写在前面

很多人用过 cursor 等工具都会觉得，在真正工程开发中，好像缺点什么
如何让 AI 不只是写代码，而是真正理解并操作你的整个开发环境呢？
在处理复杂项目时，你是否遇到过上下文管理的困扰？来看看 Cline 如何通过多种方式智能管理项目上下文
运行时调试让你头疼？Cline 独特的计算机使用功能如何让 AI 真正”看见”并解决运行时问题
想知道为什么资深工程师更推崇Cline而非GitHub Copilot或Cursor？一文读懂主流AI编程助手的优劣对比

译者注

一篇来自谷歌资深工程师关于 AI 编程的经验总结，原文地址为 https://addyo.substack.com/p/why-i-use-cline-for-ai-engineering ，非常值得参考。

文章内容

AI编程助手领域充斥着许多声称能够彻底改变开发工作流程的工具。作为一个在复杂系统领域工作了几十年的工程师，我对这些声称持谨慎怀疑的态度。在对主要工具（Cursor、WindSurf、GitHub Copilot等）进行深入测试后，我发现Cline **- 一个免费的VSCode插件 -** 对于严肃的工程工作来说具有独特的价值。以下是原因说明，以及需要考虑的重要注意事项和权衡。

核心理念：AI作为系统工具

Cline对AI辅助的方法与市场上大多数工具不同。它不仅仅专注于代码生成或补全，而是作为一个可以与整个开发环境交互的系统级工具运作。这在处理复杂调试场景、大规模重构或集成测试时特别有价值。

关键功能特性

灵活的上下文管理

Cline最强大的功能之一是其高效整合各种类型上下文的能力。系统提供了几种添加上下文的方法：

@file：通过智能解析直接包含文件内容
@folder：通过智能过滤批量导入目录内容
@url：自动获取并转换文档为markdown格式
@problems：集成工作空间诊断信息

这种灵活性在处理大型代码库或复杂调试场景时特别有价值。它不会用不必要的信息 overwhelm 上下文窗口，而是让你可以选择性地包含相关文件和文档。系统的智能解析确保包含的内容能够适当地格式化以适应所选模型。

模型灵活性和策略性切换

与被限定在特定提供商的工具不同，Cline的模型灵活性能够实现复杂的工作流程，充分利用不同AI模型的优势。它支持全方位的模型，包括来自Anthropic、OpenAI、Google Gemini、DeepSeek的模型，以及通过LM Studio/Ollama使用的本地模型：

我也非常感谢Cline在会话期间对成本的主动计算。这一点在切换不同模型提供商时尤为明显：

Cline还添加了实时的上下文大小可视化指示。这个进度条会显示你何时即将达到限制，对于在模型限制范围内管理工作非常有用：

虽然拥有多个可用模型很有用，但真正的威力来自于战略性地组合它们。新兴的DeepSeek-R1 + Claude 3.5 Sonnet工作流完美展示了这一点。

DeepSeek-R1 + Sonnet混合方法

最近的基准测试和用户体验表明，将DeepSeek-R1用于规划，Claude 3.5 Sonnet用于实施的组合可以将成本降低高达97%，同时提高整体输出质量。

以下是这种组合如此有效的原因：

DeepSeek-R1用于规划（每百万令牌0.55美元）或类似Gemini的模型

擅长逻辑推理和架构分析
开源模型允许定制化
显著降低成本（输入令牌比Sonnet便宜5.45倍，输出便宜6.85倍）
特别适用于：
- 理解复杂代码库
- 创建序列图
- 映射依赖关系
- 识别潜在边界情况
- 生成架构文档

Claude 3.5 Sonnet用于实施（”执行”）

在运行时调试和代码生成方面表现出色
出色的浏览器自动化能力
迭代开发的快速响应时间
特别适用于：
- 编写和优化代码
- 测试实现
- 调试运行时问题
- 基于浏览器的测试
- 系统交互

这种方法的成本效益非常显著。对于以规划为主的任务，使用 DeepSeek-R1 代替高级模型可以将成本降低一个数量级，同时保持甚至提高输出质量。工程师们反馈称，在之前需要使用更昂贵模型的任务中，约70%现在可以依靠 DeepSeek-R1 来完成。

如前所述，你也可以使用 Gemini（例如 2.0 Flash Thinking）配合 Cline 进行规划，它具有新的 100 万 token 上下文窗口。以下是它的实际应用示例：

Cline 能够无缝切换模型的特性使这种混合方法变得实用。在 v3.2.6 更新中，系统甚至会记住你在每种模式下偏好的模型，这使得为不同类型的任务维持最佳模型选择变得毫不费力。你不会受限于单一模型的权衡取舍 - 你可以根据具体任务需求来优化成本、性能或速度。

检查点：超越git的版本控制

Cline的检查点系统会在每次AI操作后自动捕获工作空间状态。

与传统版本控制不同：

每个检查点包含完整的环境状态
可以精细地比较和回滚更改
保留浏览器会话和终端状态

这在以下情况下特别有价值：

同时探索多种解决方案
调试复杂的运行时问题
跨多个文件进行重构
测试不同的依赖配置

该系统独立于常规git工作流运行，避免了用实验性更改污染提交历史的需要。

计算机使用：运行时感知

也许Cline最独特的功能是它能够与运行中的系统交互。使用Claude的计算机使用功能，它可以：

启动和交互浏览器（甚至验证交互是否有效！）
执行和监控终端命令
捕获和分析运行时行为
实时响应系统输出

在上面的示例中，Cline能够连接并启动Chrome来验证一组更改是否正确渲染。它注意到存在Next.js错误，并且无需来回复制粘贴问题就能主动解决。这是一个革命性的突破。

