以及扩展性能力

推荐指数旨在帮助开发者在众多选择中快速找到最适合自身场景的解决方案，而非绝对的性能排名。

3.2 工具清单 ​

分类工具名称厂商主页地址能力等级独立IDECLI工具IDE插件支持模型自定义模型免费额度备注推荐指数
GitHub生态GitHub CopilotMicrosofthttps://github.com/copilotL1VS Code, JetBrains, Visual Studio, Eclipse, XcodeClaude Haiku 4.5, GPT-4.1/4o/5 mini, and more每月2000次代码补全★★★★
GitHub Copilot Chat同上同上L3同上同上每月2000次代码补全
50次高级(代理模式或聊天)请求		★★★★
流行工具ClineCline Bothttps://cline.botL3VS Code, JetBrains主流模型√无自备api key或使用GitHub Copilot API★★★★★
BLACKBOX AIBlackBoxhttps://blackbox.aiL3√√VS Code主流模型√部分模型免费自备api key或购买模型用量★★★
ContinueContinuehttps://continue.devL3√VS Code, JetBrains主流模型√无自备api key★★★
WindsurfWindsurfhttps://windsurf.com/L2√VS Code, JetBrainsOpenAI, Claude, Gemini, xAI, and more（每月25次），
基础模型（其他）		√每月25CreditsIDE版本为Level 3★★★★
Amazon QAWShttps://aws.amazon.com/qL3√VS Code, JetBrains, Visual Studio, EclipseAuto, Claude Sonnet 4.0/4.5, Claude Haiku 4.5每月50次代理请求★★★★
CursorAnyspherehttps://cursor.comL3√主流模型√1周高级试用，有限代码补全和代理请求数★★★
国产工具TRAE字节https://trae.cnL2√VS Code, JetBrainsDoubao-seed-Code, Kimi-K2-0905, Qwen-3-Coder, GLM-4.6, DeepSeek-V3.1个人免费IDE版本为Level 3★★★★
CodeBuddy腾讯https://codebuddy.aiL3√√VS Code, JetBrains, Visual Studio, Xcodedefault, GLM-4.6, DeepSeek-V3-1-Terminus/V3-0324个人免费★★★★
Comate百度https://comate.baidu.comL3√√VS Code, JetBrains, Visual Studio, XcodeAuto, Kimi-K2, GLM-4.5/4.6, DeepSeek-V3.1/V3.2-Exp个人免费★★★★
Qoder阿里https://qoder.comL3√√JetBrains通义千问2周300Credits，有限次对话与智能体请求数★★★
Lingma阿里https://lingma.aliyun.comL3√VS Code, JetBrains, Visual Studio通义千问个人免费★★★★
Qwen Code阿里https://github.com/QwenLM/qwen-codeL3√通义千问个人免费★★★
CodeGeeX智谱https://codegeex.cnL2VS Code, JetBrains, Visual Studio, HBuilderXGLM-4.6/4.5 Air个人免费★★★
全球Top3Claude CodeAnthropichttps://codeassist.googleL3√VS Code, JetBrainsClaude模型无★★★
CodexOpenAIhttps://openai.com/codexL3√VS Code, JetBrainsGPT模型无★★★
Gemini Code AssistGooglehttps://gemini.google.comL2√VS Code, JetBrains, Visual StudioGemini模型每分钟60次请求，每天1000次请求★★★

3.3 工具介绍 ​

3.3.1 GitHub Copilot ​

  • 核心能力：
    • 实时内联代码补全
    • 生成函数 / 代码片段
    • 注释与文档生成
    • 上下文感知建议
    • 预测性编辑（Next Edit Suggestions）
  • 能力等级：Level 1
  • 分类：GitHub生态

3.3.2 GitHub Copilot Chat ​

  • 核心能力：
    • 对话式代码生成与解释
    • 单文件级代码改写 / 重构（含 Inline Chat）
    • 多文件上下文理解
    • 监控终端和测试输出并迭代
    • Copilot Edits（跨文件应用代码修改）
    • Agent Mode 多步骤任务执行（运行命令、处理编译/测试错误并自动迭代）
    • 多轮对话式任务推进
  • 能力等级：Level 3
  • 分类：GitHub生态

