AI IDE的观察

最近的cursor有掀起了巨大的潮流, 一夜之间仿佛又带来了AI IDE的春天

AI Coding的风潮并不起源于ChatGPT. 在更早的时候, GPT3出现后, 有一个CodeX, 已经展现出了强大的编程能力. 此期间又有像是Github Copilit, Tabnine.

在ChatGPT出现后, 突然发现, 为代码进行高质量的补全并不是一件麻烦的事情, 提供代码上下文, 推断出后续的代码, 这件事情天生就适合LLM

按照形态来区分, 有这么几种

  1. 插件
  2. IDE

按照功能来说, 有

  1. 自动代码补全
  2. 根据自然语言进行补全
  3. CodeBase QA
  4. file mention Context
  5. Error Debug
  6. VCS
  7. Unit Test

插件

插件是最简单也是最实用的一种方式, Github Copilit, Codium都是这样实现的.

但是平台其实会限制插件的能力, 以最主流的两种IDE: VsCode, Jetbrains举例

VsCode

VsCode是对插件支持最强大的IDE, 实际上没有插件的VsCode就是一个记事本而已

VsCode的插件能力强大的超乎想象, 获取Terminal内容, Editor弹窗等等, 插件几乎可以所有应该获取的内容

一个非常明显的体验是, 几乎所以的AI Coding插件在VsCode上的体验都要超过Jetbrains, 除了市场占有率之外还有插件选择语言的原因(谁他妈喜欢写Java?)

Jetbrains

毫无疑问, Jetbrains有着明显的语言倾向, 提供极为强大的开箱即用的能力, 在大部分情况下, 你不需要额外下载其他插件就能获得极为强大的代码工程能力

用Java写插件只能说是一坨大便, 几乎所有的AI Coding都会承诺对VsCode, Jetbrains的支持, 但是毫无疑问VsCode会是最优先支持

Fleet

为什么要额外提一句Fleet, 因为实在是太垃圾了, 使用伟大的Kotlin语言进行插件的编写, 哇哦!

在开放的插件平台上已经有了大量的三方插件(三个), 伟大的Fleet, 拉了坨大的

总结

如果仅仅是想要做一些简单的能力, 那么没问题, 用插件来做是完全OK的.

但是如果你不想做简单的能力呢?

IDE

从头到尾撸一套IDE? 那得多大的工作量啊

但是感觉伟大的VsCode, 将这么伟大的工程产品开源出来, 这是开源史上的一块丰碑

cursor, Haystack都借助其迅速的开发构建出了完整的IDE

而且, 可以直接使用VsCode的插件生态 相比下Jetbrains开发Fleet就完全抛弃了原本IDEA的插件生态, 真是臭的一坨

VsCode-Like

毫无疑问, 在2024年, 这是最出色的方案, 市占率高, 极低的切换成本, 生态共享, 自定义程度高

这简直太棒了, 我现在用的Cursor就是这样做的, 高度制定了一些能力: 任意位置补全, 任意内容获取, 简单来说项目的完全控制能力

当然很棒, 但是你知道的, 我觉得其实完全可以做成一个插件来做的

之所以必须要做换皮, 我觉的可能有这么几个原因:

  1. 防止破解, 使得 插件 + Proxy Backend影响了付费能力, 例如Github Copilit被Override + DeepSeek 爆杀
  2. 完整的IDE控制能力, 不需要考虑插件的优先级, 访问权限的限制, 提供最优以及最高的能力

Fleet

还是要说一手Fleet, 太鸡巴垃圾了, 我对Fleet出奇的愤怒, 就是因为太烂了

我在IDEAs上的使用习惯完全无法迁移过来

如果必须从头开始使用的话, 我为什么要用一个不成熟的IDE而不是用VsCode?

亟需改进

我认为现在的AI IDE有几个亟需改进的地方

  1. 自动构建上下文的能力, 现在的解决方案和RAG很类似, 将整个代码库进行Index, 然后根据询问时的关键词进行确认, 构建Context的效果其实比较一般
  2. 更广泛的API支持, 更多的LLM 厂商的接入, DeepSeek我爱你
  3. 代码安全问题, 小厂无所谓, 但是对于有严格的代码审查的公司来说, 确实是很难受, 我认为安全问题的解决更应该依靠LLM厂商的能力保证

BTW, 在使用cursor之后, 我认为我得到了真正的解放, 这种感觉远胜于Github Copilit, 这让我真正的开始思考, 好像从手工时代一下子步入了工业时代, 虽然还少不了精细的雕琢, 但是效率依然远胜从前.

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