介绍
今年，AI 辅助编程工具正变得越来越流行，它们可以提升开发效率，减少重复性工作，并提供智能代码建议。目前AI辅助开发工具，都是一个AI大模型前面套一个壳，至于回答的内容好不好就看后面大模型的支持了，功能上来说都差不多。在没有出现这些工具时，我也是去ChatGPT 上问的，效果差不多，只是需要手动复制，有点麻烦。
对比 Cursor、GitHub Copilot、通义灵码（Tongyi Lingma）和 Trae 这几款 AI 编程助手的特点、优劣势以及适用场景。
如果需要看怎么使用的可以去看我之前记录的文章。
Cursor的使用： ➤ https://cnzain.cn/blogs/zain/ai-cursor
Github Copilot：➤ https://cnzain.cn/blogs/zain/aicopilot
通义灵码：使用太简单，没写
Trae（官方文档）：➤ https://docs.trae.com.cn/docs/what-is-trae?_lang=zh
1. Cursor
对于我这个.net 开发来说，我习惯了使用VIsual Studio ，虽然也能在VS Code做编码，还是有诸多不便，调试不了，且项目打开后那个项目结构看着特别不习惯，但单独做前端项目时候就特别舒服了。
另外，这个是收费的，体验只有14 天，如果不是公司出钱，对我来说这就是就是最大的缺点，付费上班的感觉。
Cursor有一个比较优秀的功能，就是可以在上下文中选择图片。我用这个功能主要是用来找灵感和“借鉴”一些网站页面设计。直接在对话看里面输入“做一个和图片一模一样的页面“马上就出来了 。不是写不来，只是写在太费劲了有费时，所以直接交给AI。
虽然是国外的，但是速度还是很快的，应该是做了处理的。
集成 VS Code：Cursor 是一个基于 VS Code 的 AI 编程工具，提供类似 ChatGPT 的智能代码补全、错误修复和代码解释功能。
对话式交互：可以直接在代码编辑器内通过对话交互来修改代码或生成新代码。
强大的搜索功能：可基于项目上下文智能搜索相关代码。
自动修复错误：可以理解错误消息并提供修复建议。
适用场景
适合 VS Code 用户，尤其是希望在编辑器内进行 AI 交互的开发者。适合需要快速调试和修复代码的开发者。
优势与劣势
优势
劣势
深度集成 VS Code，体验流畅
目前仅支持 VS Code，不适用于其他 IDE
AI 代码建议质量较高
可能需要联网支持部分高级功能
提供智能搜索和错误修复
依赖 GPT-4，部分功能可能有调用限制
2. GitHub Copilot
我最开始使用的就是这个，新版Visual Studio自带，无缝连接，且有Github这个源码库支持，还是很强大。有免费和收费的，一直使用的是免费的，国内容使用起来有点慢，这个网络反应有时候需要2-3分钟。不过给出的内容还是可以的。
基于 OpenAI Codex：Copilot 由 GitHub 和 OpenAI 联合开发，能够提供上下文感知的代码建议。
支持多种 IDE：支持 VS Code、JetBrains 系列、Neovim 等。
代码补全能力强：能智能补全整行代码或完整函数。
GitHub 生态整合：适合 GitHub 用户，无缝衔接代码仓库。
适用场景
适用于使用 GitHub 进行开发的团队和个人。适用于多个开发环境（如 VS Code、JetBrains）。
优势与劣势
优势
劣势
支持多种 IDE，兼容性强
需要订阅，收费模式可能较贵
AI 代码补全质量优秀
可能会生成不符合最佳实践的代码
与 GitHub 无缝集成，适合 GitHub 用户
代码补全有时会产生冗余建议
3. 通义灵码（Tongyi Lingma）
通义灵码使用过一小段时间，它以扩展的方式可以添加到 VS 中，国内的反应比GitHub Copilot 快，也可以在对话框中进行沟通，其他功能比较简单，如下图。
深度结合阿里云生态：与阿里云生态无缝整合，适用于阿里云开发者。
优秀的中文支持：针对中文编程环境优化，适合中文开发者。
智能代码补全：可根据上下文提供智能代码建议，提高编程效率。
Web 端支持：可通过 Web 端使用，无需特定 IDE。
适用场景
适用于阿里云生态的开发者，以及需要中文支持的编程环境。
优势与劣势
优势
劣势
中文支持优异，适合中文开发者
主要适用于阿里云生态，适用范围有限
支持 Web 端使用
某些功能可能受限于阿里云服务
智能代码补全能力强
相较于 Copilot，社区资源较少
4. Trae
这个和Cursor差不多，没怎么深入使用，不过不目前是免费的。
字节跳动 AI 生态：深度结合字节跳动的开发平台，如飞书、火山引擎。
适用于企业级应用：支持企业级 AI 辅助编程，提高团队开发效率。
AI 代码推荐：基于代码上下文推荐代码，提高开发速度。
内置云端支持：可结合云端计算资源，提高代码分析能力。
适用场景
适用于字节跳动生态的开发者，以及企业级应用的开发团队。
优势与劣势
优势
劣势
适配字节跳动生态，适合企业级应用
主要面向字节系产品，适用范围有限
AI 代码推荐能力强
对个人开发者的支持较少
支持云端计算，提高代码分析能力
某些高级功能可能需要订阅
可能对特定业务场景优化
代码补全能力可能不如 Copilot 强
总结
工具
主要特点
适用场景
Cursor
VS Code 集成，智能搜索，自动修复
VS Code 用户，调试、搜索
GitHub Copilot
强 AI 代码补全，GitHub 生态整合
GitHub 用户，多 IDE 支持
通义灵码
中文支持好，结合阿里云生态
阿里云用户，中文开发者
Trae
AI 代码补全，适配字节生态
字节跳动生态用户
对于.net 开发个人还是比较倾向实用GitHub Copilot，比较无缝对接VS这个谁不喜欢呢？而且还可以白嫖。
其他的对IDE没太多依赖的可以选择Cursor，它智能提示和体验都是很不错的。如果像我一样喜欢免费的，也可以选择国产的两个吧，特别是Trae,最近推得还是比较多的，听说是要对齐Cursor。
对于简单的编程却是方便了不少，特别是智能提示，或者是变量命名等，都是很方便的。但对于比较复杂的项目，AI还是不太能搞定，例如我目前使用的ABP框架开发，让他参考之前的功能帮忙写一个增删改查的维护页面，它虽然能给出大多数类的代码，但还是需要人力去组装和处理细节，让他阅读这个项目再去做功能，估计够呛。
对于编程学习方便了不少，以前遇到不会的或者新的语法要去看文档，现在直接问AI，阅读源码也可以一键注释，真的方便了很多。
最后就是AI会不会替代程序员的问题？目前是不会的，就目前使用的几款来说，都还差得远，未来如何就不知道，也不是我改变的事！我就每天搬砖就好了，反正都是牛马，被替代了，就去做其他牛马！