笔者近期默默观察了下周边同事们在编程时所采用的AI工具，除了直接用网页问答生成代码之外，后端Java同学多数用的是IntelliJ+通义灵码插件，而前端同学和python同学基本用的是Trae，或者是VSCode+Cline插件，这些选择背后的原因是？它们有些什么样的AI能力？它们对接的大模型有什么限制？有没有代码安全风险？
正好Keyu同学对此作了一些收集整理和分析，供大家参考：
接下来我们详细阐述表格中这几个分析对比维度。
选AI插件还是选IDE
如图，总体来看AI编程有两种模式，一种是在现有编程工具IDE中集成相应的AI插件，另一种是直接使用原生AI的编程工具IDE：
AI插件使用比较广泛的主要是通义灵码、GitHub Copilot、Cline和ProxyAI等，前两个是既支持VSCode，又支持JetBrains家族（包括IntelliJ、WebStorm、PyCharm等等），但Cline则只能集成到VSCode，不支持JetBrains家族，ProxyAI插件则只支持JetBrains家族，估计适配不同IDE的成本还是挺大的。
而原生AI编程工具IDE，使用比较多的是Cursor、Winsurf、字节Trae等，这些工具都是基于vscode内核开发的，相比而言，这种工具AI功能比插件方式肯定要强一些，但对于开发者而言，开发习惯会有一些变化，尤其是对于原来不是用vscode的同学来说，换工具的门槛还是挺大的。
所以前文提到周边同学中，后端Java开发因为原来多数用的是JetBrains的IntelliJ，所以就更倾向于使用AI插件模式，而前端和算法同学，原来基本用VSCode为主，所以切换到Trae或者Cursor这类IDE就比较自然。
笔者虽然是老java coder，但直接用Trae，感觉也还挺好用。
AI编程主要能力对比
从AI编程能力方面来看，无论是AI插件还是IDE模式，基本都具备两种主要能力和对应的形态，一种是内化在代码主窗口的智能辅助编程能力，包括代码补全、生成测试用例、基于注释生成代码等，第二种是主窗口右边的Copilot智能问答助手能力，通过问答形式生成代码、排查问题等。
- 智能辅助编程
这其中智能辅助编程和代码补全这种伴随式的AI功能，有些同学觉得用起来非常爽，据说是不会打断程序员的"心流"，一按tab键就自动生成大段代码，但我个人反而不太习惯，总感觉下面自动推荐的代码，会干扰我的输入，就和WPS AI一样，我在输入文字，它在下面不停推荐后续文字，总感觉干扰大于帮助，不过可能是因为我是老派程序员吧，仁者见仁智者见智，各取所需就好。
- 智能问答助手
对我来说更喜欢这种右侧的提问式助手模式，尤其是针对调试过程中的问题，一键向LLM提问，对于LLM返回结果，再选择性智能化采纳，整个使用过程非常丝滑。
- AI程序员
以上所述辅助编程和智能问答这两大AI核心功能和产品形式，其实它们的本质都还是在辅助我们程序员进行开发，生成的都是代码片段，作用到你当前的工程和代码文件中，它的用户是程序员，它的作用帮助我们提高开发效率的。
但还有一些产品（包括通义灵码、Cursor、Trae）已经支持端到端AI模式，就是基于需求描述能够完全自动化构建项目工程结构、代码文件、编译打包等，我理解这实际就是AI程序员的能力，这种能力核心用户应该是瞄准的业务人员，它的作用是类似零代码，这样一些demo和mvp产品，就基本不用研发资源的投入了，至于这个方向是否成立，咱就不做深入探讨了哈。
- MCP工具集成
最后对比下最近火热的MCP集成能力，除了ProxyAI之外，其他几个产品都是大制作，所以都有内置MCP服务市场，通过内置市场选择MCP Server相对可靠性高一些。当然我们行业性公司，最常见做法还是要对接自定义的行业特性MCP Server，这些工具既满足安全性要求，同时也具备行业性特色能力，毕竟MCP是标准协议，所以这些产品也都是支持对接自定义MCP Server。