3.3.3 Cline ​

  • 核心能力：
    • 跨文件创建与编辑（含自动修复 lint/编译错误）
    • 执行终端命令并根据输出自主迭代
    • 使用浏览器进行交互（点击、输入、滚动、截图、调试）
    • 多步骤自主任务规划与执行
    • 大项目结构分析（AST、文件扫描、搜索等）
    • 支持自定义工具（MCP）扩展能力
    • 可进行端到端调试与运行测试
    • 人类审批的安全自治（human-in-the-loop agent）
  • 能力等级：Level 3
  • 分类：流行工具

3.3.4 BLACKBOX AI ​

  • 核心能力：
    • 跨文件与全项目的创建/编辑
    • 执行终端命令与运行脚本
    • 多步骤自动化任务（规划→编码→运行→调试→修复）
    • 浏览器自动化能力
    • MCP服务器集成
    • 大型代码库与多语言项目的全局操作
  • 能力等级：Level 3
  • 分类：流行工具

3.3.5 Continue ​

  • 核心能力：
    • 自动补全（inline autocomplete）
    • 对话 / Chat 支持（在 IDE 中聊天、询问代码和上下文）
    • 基于自然语言指令的代码编辑 / 重构 /重写（Edit）
    • 可配置／自定义模型和上下文（支持多种 LLM、本地模型、自定义 context）
    • 支持构建 "AI agent/workflow" —— 多步骤任务、自动化流程（Agent 模式 + 自定义 agent）
    • 跨文件 / 项目级处理 & 对整个 codebase 的理解
    • MCP工具集成
  • 能力等级：Level 3
  • 分类：流行工具

3.3.6 Windsurf ​

  • 核心能力：
    • 无限量代码补全
    • 实时内联代码补全（单行/多行）
    • 对话式代码生成与解释（Chat）
    • 单文件代码编辑与重构（Refactor）
    • 自然语言驱动的函数/应用生成
    • 跨语言代码翻译
  • 能力等级：Level 2（IDE版本为Level 3）
  • 分类：流行工具

3.3.7 Amazon Q ​

  • 核心能力：
    • 自主执行动作（读写文件、生成 Diff、运行命令）
    • 跨文件生成与实现新功能
    • 自动化代码审查与风险评估
    • 单元测试生成与集成
    • 文档生成（API、技术设计、入门文档）
    • 执行终端命令并迭代修改
    • 支持多语言与 MCP 上下文
    • 内联和对话式代码交互
  • 能力等级：Level 3
  • 分类：流行工具

3.3.8 Cursor ​

  • 核心能力：
    • 项目级任务处理（多文件编辑、项目重构）
    • 对话式代码生成与编辑
    • 智能调试与错误修复
    • 代码库问答
    • 实时代码补全
    • Agent 工作流（自动规划、执行步骤）
  • 能力等级：Level 3
  • 分类：流行工具

3.3.9 TRAE ​

  • 核心能力：
    • 实时代码补全（单行/多行/函数级）
    • 注释生成和代码片段生成
    • 预测性编辑（代码补全 Pro）
    • 代码解释与项目理解
    • 单元测试生成
    • 智能 Bug 修复（一键修复）
    • Workspace 全局代码理解（上下文感知，理解关系）
    • 一键应用代码片段（Fast Apply，生成 Diff 对比）
    • 智能问答
  • 能力等级：Level 2（IDE版本为Level 3）
  • 分类：国产工具
  • 厂商：字节

3.3.10 CodeBuddy ​

  • 核心能力：
    • Craft 智能体（自主完成多文件代码生成和改写）
    • 多文件代码编写与修改
    • 智能代码补全（上下文感知、预测编辑）
    • AI 技术对话与问答（支持知识库）
    • 单元测试生成
    • 智能代码评审（批量评审、Commit Message 生成）
    • 代码修复与规范检查
    • 兼容 MCP 开放生态
    • 自定义智能体与指令管理
    • 上下文引用（文件、文件夹、Git 变更、终端命令）
  • 能力等级：Level 3
  • 分类：国产工具
  • 厂商：腾讯

