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  • Cline：跑在 VS Code、JetBrains 和终端里的开源 AI 编程 Agent（6.3万+ Star）

    Cline：跑在 VS Code、JetBrains 和终端里的开源 AI 编程 Agent（6.3万+ Star）

    Cline

    项目简介

    Cline 是完全开源、支持自带模型的 AI 编程智能体：它能在 VS Code、JetBrains 乃至命令行里帮你读写代码、运行终端、连接 MCP，并且每一步改动都以可审阅的 diff 呈现，让你随时把关。截至 2026 年中，项目已突破 6.3 万 Star、VS Code 安装量超 150 万，是开源 AI 编程赛道增长最快的扩展之一。

    安装要求和过程

    环境要求

    • Node.js 18+（CLI / SDK 形态需要）
    • VS Code 1.84+ 或任意 JetBrains IDE（2023.3+）
    • 一个 LLM API Key（Anthropic / OpenAI / Gemini / Bedrock / Groq / Ollama 本地模型等任意 OpenAI 兼容端点）
    • 可选：Docker（用于浏览器自动化沙箱）

    快速安装

    # 方式一：VS Code 扩展市场搜索 "Cline"（扩展 ID：saoudrizwan.claude-dev）一键安装
# 方式二：JetBrains 插件市场安装 Cline 插件（IntelliJ / PyCharm / WebStorm / GoLand ...）

# 方式三：命令行（交互式或 CI 无头模式）
npm i -g cline

# 方式四：嵌入自己的程序 / 集成
npm install @cline/sdk

    所有形态都跑在同一个 Agent 内核（@cline/sdk）之上，在编辑器里搭好的工作流可无缝迁移到 CLI 与 SDK。

    核心功能

    1. Plan / Act 双模式：先用 Plan 模式探索代码库、提出方案并经你确认，再切到 Act 执行。这是 Cline 对”自动 Agent 自信地做错二十个文件”这一经典失败模式的答案——先规划、再行动，给你一个可在破坏发生前喊停的检查点。
    2. 全程可审阅的 Diff 与检查点：每一次文件改动都落成可审查的 diff；每个步骤都有检查点，可一键回滚到任意历史节点，远比”只能靠 git 历史兜底”的终端工具更可靠。
    3. 自带模型、零加价：填入自己的 API Key（Anthropic / OpenAI / Gemini / Bedrock / Groq / Ollama / LM Studio 或任意 OpenAI 兼容端点），直接付费给模型方，无中间商加价，模型随意切换。
    4. 浏览器自动化 + 终端执行：能导航 URL、截图、验证 UI 改动；在终端运行命令并实时响应输出，边干边盯 linter 与编译器报错。
    5. 完整 MCP 支持与 .clinerules：可接入数据库、API、设计工具等 100+ 现成 MCP server 扩展能力；并通过 .clinerules 文件让 Agent 遵守你的项目约定，而不是自创规范。

    典型使用场景

    • 想用 Cursor 级 Agent 能力却不想被订阅锁死：Cline 扩展本身免费，只为 LLM token 付费，模型可在 Anthropic / OpenAI / 本地 Ollama 之间自由切换。
    • 隐私要求严格的团队：直接接入本地 Ollama 模型，代码与上下文不出内网，满足合规需求。
    • 全栈开发验证 UI 改动：让 Cline 改完前端代码后自动开浏览器、截图、核对界面效果，把”改完—运行—看结果”的循环自动化。

    推荐理由

    我把 Cline 当作“带审批闸门的结对工程师”来用。和纯自动 Agent 相比，它每一步都先让你看 diff、看终端命令，再决定是否放行——这种”人在回路（human-in-the-loop）”的设计，把 AI 幻觉的破坏面压到了最低。再叠加自带模型、成本完全透明，以及 MCP 生态带来的近乎无限的扩展能力，Cline 几乎是 VS Code 生态里最值得长期持有的开源编程 Agent。如果你想在零订阅成本下获得接近 Cursor 的 Agentic 体验，它是不二之选。

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  • Zed：用 Rust 重写的高性能 AI 代码编辑器，86.6K Stars 让 VS Code 也坐不住了

    Zed：用 Rust 重写的高性能 AI 代码编辑器，86.6K Stars 让 VS Code 也坐不住了

    Zed 代码编辑器

    项目简介：Zed 是由 Atom 与 Tree-sitter 创始人 Nathan Sobo 团队打造的高性能、多人协作代码编辑器，用 Rust + GPU 加速实现极致流畅的编码体验，并原生集成了 AI 助手与智能体能力。

