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。
本文是大模型辅助编程的使用指南，详细介绍大模型在日常编程与项目开发过程中的辅助编程应用及其相应部署流程。本文从大模型嵌入开发环境的程度将不同辅助编程工具分为两类：插件类以及IDE类，以Github Copilot、Cline、CodeGPT、MarsCode和Codeium，与Cursor、Windsurf和MarsCode IDE分别为例，介绍两类工具的部署流程及具体功能。此外，本文以Cursor的Composer功能为代表，展示其在量化策略编写方面的实践案例。插件类辅助编程工具：以Github Copilot为代表的代码补全智能助手Github Copilot由微软与OpenAI联手开发，是一款老牌代码智能补全插件。Copilot支持多终端部署，依托Github优质的编程生态，辅助编程功能丰富且稳定，是代码智能补全的代表工具。此类工具还包括CodeGPT、MarsCode和Codeium，其中，CodeGPT核心特色是多模型支持，支持DeepSeek等主流大模型API以及本地Ollama部署模型的接入；Codeium支持包含VSCode和PyCharm在内的17款编辑器，功能逻辑简单清晰；MarsCode以豆包代码模型为基座，提供智能代码补全、代码生成等丰富功能，界面简洁直观。插件类辅助编程工具：独树一帜的自动化编程插件ClineCline是插件类工具中为数不多可实现完全自动化编程的工具。不同于传统编程助手仅提供代码补全功能，Cline通过源代码AST（抽象语法树）分析和正则表达式搜索实现项目级代码重构，能主动创建和编辑文件、探索大型项目以及执行终端命令等。Cline较为擅长处理复杂任务，例如根据自然语言指令创建符合项目结构的Vue组件或Python脚本，具备精准的上下文理解能力。此外，相比其他插件，Cline在国产化适配（原生支持DeepSeek等国产模型）和企业级扩展（MCP私有化部署）方面具有独特优势。IDE类辅助编程工具：扩展功能边界，“超越”辅助编程插件局限Cursor是IDE类辅助编程工具的代表，旨在“超越”插件类工具的局限。Cursor支持对整个项目代码库的深度理解和索引，能够基于全局上下文提供代码建议、优化和重构。Cursor还支持多文件编辑和全局重构，能够自动识别相关文件并提供优化建议。除Cursor外，Windsurf和MarsCode分别代表了AI编程工具另外两个探索方向。Windsurf以其Agent驱动的智能编程模式为核心，支持多步骤、多工具协同工作，能够自动维护上下文状态并智能规划任务。相比之下，MarsCode则是一款轻量化的智能编程工具，仅支持云端浏览器使用，界面简洁直观，使用门槛低。推荐应用：VSCode+Cline+DeepSeek与Cursor综合功能与实际体验，VSCode+Cline+DeepSeek与Cursor是较为推荐的辅助编程应用配置。相比于其他工具，Cline在多方面占据优势，包括用户自行嵌入模型API、辅助编程高度自动化、外部工具调用等。对于Cursor而言，以IDE为产品形态更好地扩充了大模型辅助编程的权限，展现出“全局视角”下的智能交互，这使得Cursor不再仅是一个代码生成工具，更是一个能够深度融入编码工作流的全能编程助手。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。
随着大模型技术的不断发展，其在金融投研领域的应用之广泛，进一步凸显了大模型辅助投研的重要价值。华泰金工在前期已发布多篇关于大模型的应用报告，深入探究大模型在量化研究与日常工作的辅助作用，例如《GPT因子工厂2.0：基本面与高频因子挖掘》（20240926）和《大模型本地部署手册》（20241007）等。本文尝试从大模型辅助编程视角，为金融投研领域的开发者提供一个全面的指南，详细介绍各类辅助编程工具特点和特色，以及利用此类工具提升编程工作效率和质量的技巧。本文从大模型嵌入开发环境的程度出发，将大模型辅助编程工具分为两类：插件类和IDE类，并通过整理Github Copilot、CodeGPT、MarsCode、Codeium和Cline，以及Cursor、Windsurf和MarsCode IDE等工具的具体功能和部署流程，为读者提供了一个可实操的应用指南。 此外，本文不仅详细介绍了各类大模型辅助编程工具的特点，还探讨了如何通过这些工具实现更高级的编程实践，如量化策略编写。通过Cursor Composer等工具的应用实例，本文展示了大模型辅助编程工具在实际量化策略开发中的灵活性和潜力。最后，综合考虑各类辅助编程应用性能及实际体验，本文推荐以下应用，仅供读者参考。推荐应用一：VSCode + Cline + DeepSeek作为OpenRouter（大模型应用排行榜）排名第一的应用，Cline在多方面占据优势。首先，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，在此基础上，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。自DeepSeek-R1发布以来，DeepSeek相关模型及应用持续火热。以Codeforces数据集（编程能力测试数据集）为对比标准，DeepSeek-R1与OpenAI-o1-1217几近持平，展现出其优异编程能力。然而，DeepSeek-R1的使用成本是OpenAI-o1-1217的十分之一乃至更低，且DeepSeek-R1开源可做本地化部署进一步降低成本。DeepSeek-R1是大模型辅助编程“物美价廉”的模型选择，而在当前可实现自动化编程的工具中，例如Cursor、Windsurf、Cline等，Cline是为数不多较好支持DeepSeek系列模型的应用。