3.3.11 Comate ​

  • 核心能力：
    • Zulu 智能体（从需求到代码的端到端生成）
    • 自动搭建开发环境和启动服务（执行命令）
    • 代码库业务逻辑理解
    • 超级代码补全（上下文分析、预测编辑、多行代码重写）
    • 自然语言与代码库对话（全局代码感知）
  • 能力等级：Level 3
  • 分类：国产工具
  • 厂商：百度

3.3.12 Qoder ​

  • 核心能力：
    • 端到端开发工作流（分解任务并完成开发工作）
    • 工具集使用（代码库搜索、文件编辑、终端）
    • 增强上下文工程（深入理解代码库）
    • 高级代码补全（单行到整个函数，预测下一步编辑）
    • Ask Mode（解决编码问题、调试、修复运行时错误）
    • Agent Mode（自主任务规划、感知和工具使用）
    • 支持 MCP 和项目规则
  • 能力等级：Level 3
  • 分类：国产工具
  • 厂商：阿里

3.3.13 Lingma ​

  • 核心能力：
    • 智能体模式（自主决策、环境感知、工具使用）
    • 端到端完成编码任务
    • 工具集使用（工程检索、文件编辑、终端）
    • 智能问答（Ask Mode）
    • 多文件修改（Edit Mode）
    • 智能体（Agent Mode）：自主决策、环境感知、工具使用、端到端编码任务
    • 代码补全（行级/函数级、单元测试、优化建议）
    • 智能问答（代码修复、调试、错误排查）
    • 支持 MCP 工具配置
  • 能力等级：Level 3
  • 分类：国产工具
  • 厂商：阿里

3.3.14 Qwen Code ​

  • 核心能力：
    • 命令行 AI 工作流工具
    • 代码理解与编辑（支持大规模代码库，跨上下文）
    • 工作流自动化（自动化操作任务，如处理 PR、复杂Rebase等）
    • Git 自动化（分析 Commit、创建 Changelog、创建 GitHub Issues）
    • 文件操作（重命名文件、转换格式、查找和删除代码语句）
    • 代码开发（重构、生成代码、生成单元测试、API 文档）
  • 能力等级：Level 3
  • 分类：国产工具
  • 厂商：阿里

3.3.15 CodeGeeX ​

  • 核心能力：
    • 代码生成与补全（单行/多行，基于注释）
    • 生成单元测试
    • 代码审查（提供优化建议，针对修改的文件）
    • 修复代码 Bug
    • 代码互译（不同编程语言）
    • 智能问答（支持知识库，预测候选问题）
    • 行内对话编程
    • 文件处理、数据分析、图表生成等
  • 能力等级：Level 2
  • 分类：国产工具
  • 厂商：智谱

3.3.16 Claude Code ​

  • 核心能力：
    • Agentic 能力（自主探索代码库）
    • 读写代码和文件
    • 运行终端命令（需要用户许可）
    • 即时搜索（Search million-line codebases instantly）
    • 集成编辑器（感知当前文件和选区，直接提出修改）
    • 复杂工作流自动化（Turn hours-long workflows into a single command）
    • Agentic 功能支持（子智能体、定制命令、MCP 接入，可执行多步骤任务与环境交互）
  • 能力等级：Level 3
  • 分类：全球Top3
  • 厂商：Anthropic

3.3.17 Codex ​

  • 核心能力：
    • 代码编写、审查和交付辅助
    • IDE 侧边面板集成（聊天、编辑、预览变更）
    • 上下文感知（基于已打开文件和选定代码）
    • 云端任务委派（Offload bigger jobs to Codex in the cloud）
    • 跨环境上下文一致性（在云端和本地保持上下文同步）
  • 能力等级：Level 3
  • 分类：全球Top3
  • 厂商：OpenAI

