大模型辅助编程工具在提升开发效率和代码质量方面展现出显著潜力,但其有效应用需考虑不同工具的功能差异与适用场景。本研究系统梳理了当前主流的大模型辅助编程工具,根据其与开发环境的集成程度划分为插件类与IDE类,并详细对比了Github Copilot、CodeGPT、MarsCode、Codeium、Cline及Cursor、Windsurf等工具的核心功能、部署流程及优劣势。总体而言,插件类工具如Cline通过高度自动化编程与多模型适配能力,可显著简化复杂任务开发;而IDE类工具如Cursor凭借全局代码库理解与多文件协同编辑功能,更适合大型项目构建。以Cursor的Composer功能为例,其在量化策略开发中实现了从数据获取到回测的完整流程自动化,验证了工具在实践中的灵活性与效率提升价值。综合评估后,推荐结合VSCode+Cline+DeepSeek的高自由度配置与Cursor的全局智能化支持,以兼顾开发灵活性与深度交互需求。
01 引言
在当今的大模型时代中,大语言模型(LLMs)正以其强大的信息处理能力和广泛的应用前景,成为推动各垂直领域工具革新的关键力量。随着代码生成大模型的不断演进,大模型在提高编程效率、优化代码质量以及创新开发流程中的作用日益凸显。
插件类工具对比
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清晰指令:在使用Composer功能时,建议使用清晰详细的提示词,可以优先使用Chat功能中的GPT-4,尤其是Claude模型先对项目进行充分的头脑风暴,将项目细节进行整理并保存到文档中(例如instruction.md)。 -
Chat与Composer各有所长,应合理运用:相较于Chat功能更适用于处理小型任务、解释代码/命令,提问以及项目导航,Composer功能更适用于编写代码,上一步编写instruction.md文件后,确保与Composer对话过程中使用@引用该文件,并指示根据项目进度更新文档内容。 -
逐步提出要求:为了避免模型错误,建议一次只让Composer执行一项任务,逐步修改,不要提出复杂的修改要求,每次修改后务必检查代码正确性。此外,由于Composer每次对话会调用多个文件,因此如果不希望Composer修改其他文件,需要在指令中明确指出修改范围。 -
结合Git进行版本管理:上述提及Composer每次修改可能涉及多个文件,而目前Cursor版本管理功能暂不齐全,因此建议每次接受重大改变时,推送至Git确保代码可以回溯,或是点击上次对话上方checkout按钮进行回溯。 -
合理使用CursorRules:用户可以通过设置中设定CursorRules确定贯穿全局的指令,类比设定系统提示词,例如可以规范代码位置与开发流程,确保Composer不会创建平行目录,或者是按照需求创建项目结构。此举能大幅减少项目开发中干预的工作量,同时规范代码以及项目。用户同样可以自行创建.cursorrules文件,将规则写入,并在对话过程中引用。关于CursorRules的编写,可以参考https://cursor.directory/中用户自制的基础规则,根据自身需求调整修改。
下表展示Chat功能对话返回的结果,可见整体项目框架清晰可行,同时不同文件之间的联系也具体标注,方便后续Composer进行读取,生成结构严谨的项目。
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对于大模型辅助编程工具的选择,从用户体验和功能完备性来看,Cline和Cursor尤为突出。Cline支持用户自行嵌入模型API,便于用户使用开源、低成本或有特定维度优势的模型,与此同时,Cline拥有高度自动化的辅助编程功能,能够自行创建、编辑文件,以及调用外部工具,从而给予用户极佳的使用体验;而Cursor Composer则通过其IDE类的集成环境,提供了更为直观和全面的编程辅助,适合大型项目的开发,最新支持的Agent模式也极大提高其智能化程度。 -
在考虑模型选择、数据敏感性问题时,Cline和CodeGPT作为支持本地大模型部署、同时兼顾多种国产大模型接口的辅助工具方案,适合对代码数据安全性要求较高,或者是对模型选择有特殊要求的用户。 -
大模型辅助编程工具的效果不仅取决于工具本身的功能,还受限于大模型的能力和开发者如何有效利用这些工具。因此,选择合适的模型并结合具体的编程实践,对于提升编程效率和代码质量至关重要。
风险提示:
大模型是海量数据训练获得的产物,输出准确性可能存在风险;不同大模型辅助编程工具效果存在差距,对于大模型生成的代码,需要谨慎参考;大模型辅助编程工具功能及稳定性可能受到版本切换影响。
相关研报
研报:《金工:大模型辅助编程手册》2025年2月26日
分析师:林晓明 S0570516010001 | BPY421
分析师:何康 S0570520080004 | BRB318
联系人:沈洋 S0570123070271
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