相比于Cline这类插件类辅助编程工具，Cursor作为完整的IDE更好地扩充了大模型辅助编程的权限。除却自动化编程这一功能，Cursor同时拥有代码补全、行内编辑和对话功能，形成了Cline + Github Copilot的功能叠加，这使得Cursor在仅需细微代码补充的场景中更具优势。从这一角度上看，Cursor是辅助编程工具的集大成者，基于其优异能力，Cursor获得Product Hunt 2024年度最佳产品奖项。与此同时，相比其他产品，Cursor拥有更优秀的智能化设计。以Tab键功能为例，Cursor的多行编辑功能，可以一次性提供多个编辑建议，帮助用户节省时间；智能重写功能，用户随意或不小心输入之后，Cursor会自动修正错误；光标预测功能，Cursor能预测用户的下一个光标位置，以便可以无缝导航代码。插件类大模型辅助编程工具本质上是一种深度集成到开发环境（IDE）中的智能助手系统，它通过实时分析开发者的编程上下文、项目结构和编码意图，提供智能化的编程辅助服务。这类工具最显著的特征是其“插件化”设计，使其能够无缝融入开发者熟悉的IDE环境中，成为编程工作流的自然延伸。这类工具通常以IDE插件的形式存在，可以无缝嵌入到开发者日常使用的编辑器中，如VS Code、IntelliJ IDEA等。它们能够理解当前代码文件的结构、上下文关系以及项目依赖，在开发者编写代码时提供实时的智能建议。以GitHub Copilot、CodeGPT、MarsCode和Codeium为代表的插件类辅助编程工具都具备代码自动补全、代码生成、注释生成、代码解释等核心功能，其中GitHub Copilot作为较早且成熟的产品，在代码生成的准确性和连贯性方面表现出色；CodeGPT则更专注于代码解释和文档生成；MarsCode在中文编程场景下有其独特优势；而Codeium则提供了免费且功能完整的替代方案。Cline作为插件类编程工具的例外，具有全自动化的代码辅助生成功能，将大模型能力深度集成至开发流程，可以运行终端命令、创建修改文件、使用浏览器等。插件类辅助编程工具适用于日常编程过程中的代码编写、调试和重构场景，能够显著提升开发效率，尤其适合处理重复性的编程任务、API调用示例编写、单元测试生成等场景。工具背后的大模型通过学习和理解大量开源代码，能够为开发者提供符合编程规范和最佳实践的代码建议，有效降低编程过程中的认知负荷。Github Copilot：老牌代码智能补全插件GitHub Copilot于2021年6月推出，是由GitHub和OpenAI合作开发的一款大模型编程助手，旨在通过提供代码建议和自动完成功能来提高开发者的编程效率。Copilot基于OpenAI的Codex模型，该模型在大量公开的代码库上训练得来，能够理解多种编程语言，并生成符合上下文的代码片段，为开发人员提供实时的代码提示和生成功能。Copilot不仅能够补全代码行，还能生成整个函数、循环、条件语句等复杂结构，同时可以根据注释生成代码。Github Copilot的设计理念是让开发者专注于代码逻辑以及整体框架设计，而不是花费大量时间在编写重复性代码上。它支持多种集成开发环境（IDE），如VSCode、JetBrains IDEs等，使得开发者可以在熟悉的开发环境中无缝使用Copilot的功能，减少手动输入代码的时间，提高代码的质量和效率。同时它支持多种编程语言，如Python、JavaScript、TypeScript、Ruby等。Copilot的关键技术包括自然语言处理、代码生成优化、上下文感知等，这些技术使得Copilot能够准确理解开发者的意图，并提供高质量的代码建议。目前，Github Copilot支持三类部署方案：IDE类、浏览器以及终端。首先，对于IDE类，如Jetbrain或VSCode开发环境中，可以在扩展中寻找Github Copilot插件/扩展进行安装，登录Github账号后，即可试用Copilot功能。以VSCode为例，在编辑器上点击Extensions 图标，会看到Marketplace选项， 然后搜索copilot结果，安装对应两个插件，并进行登录即可。在最新VSCode（1.96.1）上，可以按Ctrl+Alt+I或从标题栏的Copilot菜单中选择 “Use AI Features with Copilot for Free...”，并在Copilot Chat窗口中，点击 “Sign in to Use Copilot for Free”按钮，登录到GitHub账户并注册Copilot免费计划，即可免费使用Github Copilot。其次，浏览器上同样支持与Copilot对话。具体而言，Copilot功能嵌入Github网站中，只需要导航到repository并打开一个文件，并单击文件视图右上角的Copilot图标，即可与Copilot进行对话。此外，Github Copilot还可以部署在Windows终端上，用户需要先安装Windows Terminal Canary，在Settings中转到Terminal Chat设置，在Service Providers中选择Github Copilot并登录账号，即可在Terminal Chat中与Copilot进行对话。在模型方面，Github Copilot支持GPT-4o，o1-preview，o1-mini与Claude-sonnet-3.5，用户可以在对话编辑的时候自由选择模型。在项目中打开一个文件，开始编写代码或在代码旁边添加注释（建议先定义好新文件的内容格式或者是文件格式，补全会更准确）。GitHub Copilot会根据代码上下文提供补全建议。可使用Tab键直接接受GitHub Copilot提供的代码建议。