    📦 安装要求与过程

    环境要求

    • 操作系统：macOS 10.15+ / Linux（glibc 2.28+）/ Windows 10+
    • 架构：x86_64 与 arm64 均支持
    • 零额外依赖：自带 GPUI 渲染引擎，无需预装 Node 或 Electron

    快速安装

    • macOS：brew install --cask zed
    • Windows：Microsoft Store 或 winget install Zed.Zed
    • Linux：官网提供 .deb / .rpm / AppImage，或参考 Linux 安装文档
    • 通用：访问 zed.dev/download 直接下载安装包

    如需从源码构建，克隆仓库后执行 cargo run 即可（需 Rust 工具链）。详见各平台 开发文档。

    ⚡ 核心功能

    1. 极速编辑体验：Rust 编写 + GPU 渲染，多光标编辑、百万行大文件秒开，输入延迟低至亚毫秒级，彻底告别卡顿。
    2. 原生多人协作：实时共同编辑、跟随模式（follow）、内置语音频道，无需安装插件即可远程结对编程。
    3. AI 深度集成：内置 Agent 面板、内联补全（Inline Assistant）与命令面板 AI，支持 OpenAI / Anthropic / Ollama 等自定义模型。
    4. Agent Panel 智能体：让 AI 在编辑器内直接读写文件、运行命令、多步迭代修改代码，把编码助理变成真正的协作者。
    5. 基于 GPUI 框架：自研 UI 框架，扩展能力强；配合 Tree-sitter 实现精准的语法高亮与增量解析。

    🎯 典型使用场景

    • 团队结对编程：多人实时共编 + 内置语音，分布在不同城市的同事协作如坐同一间办公室。
    • AI 辅助开发：用 Agent Panel 让 AI 完成函数重构、生成单元测试、解释复杂模块，效率翻倍。
    • 大型项目快速导航：在海量代码库中秒级全局搜索与跳转，老旧大型工程也能流畅编辑。

    💡 推荐理由

    我实际体验过 Zed，最深的感受就是两个字——「丝滑」。打开几十 MB 的日志文件、全局搜索几乎零等待；它的 AI 能力不是外挂插件，而是编辑器原生的一部分，Agent Panel 真能在编辑器里完成多步任务、自己改文件跑命令。对于受够编辑器卡顿、又想要「AI 就在手边」的开发者，Zed 非常值得一试。2026 年 4 月它已发布 1.0 正式版，稳定性和生态都在快速成熟。

    🔗 下载地址

    本文由自动化工作流整理发布 · 许可证：GPL-3.0-or-later（含 Apache-2.0 组件）

  • Continue：开源 AI 编程助手，让 VS Code 和 JetBrains 拥有最强大脑（34K+ Stars）

    Continue：开源 AI 编程助手，让 VS Code 和 JetBrains 拥有最强大脑（34K+ Stars）

    Continue：开源 AI 编程助手，让 VS Code 和 JetBrains 拥有最强大脑

    发布于 2026 年 7 月 | 分类：开源项目
    ⭐ 34K+ Stars
    TypeScript
    Apache-2.0
    持续维护中

    📌 项目简介

    Continue 是为 VS Code 和 JetBrains IDE 打造的开源 AI 编程助手，让开发者在熟悉的编辑器里直接获得代码补全、交互式聊天、代码编辑等 AI 能力。官网 slogan：“The easiest way to code with any LLM” —— 支持几乎所有主流大模型，本地、云端随意切换。

    🌐 官网continue.dev
    🐙 GitHubgithub.com/continuedev/continue
    📦 安装VS Code / JetBrains Marketplace 搜索 “Continue”
    🔑 许可Apache-2.0

    🔧 安装要求和过程

    环境要求

    • VS Code 1.70+ 或 JetBrains IDE（IntelliJ / PyCharm / WebStorm 等）
    • 支持 Windows / macOS / Linux 三平台
    • 网络连通（用于下载模型或连接云端 API）
    • 本地运行需要 Ollama 等本地 LLM 工具（可选）

    快速安装（3 步搞定）

    1. 安装插件：在 VS Code 扩展市场或 JetBrains Plugin 市场搜索 Continue，一键安装
    2. 选择模型：打开 Continue 侧边栏，选择你想用的模型（云端 API 或本地 Ollama）
    3. 开始编码：在编辑器中选中代码，按快捷键唤醒 AI，或直接聊天提问
    💡 快速体验：不想配置 API Key？先装个 Ollama，在 Continue 里选一个本地模型，零成本跑起来！