这弥补了静态代码分析和运行时行为之间的关键差距 - 在处理复杂的Web应用程序或分布式系统时，这一点尤为重要。

如上述演示所示，计算机使用功能使Cline在运行时调试、端到端测试和一般Web使用方面具有更强的自主性。

计划/执行模式：在最关键时刻的控制

计划/执行切换（随Cline最新的v3.2.6更新）从根本上改变了你与AI助手的交互方式：

计划模式：在执行前设计和审查解决方案，具有持久的模型选择
执行模式：直接实施简单任务，保持其自身的模型偏好

这种分离为关键更改提供了必要的控制，同时保持了日常任务的效率。在需求在实施过程中发生变化时，能够在任务中途切换模式特别有价值。

模型上下文协议（MCP）：实践中的可扩展性

模型上下文协议从根本上改变了AI辅助的可能性。与仅限于预定义集成不同，你可以通过自定义工具扩展Cline的功能。一些实际应用：

与内部监控系统集成
自定义安全扫描工作流程
自动文档生成
遗留系统现代化管道

该协议的简单性（基于JSON的API）使其易于访问，同时又足够强大以支持复杂集成，无需特殊提示或角色。这种可扩展性在自定义工具是常态而非例外的企业环境中特别有价值。

这里有一个Cline使用MCP创建和添加工具的示例，比如”添加一个拉取最新npm文档的工具”。它处理从创建MCP服务器到安装的所有过程，为未来的任务做好准备。

分支生态系统：RooCode

虽然Cline启发了RooCode（前身为RooCline）和Blackbox等多个分支，但每个分支在AI辅助开发方法上都采取了不同的方向。RooCode强调基于角色的提示和专门的工作流程，而Cline则坚持其作为通用型工具的愿景，无需显式角色选择即可处理任何任务。这种理念体现在Plan/Act模式等功能中，该模式简化了常见交互模式，无需用户管理复杂的提示策略。

不同方法突出了AI工具设计中一个有趣的矛盾：虽然专门模式看起来很吸引人，但它们往往会增加用户体验的复杂性。Cline的方法注重减少提示疲劳并使交互更自然，即将推出的功能旨在进一步简化开发人员向AI助手传达意图的方式。

Cline的快速发展意味着今天的限制可能明天就能解决。最近的更新表明重点关注：

改进性能优化
更好地集成现有开发工作流程
更复杂的运行时分析能力

与当前工具的比较

AI编码助手领域正在快速发展，每个工具都提供独特的优势和权衡。以下是Cline与该领域其他主要参与者的比较：

Cursor

（免费提供2K次补全，否则每月20美元）

优势：

基于Visual Studio Code构建，使用熟悉
稳定且功能全面
通过Composer进行有效的多文件操作
强大的团队环境支持

局限性：

最近出现性能问题和bug
系统级集成较少
运行时调试能力有限

WindSurf

（免费提供50个高级提示，否则每月15美元）

优势：

对中大型代码库具有出色的上下文感知能力
清晰、精致的用户界面
具有成本效益的定价模式
强大的项目上下文理解

局限性：

与竞争对手相比功能较少
没有浏览器自动化
令人困惑的”模型流动作信用”系统

GitHub Copilot

（Copilot Pro每用户每月10美元）

优势：

付费层级无限制使用
与VS Code无缝集成
强大的内联建议
原生GitHub生态系统集成

局限性：

基本的多文件编辑功能
仅限于编辑器环境
复杂任务性能较慢
无系统级操作
基本的模型支持

Aider

优势：

出色的基于终端的工作流程
强大的CLI集成
开源灵活性
直接的任务解决方法

局限性：

IDE集成有限
基本的运行时功能
面向GUI的开发人员学习曲线较陡

Continue

优势：

强大的上下文感知能力
良好的版本控制集成
清晰的界面设计
专注的功能集

局限性：

仅限于编辑器环境
无系统级操作
基本的模型支持
复杂工作流程灵活性较差

Cline的突出优势

Cline的与众不同之处在于它结合了以下特点：

模型灵活性： 能够战略性地利用不同模型（例如，DeepSeek-R1 + Sonnet 工作流程）可以在提高输出质量的同时将成本降低高达97%。我一直在有效地利用这一点。
系统集成： 与浏览器、终端和开发工具的深度集成实现了真正的端到端协助。
控制和可见性： 具有明确审批和检查点的人机协作方法为关键系统提供必要的监督。
可扩展性： 模型上下文协议允许与自定义工具和工作流程集成，使其能够适应特定需求。

然而，这种强大的功能也伴随着权衡，例如基于令牌的定价需要注意模型选择。

这些工具之间的选择最终取决于您的具体需求：

对于注重成本的团队：从功能角度来看，Cursor和WindSurf提供了不错的性价比，尽管不如Cline全面。在Cline中，成本问题通常可以通过使用OpenRouter、本地模型或分支版本（RooCline/Code）来解决
对于以GitHub为中心的工作流程：GitHub Copilot可以无缝集成
对于终端爱好者：Aider提供专注的体验
对于需要最大灵活性和控制力的用户：Cline支持复杂的工作流程

Cline的方法特别适合那些在控制、灵活性和系统级集成比即时便利性更重要的复杂系统上工作的团队。