如需查看更多建议，可使用Alt+]（Windows/Linux系统）或Option+]（macOS系统）来切换到下一个建议，或者使用Alt+[ （Windows/Linux系统）或Option+[（macOS系统）来切换到上一个建议。除Tab键，用户还可以使用其他组合快捷键来快速接受建议，例如，Ctrl+Enter（Windows/Linux系统）或Cmd+Enter（macOS系统）将接受当前的代码建议并换行。Github Copilot提供代码注释功能，可提高代码可读性，方便后期维护与修改，首先选中要解释的代码行，在聊天框中输入/explain，或者右键点击代码行选择Copilot > Explain this，如果需要中文解释，可以在聊天框中输入/explain后跟中文描述。或者也可以在函数前加上注释符//，Copilot会自动分析代码功能，并添加相应注释。采用这个功能，开发者可以快速理解代码的目的和工作方式，即使是在阅读别人的代码时也能提高效率。用户可以通过在IDE的当前选项卡上打开文件，并使用/tests斜杠命令来生成一套完整的单元测试。此外，用户也可以使用Chat功能生成针对特定类的单元测试，例如可以创建一个BankAccount类，并请求Copilot生成涵盖多种场景的测试，包括边缘案例、异常处理和数据验证。在编辑器文件中，按Cmd+I（在macOS上）或Ctrl+I（在Windows/Linux上）进行行内操作（即行内编辑，Inline Edit），可以在当前光标所在的行展示一个输入框，用于提问或输入命令。在代码文件中输入注释符号后，输入q:后跟一个问题，然后在下一行输入a:，GitHub Copilot会提供简短的回答。GitHub Copilot的联想编程功能是一项基于大模型的代码辅助技术，它通过使用OpenAI的Codex模型，分析开发者输入的代码、注释和上下文信息来生成代码建议。此外，Copilot还具备学习能力，能够根据用户的反馈不断学习，提供更加个性化的代码提示，帮助提升开发技能。GitHub Copilot的个性化学习能力主要依托于其底层的OpenAI Codex大语言模型，通过本地和云端两个层面来实现。在本地层面，它会实时分析用户的编码上下文、项目结构和编码风格，并在当前编辑会话中记住用户的选择和修改，具体而言包括用户的缩进、命名以及注释风格，偏好的架构设计模型、项目结构，框架、库的使用习惯以及常用的编程模式和解决方案。在云端层面，系统会收集用户对代码建议的接受（Accept）或拒绝（Discard）等反馈数据，分析用户的编码习惯和偏好，并可能为特定项目建立专门的建议模型。这种学习机制在确保用户隐私和数据安全的前提下，通过持续的优化和调整，使Copilot能够随着用户使用时间的增加，提供越来越符合个人或开发团队需求的代码建议。CodeGPT是由Judini打造的一款专为开发者设计的生成式AI产品，它通过自然语言处理技术，能够自动生成程序源代码，并集成了多种功能以提高开发者的编程效率和代码质量。这款工具不仅能够回答开发者的技术问题，提供智能编码聊天功能，还能自动识别编程语言并生成代码解释，帮助开发者理解复杂的代码段。在已有代码的基础上，CodeGPT能够继续编写代码，实现更多功能或完成更复杂的任务。它还能一键生成方法注释及行间注释，提高代码的可读性和维护性。此外，CodeGPT能够对代码片段进行静态分析，识别并重构不完整或冗余的代码，优化代码的可读性、性能和可维护性。它还能实时诊断代码，纠正潜在的语法错误和逻辑错误，提高代码的稳定性和质量。CodeGPT还能自动生成测试代码，减轻开发者在测试环节的负担。CodeGPT支持多种集成开发环境，如VSCode和JetBrains系列IDE，CodeGPT能够在开发者熟悉的开发环境中无缝工作。其关键技术包括自然语言处理、代码生成优化和上下文感知等，使得CodeGPT能够准确理解开发者的意图，并提供高质量的代码建议。此外CodeGPT也提供API接口，将大模型集成到开发工作流程中，使得开发者能够利用CodeGPT的能力来增强他们的应用程序和服务。通过这些API接口，开发者可以实现代码自动完成、生成、解释和重构，以及实时错误检查和调试。
目前CodeGPT支持在VSCode， Cursor和Jetbrains三个IDE开发环境上部署，与Github Copilot相同，可以在Jetbrains—设置—插件，VSCode—扩展，Cursor—扩展中搜索CodeGPT安装并登录即可运行CodeGPT。CodeGPT在VSCode与PyCharm上的功能支持有所区别，在VSCode上不仅支持更多编程语言、流式响应，同时拥有更丰富的市场插件集成，即不同种类的预设代理，下面功能介绍中CodeBuilder与Stack Overflow均为预设的代理功能，相比之下PyCharm中的CodeGPT更专注于Python语言。在安装部署后，用户需要设置对话模型及模型API才能开始对话，与GitHub Copilot不同，CodeGPT支持更多模型自由选择，除去GPT、Claude、DeepSeek等主流模型，CodeGPT还支持接入Huggingface、Groq等API接口，除此之外，还支持连接到本地的Ollama与LM Studio等大模型部署框架，一定程度上为不同用户提供更为自由的模型选择，降低实现成本，大模型本地部署方案可参考前期报告《大模型本地部署手册》（20241007）。使用本地大模型可实现响应迅速、低成本且无信息泄露风险的大模型辅助编程方案。点击左侧GodeGPT图表即可打开相应对话框，在对话框中可以自由选择对话模型，选中代码，点击输入框上方的Import Selection即可针对特定代码进行对话，与Github Copilot类似，CodeGPT也提供部分快捷指令，方便用户在对话框中迅速实现编程常用功能。