很多同学关心如何选择公开的MCP Server，从安全性角度看，请参考"二师兄说AI"这篇文章的观点（软件官方提供的 MCP > IDE 自带 MCP > MCP 官方收录的 MCP > 第三方 MCP 导航站），笔者个人还是比较认同的。
代码安全性考虑
前面我们对几个主要的AI能力做了对比分析，接下来看看使用这些AI编程工具，是否有代码安全性方面的风险？如果是纯粹个人层面使用其实不用关心，但如果是在公司层面使用，还是有必要考虑代码安全性。
因为无论是辅助编程还是智能问答的场景，AI插件或IDE都会将当前文件中的代码，甚至整个工程的代码，作为上下文一起发给大模型，你的代码会不会被大模型拿去训练改进？会不会泄密？主要风险环节存在两个层面，一是访问的大模型，二是AI插件或IDE本身。
- 访问大模型的代码安全性
对接云端大模型还是本地大模型？这块要从安全性角度+算力成本角度综合考虑，如果你是个人用户，也不存在安全性顾虑，那当然是直接对接云端大模型就可以了，按token付费，这个费用也比较低廉。
但如果是在公司层面使用，公司机房如果有自己的大模型，那从安全性角度，肯定是优先对接本地大模型比较好，但从以上表格中，我们可以很清晰的看到，目前只有Cline和ProxyAI两个插件是可以对接本地Ollama大模型的。这里通义灵码比较特殊，它的个人版是只能对接百炼平台上的大模型，但它的企业版是可以对接本地大模型（当然企业版的费用你懂的）。
而另外几款AI插件和IDE，基于商业利益限制，目前都是只能对接云端大模型，而且也是有限的几个云端服务商和有限的模型选项。为什么不能做到模型无关性，我感觉背后还是商业和成本考虑。
从成本角度看，要适配不同的大模型可没那么简单，调用大模型不仅仅是适配OpenAI的接口标准这么简单，同一个操作，无论是主界面中智能补全代码、生成测试用例、还是右侧助手中智能问答，调用LLM时系统指令instruct提示词写法都不同，需要逐个适配、验证指令遵循度，这工作量不要太大。
而商业角度看，AI编程工具，很多本来就是模型厂商推出的，或者是战略合作关系的，那它只能对接自己的模型，或者合作伙伴的模型，也是无可厚非的商业选择。
- AI插件或IDE自身的代码安全性
AI插件或IDE基本都有"收集改进"或"隐私设置"的开关，只不过有的是默认开启，有的是默认关闭，如果对代码安全性比较敏感，无论用哪种插件或IDE，笔者建议大家都找到这个"收集改进"的开关，将其设置成关闭状态。
毕竟这些插件厂商和模型厂商无论是否免费，从利益角度看，都有收集代码的原动力，因为只有足够多的上下文和代码，才能训练出更好的模型。
所以个人观点，对于一般的公司来说，如果有足够算力的话，最好是能够让员工使用能够对接本地大模型的IDE和插件，同时把IDE或插件中的改进采集等开关都关掉。
是否可以不花钱使用
最后咱们勤俭持家，必须能捋羊毛就捋羊毛，毕竟费用也是咱们成年人做选择时的关键参考，替大家仔细核对了各个产品的官网，大致如下：
目前看Cline+VSCode和Trae两种选择是可以完全免费使用的，而通义灵码、GitHub Copilot、ProxyAI、Cursor这些AI插件和IDE都是有收费版和免费版的区分。
免费版呢一般都是限制问答次数、代码补全次数，或者限制云端大模型访问速度，比如通义灵码的个人基础版本限制智能问答有50次/月限制，比如GitHub Copilot个人免费版本有50次对话/月+2000次自动补全/月的限制（不过使用它通常要挂梯子，不然网络不太稳定），省着点貌似也是够用了吧。
近期网传OpenAI要以30亿美金收购Windsurf，这也是一个基于VSCode的AI编程IDE，不过由于周边很少有同学使用，我们也没有专门去体验，所以就不展开分析了，免得误导大家。
另外最近腾讯发布的的AI编程插件CodeBuddy，也是动静很大，号称除了可以对接VSCode和JetBrains的全家桶等IDE，还能对接微信小程序等开发工具，目前好像是免费的，笔者也没来得及体验，欢迎大家评论区留言反馈。
最后，您最喜欢哪款工具？欢迎评论区分享交流。