    🎯 核心功能

    1. 智能代码补全（Autocomplete）

    基于上下文的多行代码补全，比传统补全更懂你的意图。支持主流编程语言，响应速度经过专门优化，打字如飞不卡顿。

    2. 交互式聊天（Chat）

    在侧边栏和 AI 对话，支持引用当前文件、选中代码、整个项目上下文。可以问 “这段代码什么意思？”、”帮我优化这个函数”、”写一个单测” 等，AI 直接给出代码建议。

    3. 编辑与重构（Edit）

    选中代码后，用自然语言描述你想做的修改，Continue 直接在编辑器里帮你改好。支持多文件编辑、批量重构，是日常开发最高频使用的功能。

    4. 模型自由切换

    支持 100+ LLM 提供商：Anthropic Claude、OpenAI GPT、Google Gemini、本地 Ollama、自托管 vLLM……一套界面，随意切换。企业可以用自己的模型，个人开发者可以零成本用本地模型。

    5. 上下文理解（Context Awareness）

    Continue 不只是 “聊天框里的 AI”，它能理解你的项目结构、当前文件、选中的代码，甚至整个代码库。支持 @files、@folders、@code 等快捷引用，让 AI 精准理解你的意图。

    🚀 典型使用场景

    场景一：快速理解遗留代码

    接手一个陌生项目，面对几千行没注释的代码一头雾水？选中整个文件，问 Continue：”这个文件的核心逻辑是什么？有哪些潜在问题？” 几秒钟就能获得清晰的解读，比自己啃代码效率高 10 倍。

    场景二：本地零成本 AI 编程

    不想把代码上传到云端？装个 Ollama，在 Continue 里选一个本地跑的开源模型（DeepSeek Coder、CodeLlama 等），所有代码处理都在本地完成，隐私 100% 可控，还不用花一分钱 API 费用。

    场景三：团队协作统一 AI 工作流

    Continue 支持配置文件（config.json）提交到代码库，团队所有人用同一套提示词、同一个模型，AI 辅助编码的效果可复现、可迭代，从 “个人玩具” 升级为 “团队生产力工具”。

    💎 推荐理由

    作为每天和代码打交道的开发者，我对 Continue 的评价就三个字：真的香。

    最打动我的是它的 模型无关设计。不像有些 AI 编程工具绑定特定厂商，Continue 把选择权完全交给你——想用 Claude 写复杂逻辑、用本地模型做快速补全、用 GPT 做代码 review，全在一个插件里搞定，不用在不同的工具之间反复横跳。

    另一个亮点是 开源透明。Apache-2.0 许可，代码完全公开，不用担心 “哪天服务商涨价或者跑路”。而且开源社区非常活跃，几乎每周都有新功能发布，Issue 响应速度也很快。

    当然也有不足：模型切换的配置界面对新手不太友好，第一次用的时候需要花点时间搞清楚怎么添加自定义模型。但一旦配置好，日常使用体验非常流畅，已经成了我写代码时离不开的工具。

    如果你在用 VS Code 或 JetBrains，还没试过 Continue，强烈建议花 5 分钟装一下 —— 它可能会改变你写代码的方式。

    📦 下载地址

    📌 本文由 AI 自动整理，信息来自 GitHub 公开数据，如有偏差以官方文档为准。欢迎在评论区分享你的使用体验！

  • Kilo Code – 22K+ Stars，开源AI编程智能体，支持VS Code/JetBrains/CLI三大平台

    Kilo Code – 22K+ Stars，开源AI编程智能体，支持VS Code/JetBrains/CLI三大平台

    Kilo Code Logo

    Kilo Code – 开源AI编程智能体

    📦 项目简介

    Kilo Code 是一款开源AI编程智能体，支持在 VS Code、JetBrains 和 CLI 中使用。它提供500+模型选择、多智能体协作、MCP市场扩展等强大功能，采用开源定价模式——你只需支付模型提供商的价格，零加价。

    22K+
    GitHub Stars
    500+
    AI模型
    3
    IDE支持
    MIT
    开源协议

    ⚙️ 安装要求和过程

    环境要求

    • VS Code: 1.80.0+
    • JetBrains: IntelliJ IDEA, PyCharm, WebStorm 等 (2023.2+)
    • CLI: Node.js 18+ (for npm install) 或直接使用二进制文件
    • 网络: 需要访问AI模型API（支持500+模型）

    快速安装

    方式一：VS Code 扩展

    1. 在 VS Code 扩展市场搜索 “Kilo Code”
    2. 点击安装
    3. 创建账户后即可使用（支持500+模型，包括GPT-5.5、Claude Opus 4.7、Gemini 3.1等）