同时快捷键功能也同样可以通过选中代码片段，右键单击，选择对应功能实现。自动补全是插件类辅助编程工具的重要功能之一，对于CodeGPT而言，相比于Chat功能，Tab自动补全可供选择的模型相对更少，仅包含CodeGPT订阅模型、Mistral的codestral以及Ollama本地部署的部分code模型，可通过Menu—Autocomplete—Status（Enable）来开启功能。值得注意的是，如果使用Ollama部署的模型，需要本地先运行Ollama服务器并在CodeGPT中正确配置。除此之外，CodeGPT也支持针对仓库提交Commit信息的自动补全，当建议出现后，同样也只需要按Tab来接受。CodeBuilder是CodeGPT插件中的一个功能强大的工具，它主要的作用是帮助开发者快速生成项目结构，包括文件夹和文件，可以理解为与下文Cursor的Composer功能的简略版。这个工具通过理解开发者的需求，从而自动创建出完整的项目结构，极大地提高了开发效率。CodeBuilder支持多种流行的框架，如Angular、Next.js和React，并且能够根据这些框架的最佳实践提供AI驱动的建议。使用CodeBuilder的过程也非常简单直观。用户首先需要登录他们的CodeGPT账户，然后在文本区域使用/CodeBuilder命令，添加项目结构的上下文或规格，点击发送后，CodeBuilder会提出一个项目结构的建议，最后点击'Create'即可生成项目结构。需要注意的是，使用CodeBuilder功能需要将CodeGPT插件升级为v3.5.13（pre-release）版本，且仅适用于GPT-4o模型。例如，可以选中数据的csv文件，并输入“/CodeBuilder Creat a Python file to graph this data”，CodeBuilder会自动理解用户需求，创建文件，点击create即可接受。选择代码，按或右键单击所选代码，然后选择CodeGPT：选择行内代码编辑，或使用快捷键Cmd+shit+k （Ctrl+shift+k on Windows）呼出行内编辑器；对话后，原有内容和新内容将以绿色和红色突出显示，按接受建议（Tab）即可进行修改。CodeGPT插件中的Stack Overflow功能为用户提供了一个直接在VSCode环境中访问Stack Overflow问答社区的便捷方式。这个功能使得用户在编码时遇到问题可以直接在IDE中搜索解决方案，而不必离开编辑器去浏览器中查找。CodeGPT能够理解用户提出的问题，并从Stack Overflow中检索出最相关的回答，同时生成简洁的摘要，帮助用户迅速把握问题的核心和解决方案，节省用户在不同工具间切换的时间，同时提高解决问题的效率。具体操作方面，用户只需要在Chat中输入/Stack Overflow+问题即可实现实时搜索，并解决问题。需要注意，与CodeBuilder，CodeInterpreter（对话代码编辑器）两个功能类似，都需要选择CodeGPT Plus—GPT-4o模型，并在Chat页面安装对应扩展才能使用该功能。CodeGPT的API提供了丰富的功能，主要围绕AI助手的管理和交互展开，相当于普通大模型API增加自动RAG和代码库管理功能。在CodeGPT系统中，AI代理不仅仅是模型的简单实例，而是一个复杂的工具，利用检索增强生成（RAG）来提供结合上下文的详细准确的响应。用户可以创建代理，上传管理文件代码，当与代理交互时，它会自动根据输入和上传的文档执行语义搜索，检索最相关的文档，进行检索增强生成。豆包MarsCode编程助手是豆包旗下的AI编程助手，提供以智能代码补全为代表的AI功能，支持主流编程语言及IDE，能在开发过程中提供单行或整个函数的编写建议，同时支持在用户开发过程中提供代码解释、代码审查、问题修复等辅助功能，提升开发效率与质量。目前MarsCode支持部署在VSCode和JetBrains IDE，部署方式与Github Copilot以及CodeGPT一致。豆包MarsCode提供了一系列的AI功能，旨在提升开发效率和代码质量。自动代码补全功能允许开发者在编写代码时，通过敲击回车键换行来唤起编程助手，该助手会阅读并理解当前代码上下文，然后自动补全后续代码。此外，如果开发者在代码中添加注释并敲击回车键换行，MarsCode会根据注释内容生成相应的代码，可以通过Tab键接受全部补全，或Ctrl+→逐步接受。MarsCode还支持代码预测与编辑，能够基于上一次的编辑内容及代码情况，预测下一个改动点并给出代码推荐。开发者可以通过快捷键Ctrl+Shift+Enter主动触发推荐，并使用Tab键采纳推荐内容。采纳推荐后，MarsCode会预测下一个改动点，并继续提供推荐。代码生成功能允许开发者用自然语言描述需求，在MarsCode的输入框中点击发送或敲击回车键，MarsCode会根据描述生成相应的代码片段。MarsCode还提供了代码编辑与优化功能，开发者选中代码片段后，可以用自然语言描述代码编辑需求，如“优化选中的代码片段”，然后点击发送或敲击回车键，MarsCode会根据描述进行代码的重构、优化或逻辑修改，提供代码改进建议，帮助提升代码质量，优化性能。代码解释功能使开发者可以通过自然语言描述、使用/explain指令、右键菜单选择MarsCode>Explain Code或点击界面上的Explain按钮，向MarsCode发送代码解释指令。这一功能帮助开发者理解复杂的代码逻辑，促进团队间的代码理解和协作。单元测试生成功能允许开发者通过自然语言描述、使用/test指令、右键菜单选择MarsCode>Generate Test或点击界面上的Test按钮，向MarsCode发送单元测试生成指令。