AI教程更新:搭建自己的AI编程环境(IDE/插件/CLI方案)
作者：微信文章2025年是新的AI元年，随着AI大模型和智能体技术的迅速发展，AI编程工具已形成多样化的生态系统。
如今，学编程不懂AI工具几乎等于吃饭没有筷子（确信）。
之前我们分享了AI编程工具cursor和国产的trae.cn，受到大家好评。
https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/EibKP4mjk3c23nrqibTicLibp6zMictgrWcBjgBH65QYbXpZNwamHWVkuA1A83jnSNe8oDHnoLTntBEBWiaGXiaT8RIMQ/640?wx_fmt=png&from=appmsg
更有同学催更，想要更多的AI编程教程。
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这不，新的教程又来了。
这一次我们给大家分享如何构建自己的AI编程环境。俗话说，授人以鱼不如授人以渔，环境都搭建好了，使用AI工具敲代码也就顺手多了。
本篇文章，给大家大致介绍一下使用AI进行编程的三种方案。
01 集成IDE
集成IDE（Integrated Development Environment）是将AI辅助功能深度整合到代码编辑器中的完整工具，其核心优势在于开箱即用、配置简单，用户无需复杂设置即可直接使用。
国内外比较常用的IDE有以下几种：
国外主流集成IDE
Cursor：
行业标杆产品，以其强大的代码理解能力和流畅体验著称，收费后不如其他平价版竞品划算。
Amazon CodeWhisperer：
亚马逊推出的AI编程助手，与AWS生态深度集成，适合云开发场景。
Google Antigravity：
谷歌推出的AI编程环境，支持最新的Gemini Pro 3.0模型，但在国内访问受限制。
国内主流集成IDE
Trae.cn（字节跳动）：
原名MarsCode，支持GLM-4.6、DeepSeek-3.2等国产模型，更新迭代迅速，推出的Solo模式可配合开源模型免费使用，适合初学者快速上手。Qwen Coder（阿里）：
基于千问大模型开发，针对中文编程场景优化。
对于国内用户，Trae.cn是性价比之选，尤其适合初学者；若不在意价格且能解决访问问题，Cursor仍是功能最全面的选择。
02 插件扩展
插件方案允许用户在熟悉的IDE（如VS Code）中通过安装扩展来获得AI编程能力，兼顾了灵活性和使用习惯。这种模式类似于IBM兼容机的开放架构，适合希望在现有工作流中集成AI功能的用户。
国外主流插件
RooCode：
Client的分支项目，对中文支持优于原版，可对接Open Router等聚合平台调用多种模型。
Kino：
融合了Client和RooCode的优势，提供多模型集成能力。
Open Router：
聚合平台插件，支持按Token付费调用多种模型，但需要一定配置。
国内主流插件
Trae插件（字节）：
原MarsCode，与同名集成IDE共享技术内核。
通义灵码（阿里）：
基于通义大模型，与阿里云开发工具链深度整合。
CodeBuddy（腾讯）：
提供代码生成、解释和调试功能，适合轻度使用。
03 独立CLI工具
独立CLI（Command-Line Interface）工具是通过命令行调用的AI编程助手，适合高级用户和需要深度定制的场景。这类工具通常由模型厂商直接提供，可与本地开发环境深度集成。
主流CLI工具
Cloud Code（Claude）：
Anthropic推出的命令行工具，支持Sonnet 4.5和Opus等模型，代码理解能力强，但国内登录困难。
国产模型CLI：
GLM、MiniMax等厂商提供的命令行工具，可通过Coding Plan订阅使用，首月低至20元。
使用成本
GLM Coding Plan：首月20元，适合长期使用。
MiniMax Coding Plan：定价合理，中文支持优秀。
DeepSeek：按Token计费，1000万Token约3-4元，适合按需使用。
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事实上，在新中地GIS开发特训营，也引入了AI编程工具，在掌握基础编程的前提下，快速提升编程效率，将工作中繁杂的问题简单化，下面是同学们课堂上使用AI编程工具制作的案例。
04 学员使用AI制作的课堂案例
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