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AI编程

Cursor

最开始流行的编程IDEA，也是我最早在23年接触，刚开始开发页面效果还行，修修改改能用，到后面token限制用的太快了。体验还行，交互逻辑比较深，或者代码编译错误上修复比较差，就用过几个月的会员版本，后续就没有续费了。用了cursor-free-vip 白嫖了断时间，但是最近手贱更新了下就不能再继续白嫖了

Trae

国内国产豆包的免费IDEA，若是简单的功能开发可以交给他，上下文联系不行，已经交代的东西重复编辑，代码编译出现问题基本解决不了，除非是网上有对应的案例搜索到，隔了一点多再次测试还是不行，现在基本不怎么考虑使用

CodeBuddy

腾讯免费的AI插件，使用过。基本和Trae差不多，用过就没再次使用

Qoder

阿里出来的AI编程IDEA工具，使用的效果是比Trae强，比cursor差，后面的更不用比了

Claude Code

继Cursor后比较符合现代编程的IDEA命令行工具。用过一次，但是当时国内封号严重，新账户麻烦没有反复测试。但是发现有个问题，有时运行代码没问题，后续代码修改会出现编译bug要返回来修改。

和docker一样需要安装 配置WSL (Windows Subsystem for Linux)

# 安装 工具
npm install -g @anthropic-ai/claude-code

# 项目执行 
claude

# 创建执行理解项目的命令 创建 CLAUDE.md 记忆文件
/init
claude "你的任务"  # 执行一次性任务后退出
# 压缩上下文
/compact
/new   # 创建新的任务对话
/model # 切换模型
/mcp  # 管理mcp服务连接
/bugfix	#系统化地修复代码缺陷
/help	#获取完整的命令帮助列表

还支持在 C:\Users\admin\.claude\下面的文件传教自定义指令

Claude-Code-Router

使用claude-code命令行工具的一个平替，支持设置使用自定义的本地模型或者模型API

# 安装
npm install -g @musistudio/claude-code-router

# 在 ~/.claude-code-router/config.json配置自定义模型

ccr code :启动 claude 
ccr start: 启动claude
ccr restart: 修改config.json后重启+
ccr ui: 以UI的方式在浏览器可视化管理配置

但是自己电脑在关闭后老是重新连接不起来

Codex

chatgpt出来的一个和claudecode争王的命令行工具AI编程，基本的使用和claudecode一样，还支持自定义模型，没有token和地区的过分限制

安装

node>18.6 ,安装git 

# 全局安装
npm i -g @openai/codex

配置

# 全局配置变量   IOS:  export OPENAI_API_KEY="your-api-key-here"
$env:OPENAI_API_KEY = '<你的API密钥>'  

# 设置默认使用的模型提供商和模型名称
model_provider = "google"  # 与此处名称保持一致
model = "gemini-2.5-pro"  # 第三方模型的实际名称
preferred_auth_method = "apikey"   # 推荐使用API Key认证
windows_wsl_setup_acknowledged = true

# 定义新的模型提供商
[model_providers.google]  # 与此处名称保持一致
name = "gemini-2.5-pro"
base_url = "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta"  # 第三方服务的API地址
env_key = "CODEX_API_KEY"  # 存放API Key的环境变量名
wire_api = "chat"  # 或 "responses"，需参考服务商文档

没有使用过原本的chatgptcode原本模型，但是使用上面谷歌的免费gemini-2.5-pro，用起来和智障一样

12-13 使用opengpt5 感觉可以的哦，就是效果有点慢

Opencode

官网：https://opencode.ai/

# npm 镜像安装 
npm install -g opencode-ai --registry https://registry.npmjs.org
# 查看版本
opencode --version

选择模型

  • /models ：选择自己订阅的模型
  • 支持openai设置模型
# 在C:\Users\<你的用户名>\.config\opencode\opencode.json，没有就创建 
{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "provider": {
    "openai": {
      "name": "qiniu",// 在打开opencode的时候 /models 可以选择的模型供应商
      "options": {
        "baseURL": "https://api.qnaigc.com/v1",// 根据定义模型商提供的地址
	"apiKey": "{env:QINIU_API_KEY}" // 订阅的apikey，放到系统环境变量上
      },
      "models": {
        "deepseek-v4": {
          "name": "deepseek-v4"
        },
        "moonshotai/kimi-k2-thinking": {
          "name": "kimi-k2-thinking"
        },
        "z-ai/glm-5": {
          "name": "glm-5"
        },
        "z-ai/glm-5.1": {
          "name": "glm-5.1"
        },
        "minimax/minimax-m2.5": {
          "name": "minimax-m2.5"
        },
        "moonshotai/kimi-k2.6": {
          "name": "kimi-k2.6"
        }
      }
    }
  },
  "model": "z-ai/glm-5",// 打开opencode默认选择的模型
  "autoupdate": true,
}

常用 agent、skills

# 全能编程技能包
npx skills add obra/superpowers -y  --registry https://registry.npmjs.org
# 项目规划与记忆
npx skills add OthmanAdi/planning-with-files -y  --registry https://registry.npmjs.org

MCP


 "mcp": {
    "shadcn": {
		"type": "local",
		"command": ["npx", "-y", "shadcn@latest", "mcp"],
		"enabled": true
   },
   "context7": {
	"type":"remote",
	"url": "https://mcp.context7.com/mcp",
	"enabled": true,
	"headers":{
		"CONTEXT7 API KEY":"ctx7sk-5c0b0603-141e-484b-af70-72ac2e5e86e8"
	}
    }
},

现在 opencode 也支持桌面端应用

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