MarsCode会自动为代码生成单元测试，提高测试覆盖率，确保代码质量。代码注释生成功能使开发者可以通过自然语言描述、使用/doc指令或点击界面上的Doc按钮，向MarsCode发送代码注释生成指令。MarsCode会快速生成代码注释，提高代码的可读性和维护性。智能错误修复功能在代码中存在错误时，会在代码文件名称旁提示错误数量。开发者选中有问题的代码片段后，输入自然语言描述或使用/fix指令，MarsCode会提供智能修复方案，快速定位并修复代码中的错误，减少调试时间。Codeium 是一家位于美国硅谷的人工智能公司，致力于为开发者提供更智能、高效的编程体验。而Codeium是Codeium旗下一款辅助编程插件，提供单行和多行代码生成、内置聊天和搜索等核心功能。Codeium支持超过70种编程语言，并与17+主流IDEs兼容，包括VSCode、JetBrains IDEs、Visual Studio和Eclipse等。这款工具基于大模型技术自动提供补全建议，减少编写样板代码到单元测试的时间和劳动量，同时通过自然语言查询迅速找到所需代码，告别传统复杂的正则表达式搜索方式。同时Codeium还具备AI代码助手功能，通过Codeium Chat，用户可以获得代码生成、重构、文档编辑甚至错误修复等智能建议，提升编程灵活性和准确性。相较于Github Copilot、CodeGPT以及MarsCode，Codeium支持安装在更多IDE上，例如Vim、Jupyter Notebook、Deepnote，具体部署方式可以参考官方文档，以VSCode为例，部署方式同样是在Extension中找到Codeium插件进行安装，安装完成后，VSCode会提示授权Codeium，并在右下角弹窗提示授权Codeium。在模型方面，Codeium提供六种选择，包括Base Model（基于Llama3.1 70B），Codeium Premium（基于Llama3.1 405B），Claude-3.5-Sonnet，o1-mini以及o1-preview。Codeium的核心功能之一是Autocompletion自动完成，包含三类应用场景，编程加速、探索以及情景感知。Codeium由一流的专有模型提供支持，在每次输入后都会建议用户下一步可能想要输入什么。接受建议：TAB；逐步接受建议：Ctrl+►；触发器建议：Alt+\；下一个建议：Alt+]；上一个建议：Alt+[。编程加速场景下，Codeium可以节省大量击键和时间，尤其是在编写简单、重复或样板代码。探索场景下，在使用不熟悉的库或语言时，Codeium的自动完成功能，可以极大地帮助生成新的代码想法并跨越编程语言障碍。编程过程中会遇到最困难的挑战之一，是需要了解代码库的不同部分如何工作以及如何联动组合。情景感知场景下，Codeium上下文感知引擎可以查找和使用最相关的代码片段，以提高其自动完成建议的质量。上下文感知引擎可以提高输出质量的核心功能之一是固定上下文。用户可以告诉Codeium上下文引擎在生成自动补全时应该优先考虑代码库的哪些部分。具体而言，在单击Chat input文本框的正上方的Advanced按钮，然后单击“Add Context”按钮以添加上下文，类似设定大模型的系统级提示词，这将在整个Codeium所有模型中持续发挥效果。关于如何较好使用自动补全功能，Codeium官方提供的建议是，自动补全不适用于大规模多层次的代码更改或回答问题，而是更专注于帮助用户提高速度和效率。对于自动补全功能，用户可以选择性接受建议，以提高代码质量，同时避免被低质量的建议分散精力；此外，Codeium的功能本质上也是与大模型对话，因此可以使用一定的提示词技巧、清晰的代码、文档、注释以及变量命名来帮助Codeium去理解帮助用户。Codeium的命令包含两个部分，Generation自动生成以及Edits编辑。通常当编写一个简单的代码块时，通过自然语言描述来生成代码，相较于自动补全会更容易且迅速。因此当用户希望指示Codeium在文件中编写一些代码块的情况，建议使用Codeium Command。对于自动生成，用户可以使用快捷键Ctrl+I打开行内编辑器，输入对函数或代码的描述，Alt+A来接受。编辑功能则是选中想要修改的代码，同样打开Ctrl+I，输入修改要求，新生成的内容以及原有代码会分别标红和标绿方便用户对比。需要注意的是命令功能仅支持在VSCode和Jetbrains上使用。用户可以使用快捷键Ctrl+Alt+A快速打开对话框，基础功能与其他插件类似，包括根据代码生成文档、生成注释以及重构代码。其次，用户也可以通过@特定代码、库或者是文档，引用这些内容帮助Codeium提高输出质量以及准确度。以上功能仅在VS Code，JetBrains，Eclipse，Visual Studio，Xcode，Vim/Neovim上可以使用。Cline（CLI aNd Editor）是2024年7月10推出的一款开源的VSCode插件，是一个可以操作CLI（Command-line interface，命令行界面）和编辑器的AI编程助手。其核心功能在于将多模型能力深度集成至开发流程，支持通过OpenAI、DeepSeek、Google Gemini等主流模型的API实现智能代码生成与优化。不同于传统编程助手仅提供代码补全功能，Cline通过源代码AST（抽象语法树）分析和正则表达式搜索实现项目级代码重构，能主动创建和编辑文件、探索大型项目以及执行终端命令等。同时，Cline也支持在浏览器中启动网站，以进行可视化调试，例如当任务完成时，Cline将通过终端命令如open -a "Google Chrome" index.html展示结果，用户可通过点击按钮运行该命令。