3.3.18 Gemini Code Assist ​

  • 核心能力：
    • 代码补全与代码块生成
    • 对话式辅助（自然语言 Chat 界面）
    • 调试代码与错误排查
    • 生成单元测试
    • 自动化代码审查（通过 GitHub 集成）
    • 上下文感知问答
    • 支持基础设施即代码（IaC）接口交互（gCloud CLI, KRM, Terraform）
  • 能力等级：Level 2
  • 分类：全球Top3
  • 厂商：Google

3.3.19 其他工具 ​

Tabnine

  • 核心能力：AI代码助手，包含代码补全和聊天助手双重功能。支持简单、小型、重复编码任务和高级任务处理，涵盖全流程开发任务
  • 能力等级：L2(响应式代码生成与编辑)
  • 特别说明：Tabnine不再接受新用户注册，只提供企业解决方案

Cody

  • 核心能力：强大多模型支持，专精于项目级上下文理解和智能问答
  • 能力等级：L2(高级聊天/问答)

Roo Code

  • 核心能力：专注于跨文件重构和智能体驱动的修复。能自动识别并执行代码异味(Code Smells)的修复
  • 能力等级：L3(Agent/自主修复)

Kilo Code

  • 核心能力：强调基于自然语言的重构和自动化代码优化(如性能调优)，并能执行代码审查和修复
  • 能力等级：L3(Agent/自动化优化)

Qodo

  • 核心能力：专为Pull Request(PR)设计，进行深度自动化代码审查，检测代码质量和安全漏洞
  • 能力等级：L2(高级审查/安全分析)

Fitten Code

  • 核心能力：极致低延迟的代码补全(自研模型)。专注于速度，快速生成多行代码和代码块，兼有聊天功能
  • 能力等级：L1(基础/极速补全)

3.4 技术趋势 ​

  1. 从补全到Agent：工具能力从简单补全演进到自主执行复杂任务
  2. 多模型支持：开放平台允许用户选择不同LLM
  3. 上下文理解增强：从单文件到多文件、整个项目的理解
  4. IDE深度集成：从插件到原生IDE的演进
  5. 本地化部署：支持本地模型，保护代码隐私

4. 使用技巧与准备 ​

4.1 网络访问优化 ​

全球顶尖大模型和AI编程工具（如Claude、ChatGPT、Gemini等）在中国大陆地区直接访问存在限制，为确保流畅的开发体验，需要配置稳定的网络环境。

4.1.1 代理工具推荐 ​

4.1.2 订阅服务获取 ​

代理工具需配合有效的订阅服务才能使用。开发者需自行选择并购买适合的网络服务订阅，建议优先考虑稳定性高、延迟低的服务。

注意：配置网络代理时，请确保遵守当地法律法规，仅在合法合规的前提下使用。

4.2 关键账号准备 ​

在使用全球大模型和AI编程工具的过程中，以下3个账号构成了开发者的数字身份基础，拥有这些账号将显著提升AI辅助编程的工作效率。国外领先的大模型网站和AI编程工具普遍支持这3种账号的OAuth授权登录，开发者无需为每个平台单独注册账号，只需通过已有的账号授权即可快速访问各类AI服务，极大地提高了使用全球AI资源的便利性和一致性体验。

4.2.1 GitHub账号 ​

  • 核心价值：不仅是代码托管平台的通行证，也是访问Copilot、Cline等多种编程工具的统一身份认证
  • 附加优势：集成代码仓库、项目协作和多种AI编程工具的一站式访问体验
  • 建议：完善个人资料和项目展示，有助于获得更精准的AI辅助建议

4.2.2 Google账号 ​

  • 核心价值：访问Gemini、Google Cloud及相关开发工具生态的必要凭证
  • 附加优势：与Google Colab、Android开发环境无缝集成，提供跨平台开发体验
  • 建议：启用两步验证以确保账号安全，定期检查安全设置

