氛围编程工具全景对比：从插件到 IDE、从终端到 Agent In 巴西队世界杯名单 @2026-01-19 10:57:03
“Vibe Coding”是由 Andrej Karpathy 提出的概念，指的是——
“一种新的编程方式……你完全融入氛围，忘记代码本身的存在” 。
Vibe Coding（氛围编程）强调“通过自然语言／语境驱动开发”、“人机协作胜于纯手写代码”，定位在原型、创意、轻量化开发场景。与之相关的“Agentic Coding”则更进一步—不仅生成代码，还能计划、执行、循环验证。本文作为《AI 编程与氛围编程工具研究》的姊妹篇，全面补充当前市面上主流与新兴的氛围编程工具对比，包括独立 IDE、IDE 插件以及终端/CLI 工具，分析其开源程度、Agent 能力、模型接入方式与典型应用场景。
工具结构对比：独立 IDE、IDE 插件、终端工具下面将从工具结构的角度，系统梳理当前氛围编程领域的主流解决方案，帮助你快速了解不同类型工具的优势与适用场景。
1. 独立 Agent IDE / 编辑器工具公司/组织开源特色能力CursorCursor否Tab 代码补全 + AgentWindsurfWindsurf否Navigator/Composer 流程Zed + ACPZed Industries部分支持外部 AgentKiroAmazon否Agent + Spec/Vibe ModeReplit (Agent)Replit否浏览器 IDE + AgentQoder阿里巴巴否Agent + Quest Mode + Repo WikiTRAE字节跳动否Agent + Solo ModeVS CodeMicrosoft是GitHub Copilot + 支持插件扩展/AgentCodeBuddy腾讯否智能代码助手/Agent笔者日常主要使用 VS Code 和 Qoder（一经推出我就开始试用了）。不过 VS Code 的代码补全能力没有 Cursor 那么强，Qoder 目前试用期每月有 2000 次调用次数，未来如何收费还有待观察。
2. IDE 插件 / Agent 扩展（以 VS Code 为主）插件名称平台开源Agent 能力模型接入方式代表特性GitHub CopilotVSCode 等否模式对话 + 文件操作OpenAI/GitHub 模型等全方位生态插件，Agent 模式已发布Cline / Roo / KiloVSCode是文件、终端、浏览器BYOK（OpenRouter/本地）社区 Agent 插件，功能全面Continue.devVSCode/Jet是Chat/编辑/AgentOpenAI、Anthropic、Gemini、Ollama强 BYOK 和本地推理支持Gemini Code AssistVSCode/Jet否多文件生成/调试Gemini 托管Google 原生支持JetBrains AI Ass’tJetBrains否Chat/Refactor/TestingJetBrains 模型IDE 原生 Agent 功能通义灵码 / 文心快码 等国内 IDE否代码生成/问答/etc.本土大模型（Qwen / 文心）面向中国开发者的本地化工具Tabnine, Supermaven, Blackbox多 IDE否补全 + Chat托管 / 企业自建补全驱动型 AI 助手OpenRouter 插件VSCode第三方Chat / 补全聚合 >100 模型模型自由选择工具Ollama 本地插件VSCode是补全 / Chat本地 Ollama 模型私有本地运行，数据安全可靠Verdant 插件VSCode否Agent未知Subagent 验证AugmentCodeVSCode是Agent / 代码增强OpenAI / 本地模型 / BYOK支持代码自动增强与上下文感知当前我用的最多的 GitHub Copilot，因为有 GitHub 赠送的 Pro 套餐，而且我对于 VS Code IDE 最熟悉，所以在日常开发中使用频率很高，还可以使用 Claude 4 Sonnet 模型。在这些 IDE 插里 AugmentCode 给我的体验最好，不过订阅价格太高。
3. 终端 / CLI Agent 工具工具名称开源功能特点Warp AI否自然语言命令驱动现代 AI 终端环境Gemini CLI是Agent 控制交互可跟 IDE 集成Aider是Git diffs driven开源 agent 编程辅助OpenHands是文件/终端/浏览器全能自托管 AgentClaude Code是代码生成与编辑Claude 模型驱动，支持多平台Codex是代码生成与命令执行OpenAI Codex 模型，支持 CLI/IDEQwen Coder是终端 AI 助手支持中文大模型，适配本地化场景对于终端命令行编程工具给我体验最好的是 Warp，我体验过 $40/月的 Turbo 版本，内置了 gpt-5, claude 4 等模型，可以直接用自然语言执行命令、生成脚本、解释代码等，日常使用非常流畅。Codex 以前需要 API Key 才能使用，上周才开放 ChatGPT 订阅用户使用，目前我偶尔用用，它最的优是可以云端和本地协同，但是响应速度太慢。至于很多人推荐的 Claude Code，笔者无力折腾 🫠。
模型接入方式：灵活性是核心氛围编程工具的一大关键在于模型接入的自由度，目前呈现以下几种形式：
OpenAI／兼容 API：OpenAI 本身 + Azure + OpenRouter 等聚合平台本地推理模型：如 Ollama、LM Studio，提供 OpenAI 兼容接口厂商托管：Copilot、Gemini、通义灵码、Amazon Q 等MCP（Model Context Protocol）生态：支持工具/插件之间模型调用与共享上下文（如 Copilot Agent Mode、Cline、Continue 等） — 使 Agent 形成可组合、可扩展的工具生态。在编程场景，我觉得 Claude 4 Sonnet 是撰写本文时最好用的模型之一。其次是 Gemini 2.5 pro 还有 Qwen3 coder plus。
应用场景推荐快速原型 / 创意释放 → Cursor、Qoder、Kiro企业级生产 / 安全合规 → GitHub Copilot、Windsurf、JetBrains AI Assistant国内场景 / 本地化支持 → 通义灵码、文心快码、Qwen 等终端权力用户 / 自由 Hacker → Warp、Aider、OpenHands、本地 Ollama 插件组合潜在风险与开发者建议真实世界里效率未必提高：METR 研究显示专业开发者使用 AI 后效率可能下降 20%安全与正确性问题：存在幻觉、代码可读性不高、自动执行命令带风险、不便于多人协作教育与学习层面思考：AI 工具不应是“拐杖”，还需深入理解逻辑原理总结目前笔者的编程工具情况是：VS Code（Claude 4 Sonnet 模型）、Gemini CLI/Qwen Coder、Codex，这些额度都已经足够满足日常开发需求。
本篇作为“姊妹篇”，在工具全景、模型接入方式、应用场景推荐和风险提醒等方面，对此前博客调研内容进行了系统补充。文章不仅扩展了工具维度，涵盖了 Codex 风格插件、Qwen 插件及更多本地化方案，还细化了模型接入的类型，包括本地、自建、厂商托管和 MCP 协议生态。同时，针对不同开发需求，给出了更具针对性的应用建议，区分了原型开发、企业生产、国内本地化和自由实验等场景，帮助开发者在实际选择和使用氛围编程工具时有更清晰的参考和思考。
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