    方式二：命令行工具（CLI）

    # npm 安装
npm install -g @kilocode/cli

# curl 一键安装
curl -fsSL https://kilo.ai/cli/install | bash

# pnpm
pnpm add -g @kilocode/cli

# bun
bun add -g @kilocode/cli

# Homebrew (macOS / Linux)
brew install Kilo-Org/tap/kilo

# Arch Linux (AUR)
paru -S kilo-bin

    安装后，在项目目录中运行 kilo 即可启动。

    方式三：JetBrains 插件

    1. 在 JetBrains Marketplace 搜索 “Kilo Code”
    2. 或在 IDE 中打开 Settings → Plugins 搜索安装

    ✨ 核心功能

    🤖 1. 多智能体协作

    Kilo 内置多个专业智能体，可根据任务切换：

    • Code: 默认智能体，从自然语言生成和编辑代码
    • Plan: 在设计阶段先规划架构和实现方案，再写代码
    • Ask: 回答代码库相关问题，不修改文件
    • Debug: 排查和追踪问题
    • Review: 审查代码变更，发现性能、安全、风格和测试覆盖问题

    你还可以创建自定义智能体，满足特定需求。

    🧠 2. 500+ 模型支持

    支持中途切换模型，根据任务需求匹配延迟、成本和推理能力。支持的顶级模型包括：

    • GPT-5.5
    • Claude Opus 4.7
    • Claude Sonnet 4.6
    • Gemini 3.1 Pro Preview

    采用开源定价，支付模型提供商的价格，零加价，且不需要API密钥即可开始。

    💻 3. 多IDE支持

    Kilo Code 真正实现了全场景覆盖：

    • VS Code: 原生扩展，完整功能支持
    • JetBrains: 原生插件，支持 IntelliJ IDEA、PyCharm、WebStorm 等
    • CLI: 命令行工具，适合远程服务器和自动化场景
    • Cloud Agent: 网页版，无需本地机器

    🔧 4. MCP 市场

    通过 MCP (Model Context Protocol) 市场，可以发现和接入各种MCP服务器，扩展智能体的能力边界。让AI智能体能够连接数据库、API、文件系统等外部工具。

    🚀 5. 自主模式 (CI/CD)

    支持在 CI/CD 管道中运行自主模式：

    kilo run --auto "run tests and fix any failures"

    --auto 参数禁用所有权限提示，让智能体在无人工干预的情况下执行操作（仅在可信环境中使用）。

    🎯 典型使用场景

    场景一：日常编程助手

    在 VS Code 或 JetBrains 中，通过自然语言描述需求，Kilo Code 自动生成代码。支持多文件编辑、代码重构、单元测试生成等任务。内置的行内自动补全功能提供”幽灵文本”建议，按Tab键即可接受。

    场景二：代码审查自动化

    在 Pull Request 中设置自动AI代码审查。Kilo Code 会检查性能问题、安全漏洞、代码风格不一致和测试覆盖率不足等问题，并直接在PR中给出反馈。

    场景三：CI/CD 集成

    在自动化管道中使用 kilo run --auto 命令，让AI智能体自动运行测试、修复失败、更新文档等。特别适合需要持续集成的大型项目。

    💡 推荐理由

    • 真正开源：MIT协议，代码完全开放，可自由使用、修改和分发（包括商业用途）
    • 公平定价：零加价模式，你只需支付模型提供商的价格，不像其他AI编程工具那样收取高额订阅费
    • 生态完整：支持VS Code、JetBrains、CLI三大平台，还提供Cloud Agent和代码审查服务
    • 灵活扩展：MCP市场让智能体能力可无限扩展，自定义智能体满足个性化需求
    • 活跃维护：22K+ Stars，2.7K+ Forks，801个开放Issue（说明社区活跃），持续更新中

    如果你在寻找一个不绑定特定模型、不收取高额费用、真正开源可定制的AI编程助手，Kilo Code 是目前的最佳选择。

    🖼️ 项目截图

    Kilo in VS Code and CLI

    Kilo Code 在 VS Code 和 CLI 中的运行效果

    📥 下载地址

    🌐 官方网站

    https://kilo.ai/

    💻 GitHub 仓库

    Kilo-Org/kilocode

    ⭐ 22,150+ Stars | 🍴 2,706+ Forks

    📥 VS Code 扩展

    VS Code Marketplace

    🔌 JetBrains 插件

    JetBrains Marketplace

    📚 官方文档

    https://kilo.ai/docs

    💬 社区

    Discord | X (Twitter) | Reddit

    📌 本文由自动化任务采集整理，数据截至 2026年6月19日

    🔗 项目GitHub: https://github.com/Kilo-Org/kilocode