4.2.3 Microsoft账号 ​

  • 核心价值：使用VS Code、Copilot Chat、Azure AI服务等Microsoft生态产品的身份标识
  • 附加优势：与Windows开发环境深度集成，提供云桌面和远程开发支持
  • 建议：关联GitHub账号可实现开发者生态的统一管理

专业建议：为保障账号安全，建议为这三个关键账号设置高强度密码并启用两步验证。同时，确保各账号的恢复邮箱和手机号保持最新，以便在需要时快速恢复访问权限。

4.3 免费模型资源平台 ​

对于开发者和研究人员而言，获取多样化的AI模型API调用资源是提升工作效率的关键。国内外存在多个提供免费额度的开源模型平台，合理利用这些资源能够显著降低开发成本并加速项目迭代。获取各大模型的API Key，配置到Cline、Continue等AI编程工具中，是最佳的辅助编程方式。

4.3.1 全球Top3大模型 ​

Claude API (Anthropic)

  • API Key获取地址：https://console.anthropic.com/settings/keys
  • 免费额度：目前无免费提供层级，新用户可获得约5美元的试用额度
  • 适用模型：Claude系列模型
  • 使用限制：需要绑定信用卡，试用额度用完后需付费

ChatGPT API (OpenAI)

  • API Key获取地址：https://platform.openai.com/account/api-keys
  • 免费额度：目前无官方免费额度，新注册用户可能有少量试用额度
  • 适用模型：GPT系列模型
  • 使用限制：需要绑定信用卡，完全采用付费模式

Gemini API (Google)

  • API Key获取地址：https://aistudio.google.com/api-keys
  • 免费额度：非常慷慨，输入输出Token完全免费
  • 免费模型：Gemini 2.5 Flash、Gemini 2.5 Flash-Lite、Gemini 2.0 Flash、Gemma 3等，Gemini 3以上较新模型无免费额度
  • 特别优势：无Token限制，支持代码执行、文件搜索、网址上下文等实用功能
  • 使用限制：每月1,500次有事实依据的搜索，速率限制相对宽松

4.3.2 国内代表平台 ​

魔塔社区(ModelScope)

  • 官网地址：https://modelscope.cn
  • 核心价值：国内规模最大的开源模型社区，由阿里巴巴达摩院主导开发，提供海量模型资源和每天重置的免费API额度
  • 模型覆盖：涵盖国内外主流开源模型，包括千问(Qwen)、LLaMA、ChatGLM、Baichuan等系列，以及各类专业领域微调模型
  • 应用场景：适合开发者配置到Cline、Continue等支持自定义API的AI编程工具中，实现模型灵活切换和成本控制
  • 优势特点：无需网络代理即可访问，API响应稳定，新用户免费额度慷慨，适合中小规模项目测试与开发

其他国内平台

  • 阿里百炼平台：https://bailian.console.aliyun.com，阿里云推出的一站式大模型开发及应用构建平台，提供通义千问等多种模型服务，支持模型训练、部署和应用开发全流程
  • DeepSeek开放平台：https://platform.deepseek.com，深度求索公司推出的开源模型平台，提供自家研发的DeepSeek系列高性能模型，在代码生成和数学推理方面表现突出
  • 智谱AI开发平台：https://open.bigmodel.cn，主要提供GLM系列大模型API服务，对中文处理和学术研究支持良好，在数学推理和逻辑分析方面表现突出，适合科研和教育领域的AI应用开发
  • Kimi开发平台：https://platform.moonshot.cn，月之暗面推出的AI大模型服务平台，提供Kimi系列大模型API，以超长上下文处理能力著称，支持200万字超长文本输入
  • 腾讯混元平台：https://hunyuan.tencent.com，腾讯推出的大型人工智能模型平台，提供混元系列大模型API服务，支持自然语言处理、代码生成等多种AI能力，适合开发者和企业构建智能化应用和服务
  • 字节火山平台：https://www.volcengine.com，字节跳动旗下火山引擎推出的大模型服务平台，提供豆包系列大模型API服务，具有多模态编程能力，支持图像到代码转换、复杂项目架构设计和多文件生成，适合完整应用开发
  • 百度千帆平台：https://qianfan.cloud.baidu.com，百度推出的大模型开发与服务平台，提供文心系列模型API服务，支持提示词工程、模型精调、模型压缩等功能，适合企业级AI应用开发