Cline较为擅长处理复杂任务，例如根据自然语言指令创建符合项目结构的Vue组件或Python脚本，具备精准的上下文理解能力。当前Cline仅支持在VSCode（或依赖于VSCode的Cursor）环境中部署。VSCode—扩展中搜索Cline安装即可运行Cline。与Github Copilot不同，Cline需提前设置大模型API才能使用，其支持的模型API格式类型如下表：基础功能：运行终端命令、创建修改文件、使用浏览器等Cline可以直接在用户终端中执行命令并接收输出。这一能力使得Cline能够执行广泛的任务，从安装包和运行构建脚本到部署应用程序、管理数据库和执行测试，同时适应用户的开发环境和工具链以正确完成工作。对于长时间运行的进程如开发服务器，使用“在运行时继续”按钮让Cline在命令后台运行时继续任务。当Cline工作时，它会在过程中收到任何新的终端输出通知，从而对可能出现的问题做出反应，例如编辑文件时的编译时错误。Cline能在用户编辑器中直接创建和编辑文件，向用户展示更改的差异视图。用户可以直接在差异视图编辑器中编辑或恢复Cline的更改，或在聊天中提供反馈，直到对结果满意。同时，Cline还会监控linter/编译器错误（缺少导入、语法错误等），以便于在过程中自行修复出现的问题。此外，Cline 所做的所有更改都会记录在用户的文件时间轴中，提供了一种简单的方法来跟踪和恢复对文件的修改。Cline可通过底部@图标为当前任务增加上下文，包括url、problems、file、folder等。@url：粘贴一个URL以供扩展获取并转换为markdown，当用户想给Cline提供最新文档时非常有用。@problems：添加工作区错误和警告（“问题”面板）以供Cline修复。@file：添加文件内容，这样用户便不必浪费API请求批准读取文件。@folder：一次添加文件夹的文件，以进一步加快工作流程。Cline可以启动浏览器，点击元素，输入文本和滚动，在每一步捕获截图和控制台日志。这一功能允许用户进行交互式调试、端到端测试，使得Cline能够自主修复视觉错误和运行时存在的问题，而无需用户亲自操作和复制粘贴错误日志。本功能仅限Claude 3.5 Sonnet模型下使用。Cline的核心功能是自动化编程，通过新增任务（New Task）实现。在任务中有两种模式：一种是“Plan”模式，在该模式下，Cline将收集信息来构建编程任务；另一种模式是“Act”模式，Act模型默认被选择，Cline将立即采取行动已完成用户指示的任务。例如下图中，在Act模式下，我们输入指示：“帮我生成一套基于LGBM的量化选股模型代码”，Cline立即开始生成相关代码，最终逐一生成数据加载模块（data_loader.py）、特征工程模块（feature_engineer.py）、模型训练与验证模块（model.py）、回测系统（backtest.py）和主执行文件（main.py）共5个模板。
此外，Cline在3.4版本中引入了MCP功能，极大拓展了Cline的能力边界。MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是一种开放协议，通过标准化的服务器实现，使 AI 模型能够安全地与本地和远程资源进行交互。简单来说，MCP是大模型的“万能插件”，能够有效扩展大模型能力，例如文件访问、数据库连接、浏览器自动化等等。除Cline外，下文中的Cursor同样拥有MCP功能。
插件类工具对比
IDE类大模型辅助编程工具是一种直接集成到集成开发环境（IDE）中的独立智能编程助手，它们通过实时分析开发者的编程上下文、项目结构和编码意图，提供智能化的编程辅助服务，在插件类的基础上拥有更高的权限，与开发环境的结合更为紧密。这些工具可以理解当前代码文件的结构、上下文关系以及项目依赖，在开发者编写代码时提供实时的智能建议。关于大模型辅助编程更高级功能的探索，正如前文Codeium官方建议中提及，自动补全功能并不适用于大规模、多层次的代码编写与修改，实际上命令和聊天功能也难以胜任这一任务。CodeGPT后续推出的CodeBuilder功能虽然一定程度上具有大规模代码项目编写的雏形，然而实际使用下来，限制仍然较多且智能程度低。IDE类大模型辅助编程工具的出现则填补了这方面的空缺，尤其是多文件多层次协同编辑功能，使得这类辅助编程工具真正脱离出“辅助”的定义，成为独立的代码项目开发智能体。这类工具在兼容插件类工具功能的基础上，更适用于日常编程过程中的项目编写、调试和重构场景，尤其适合处理独立创新的编程任务。代表性的工具如Cursor、Windsurf和MarsCode，它们各自以其独特的功能和优势，帮助开发者提高编程效率和代码质量。Cursor是一个基于VSCode开发的集成开发环境（IDE），它通过集成先进的大型语言模型（LLMs），如GPT-4和Claude 3.5，为开发者提供了一个强大的AI辅助编程助手。这个工具支持多种编程语言，包括但不限于Python、Java、C#和JavaScript，并且可以在Mac、Windows和Linux等不同的操作系统上运行。Cursor的特点在于它能够理解代码的上下文，提供智能的代码生成、优化建议和项目结构调整。它还具备自动补全功能和代码索引，能够根据项目的具体情况提供相关的建议和查询。此外，Cursor还提供了一些快捷键功能，比如Ctrl/Cmd + L可以打开对话框，Ctrl/Cmd + K可以打开生成窗口，而Ctrl/Cmd + I则可以打开Composer，而Composer是IDE类辅助编程工具特有的功能，允许用户在对话窗口中同时对多个文件进行修改。为了保护用户的隐私和减少不必要的干扰，Cursor还允许用户将敏感或无关的文件排除在AI索引之外。同时由于Cursor基于VSCode开发，Cursor用户UI以及常见功能与VSCode保持一致，经常使用VSCode或者Jetbrains的用户可以快速上手适应，同时Cursor上也支持安装VSCode插件。传统的大模型编程插件（如GitHub Copilot、Codeium等）通常只能基于当前文件或局部代码提供建议，这种局限性使得这些工具在处理复杂项目时显得力不从心。而Cursor通过索引整个代码库，能够提供更加精准和全面的建议。例如，当用户需要修改一个组件时，Cursor可以自动识别所有相关文件，并提示需要更新的地方，这种能力在大型项目中尤为重要。Cursor安装较为简单，登录Cursor官网（https://www.cursor.com/downloads），根据操作系统选择对应版本下载即可，安装完成后，需要注册/登录Cursor账户才可正常使用Cursor功能。在模型选择方面，Cursor提供各种模型应对不同场景需求，包括Claude-3.5-Sonnet、GPT4与GPT4o系列、o1系列以及Cursor自行训练的Cursor-small模型。而最新0.43版本，支持用户上传照片，进行多模态对话。不同模型要求不同的定价，其中Cursor-small模型价格最低，而需要注意的是，即使是订阅用户，使用高级模型的次数以及迅速响应的次数均有限制，当请求次数达到一定水平后，每个请求将成为慢请求。
Cursor的自动补全功能与Github Copilot等插件类辅助编程工具一致，在体验上也没有显著差异，会根据前文代码或者注释进行联想编程，需要点击Apply逐个接受建议或Apply all一次性接受所有建议。最新0.43版本中，可以自动补全GitHub提交信息。行内编辑是插件类辅助编程工具的常见功能之一，嵌入到Cursor中的行内编辑功能表现与其余插件类似，可以选中代码，使用快捷键Ctrl+K打开行内编辑器，一般而言两种使用方向，包括根据要求直接生成代码块，或者是根据要求修改代码，响应迅速。在IDE类辅助编程工具中，对话功能主要是针对完整文件进行修改的，也是与插件类辅助编程工具一致的功能，可以使用快捷键Ctrl+L 打开对话框。在指定参考内容方面，Cursor提供更多选择，不同于插件类工具常常只能@Workplace等，Cursor支持指定文件（@Files）、文件夹（@Folders）、代码（@Code）、文档（@Docs）、Git存放区（@Git）、Notepad（@Notepad）、账号代码库（@Codebase）、潜在错误（@Lint errors）以及在线链接（@Web）。Cursor Composer 是集成在 Cursor 编辑器中的 AI 驱动工具，是一个改变“游戏规则”的功能，显著加快开放过程。Composer突破了单行和单文件编辑的局限，让用户能够同时编辑多个文件，根据高级指令生成整个应用程序，或者是利用对项目结构的上下文理解，以及交互式地优化生成的代码。Composer功能的主要特性是能一次性操作，包括创建或者修改多个文件；根据高级描述开发完整的项目；同时Composer的对话将不再局限于单个文件，而是会考虑整个项目结构以及项目代码。用户可以使用快捷键Ctrl+I打开Composer，Ctrl+Shift+I打开全屏Composer。使用场景方面，Composer内容特别适用于快速根据高级指令进行量化策略编写，或是创建小项目；跨多文件实现复杂功能；根据项目重构现有代码。在0.43版本中Cursor为Composer功能引入了Agent功能，填补Cursor在自主性和让大模型自主完成更多工作的空白。理论上，Agents能根据用户的请求找到相关文件，同时对多个文件进行更改，甚至能自动化在终端中运行各种命令并不断迭代代码，而无需用户直接介入。与原始Composer功能相比，Agent自动上下文处理有所提升，需要手动添加的上下文更少，但是并不能完全省去上下文管理的工作。类似于Cline，Agent模式下的Composer具备调用MCP server的能力，大幅扩展了可使用的工具范畴。尽管Agent功能丰富、自动化程度高，但用户仍需注意检查Agent的工作。需要注意的是Cursor Agent自动创建文件和安装依赖的时候提供的是Linux命令，使用Windows开发时，可以通过选择默认配置文件，切换到Git bash进行linux命令支持，而Windows Power Shell则不要使用。操作方面，可以在Composer对话框下方normal/agent切换普通与Agent模式。- 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。
Windsurf：AI Flow范式下的新兴IDEWindsurf是出Codeium推出的AI驱动的集成开发环境（IDE)，旨在提升开发者的编程效率和协作体验。通过结合AI助手与独立代理(Agent)功能，Windsurf支持多文件编辑、自然语言命令执行、上下文感知等智能化功能帮助开发者在编写代码时保持“Flows”状态。Windsurf适用于个人开发者、团队协作及各种编程任务，提供跨平台支持，优化开发工作流程。Windsurf官方声称是首个具备Agent功能的IDE，其核心范式是“AI Flow”，由Agent和Copilot共同构成，支持多步骤、多工具协同，自动维护上下文状态，智能任务规划和执行。在AI Flow 范式下，Windsurf中的AI能够像Copilot一样与开发者协作，或者像代理一样独立完成复杂任务。Windsurf安装只需要从https://codeium.com/windsurf官网上下载安装，并运行安装。开始运行后，可以选择从Cursor或从VSCode上导入配置，可以选择迁移设置、扩展或者同时迁移两者，方便用户上手。