4.3.3 国际知名平台 ​

Hugging Face

  • 官网地址：https://huggingface.co
  • 核心价值：全球最大的开源模型社区，提供丰富的模型库和免费API服务
  • 模型覆盖：几乎涵盖所有主流开源模型，包括各类多模态、专业领域模型
  • 应用优势：开发者可通过API密钥直接集成到各类编程工具，支持模型细粒度配置
  • 使用注意：国内访问可能需要网络代理，但模型种类和更新速度全球领先

其他国际平台

  • Replicate：https://replicate.com，提供简洁易用的模型API服务，支持多种开源模型，每月有一定免费额度
  • Groq：https://groq.com，以极速推理著称，提供免费API访问，适合对响应速度要求高的场景
  • Together AI：https://together.ai，专注于高性能模型推理，提供性价比高的API服务，有免费额度支持

4.3.4 最佳实践建议 ​

在免费API配置策略上，谷歌的Gemini API展现了全球Top3平台中最为开放的态度，其无Token限制的免费模型（如Gemini 2.5 Flash）足以满足日常编程辅助需求。阿里旗下魔塔社区同样展现了国内企业的技术开放胸怀，为中文开发者提供了丰富的模型资源和慷慨的免费额度。其他国内平台，也都提供了有限的免费额度。

  1. 多平台配置：建议开发者同时注册多个平台账号，根据不同项目需求灵活选择最适合的模型
  2. 额度管理：合理规划免费额度使用，可设置监控机制，避免超出限制
  3. API密钥安全：妥善保管各平台API密钥，定期更新，避免泄露风险
  4. 性能评估：针对具体应用场景测试不同平台模型表现，选择最佳性价比方案
  5. 专业建议：国内开发者可根据网络条件采用"层次化配置"策略——以魔塔社区为首选API来源，享受稳定访问和本土化优势；具备网络环境的开发者可同时注册Gemini API，获取全球顶级模型的免费额度；最后配置Hugging Face作为国际前沿技术资源的有益补充。这种多层次方案既能满足基本开发需求，又为进阶应用提供了更广阔的技术选择空间

5. 注意事项 ​

5.1 使用风险与防护 ​

  1. 代码版权与合规：AI生成代码的版权归属复杂，商业项目需特别关注知识产权风险，建议结合开源协议使用

  2. 数据安全与隐私：企业使用需评估代码上传到云端的风险，敏感项目应考虑本地部署方案或使用私有化服务

  3. 代码质量保证：AI生成代码存在潜在错误和安全隐患，必须经过人工审查、测试和验证后方可投入使用

5.2 最佳实践建议 ​

  1. 平衡依赖与自主：合理利用AI工具提高效率，同时保持独立思考和问题解决能力，避免过度依赖导致的技能退化

  2. 成本与效率平衡：合理规划免费额度使用，监控API调用成本，选择符合项目预算的工具和模型

  3. 工具选择策略：根据项目复杂度、团队规模和技术栈选择合适的工具组合，不必追求最新最贵，适合才是最佳

6. 总结 ​

AI辅助编程技术正在重塑软件开发生态，从简单的代码补全工具演进为具备Agent能力的智能编程伙伴。面对不断演进的技术浪潮，开发者需要：

  • 明确需求：根据项目类型选择合适的辅助级别（代码补全 vs 全能Agent）
  • 综合评估：平衡功能需求、预算限制、网络环境与数据安全
  • 持续学习：跟踪技术发展趋势，掌握新兴工具的使用方法

建议开发者采用"小步快跑"的策略，先从简单的代码补全工具开始，逐步尝试更高级的Agent功能，找到最适合自己工作流程的AI编程解决方案。

文档更新时间：2025年11月
注：工具能力、模型版本和权益可能随时变化，请以官方信息为准