设置保存后，用户需要注册/登录Codeium账户。模型选择方面，Windsurf提供GPT-4o以及Claude-Sonnet-3.5两种模型。Windsurf中拥有与Cursor Composer的类似功能，名为Cascade。Cascade有两种模式：编辑和聊天，相当于将Cursor中Chat和Composer功能进行合并，用户可以选择聊天模式和写入模型进行自由切换。写入模式允许Cascade创建和修改用户代码库，而聊天模式针对有关代码库或一般编码原则的问题进行了优化回答。其中自动补全（Tab功能）、行内编辑器（Ctrl+I）以及Cascade聊天（Chat功能）与Cursor和其他插件类辅助编程工具一致。在Windsurf的Agent功能中，用户无需通过上下文提示AI了解先前操作，Agent本身可以感知上下文以及代码库，例如当重命名变量后，仅需要提示Cascade continue，即可自动检测变量名称改变，从而重命名其他实例。此外，Cascade可以检测用户正在使用的包和工具，识别需要安装的项，甚至可以自动进行安装，用户只需向Cascade询问如何运行项目并点击“接受”。在高级功能方面，像VSCode一样，Windsurf实现SSH支持，仅需要安装OpenSSH，目前仅支持连接到基于Linux x64的远程主机；此外Windsurf同时也支持通过以下命令使用DevContainer：①Open Folder in Container，使用指定的 devcontainer.json 文件在新的工作区中打开文件夹，②Reopen in Container，在新容器中重新打开当前工作区，指定 devcontainer.json 文件以配置该容器，③Attach to Running Container，如果已经有一个运行中的开发容器，用户可以将远程服务器附加到该容器，并将当前工作区连接到该容器。目前Windsurf暂时不支持SSH+DevContainer与WSL功能。MarsCode IDE是一款集成了大模型技术的云端集成开发环境（IDE），它通过内置的AI编程助手，提供了代码补全、生成、解释和调试等功能，旨在简化软件开发流程。MarsCode重点在轻量化，除去自动代码补全生成等基础功能，MarsCode支持从模板创建项目以及从Git导入项目，最重要的是，MarsCode仅支持在网页上使用，无需配置开发环境，也不会受到本地计算机能力限制。MarsCode提供C、C++、C#、Go、JavaScript、Java、Node.js、Rust、TypeScript等语言的开发环境和模板，避免繁琐的环境配置。目前单个账号在豆包MarsCode IDE上创建的项目数量不得超过10个。MarsCode云端服务器资源为两核CPU、4GiB内存以及10GiB硬盘的环境，满足用户轻度使用。整体而言，相较于独立的IDE，MarsCode IDE更像将其云端服务器与插件类辅助编程工具结合，实现的轻量化开发平台，具体使用内容与操作逻辑与MarsCode插件工具一致。本文使用Cursor Composer功能展示如何使用IDE类辅助编程工具实现SMA简单移动平均线量化策略的编写，包含数据获取、因子生成、因子测试以及策略回测部分。遵从关于Composer功能的规则，本文设计提示词，从模糊的项目内容，逐步生成具体策略。 首先，使用Ctrl+L打开对话框功能，输入以下提示词，使用Claude-Sonnet-3.5模型头脑风暴，生成关于项目每个文件的具体功能、依赖项等细节内容。
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。
将上述对话结果输入Composer，并点击normal/agent按键启动agent功能，点击submit，对于每个生成的文件，需要点击accept以保存进度。初步生成代码框架后，需要根据运行情况进行调整，常见报错包括columns名称不匹配，以及对于Jarque-Bera测试数据量不足等，具体修改过程可以将报错信息输入Composer，并指定Composer仅修改相关文件，逐步解决报错信息，最终运行成功。本文提供了一份详尽的大模型辅助编程实用手册。在探讨大模型辅助编程工具的分类时，本文根据大模型嵌入开发环境的程度，将工具分为两类：插件类大模型辅助编程工具和IDE类大模型辅助编程工具，并以Github Copilot、CodeGPT、MarsCode、Codeium和Cline，与Cursor、Windsurf和MarsCode IDE为例，详细介绍了这些工具的功能特点和部署流程，同时以不同维度对比分析了不同工具的特色及优势。针对大模型辅助编程应用，本文以Cursor Composer功能为例，展示了其在量化策略编写等方面的实例构建过程。从实践效果来看，这些工具显著提升了编程效率和代码质量，进一步表明大模型辅助编程工具在提升投资研究和策略开发效率方面的重要价值。- 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。
本文尝试帮助开发者全面地了解大模型辅助编程工具的部署策略、功能特点和实际应用，以便更好地利用这些工具来提升编程工作流程的效率和智能化水平。本文亦有诸多不足之处，例如，本文尚未能够完全覆盖所有辅助编程应用产品，包括Trae、Continue、通义灵码等，以及各产品频繁的功能更新，亦可能无法全面覆盖。总之，大模型辅助编程应用正处于蓬勃发展阶段，或正是开发者深入体验和探索的优质时机。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。
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