IDEA 中 AI 编程插件对比：Copilot、灵码与 TRAE 实测

本文记录一名 Java 后端开发者在真实项目中使用 AI 插件的体验，旨在分享真实感受与效率提升方式。

一、为什么写这篇文章

过去一年，大模型能力的跃迁直接改变了开发者的工作方式。AI 已经不再是'写 Demo 的玩具'，而是逐渐演变为 IDE 中的'第二大脑'。

本文的目的非常明确：

记录一名 Java 后端开发者在真实项目中使用 AI 插件的体验
对比不同插件在补全、对话、Agent 工作流等方面的差异
帮助开发者根据自身场景选择合适的工具，而不是盲目跟风

本文所有结论，均来自实际使用，不做厂商立场背书。

二、关于「国内版 / 国际版」的一点说明

在很多技术讨论中，经常会听到：'这是国内版，那是国际版。'实际上，这种区分更多是使用模式与政策环境的差异，而不是技术本质的差异。

由于合规与政策原因，国内环境往往更推荐使用 Qwen、DeepSeek 等国产模型
国际环境下，则可以直接使用 GPT、Claude、Gemini 等模型

从长期视角来看，拥有自主可控的大模型生态，对国家和产业无疑是有价值的；而从开发者个人学习与理解知识的角度，接触不同技术路线本身并不冲突。

至于网络环境问题，本文不展开讨论。

三、准备工作与使用环境

1. 辅助工具

网络环境工具：因政策原因不展开说明

2. IDE 与系统环境

操作系统：Windows 10 专业版
IDE：IntelliJ IDEA 2025.2.4 (Ultimate Edition)

3. 本文对比的三款 AI 插件（名称请注意区分）

GitHub Copilot – Your AI Pair Programmer
TRAE AI: Coding Assistant
Lingma – Alibaba Cloud AI Coding Assistant（灵码）

说明：本文测试账号均为个人账号。如果你是开源项目维护者或付费用户，部分插件在额度与能力上会更强。

四、一个关键前提：Agent ≠ Chat

在开始对比之前，必须先明确一个重要概念：是否支持 Agent 工作流，决定了 AI 插件的'上限'。

普通模式：以对话为主，你问一句，它答一句
深度思考：复杂问题、多角度分析、需要推理或创意的任务，主动拆解问题，分步骤推理，回答更长，结构更清晰
Agent 模式：又可以称为智能体模式，是一种持续、自主的行动框架：模型扮演一个'智能体'，能规划目标 → 调用工具 → 执行动作 → 观察结果 → 迭代调整，通常跨越多个交互回合，甚至自动调用外部能力（如搜索、代码执行、API）。举例：以任务为中心，AI 会主动拆解步骤、修改代码、校验结果

从效率角度看，Agent 模式更接近一个'协作开发者'，而不是搜索引擎。

五、AI 插件核心对比

维度	GitHub Copilot	TRAE AI	Lingma（灵码）
模型能力	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐	⭐⭐⭐
代码补全	强	中等	中等
Chat 对话	强	一般	一般
Agent 工作流	非常成熟	体验割裂	功能存在但弱
多文件修改	稳定	不直观	勉强可用
个人免费体验	有限制	友好	可用

六、插件逐一体验分析

1. GitHub Copilot：目前上限最高的选择

[图片]

如果你问我：'哪一款插件最像真正的'AI 程序员'？'答案依然是 GitHub Copilot。

核心体验亮点

支持多种主流大模型（GPT-5、Claude 等，依赖订阅等级）
Agent 模式具备完整工作流能力
多文件修改后，自动弹出 Git Diff 风格的确认界面

[图片]

你可以像解决 Git 冲突一样：

全部接受
部分接受
手动调整

更重要的是：它会主动问你：是否需要我帮你编译、运行、继续修复？如果 Maven 构建失败，它不会停在'建议层面'，而是继续定位问题、修复、再验证。

说明：个人用户在 Agent 模式下存在使用次数限制；付费用户或开源项目维护者限制更少。

[图片]

2. TRAE AI：免费友好，但体验割裂

[图片]

TRAE AI 给人的第一印象是：'门槛低、上手快，但天花板明显。'

使用中的主要问题

Agent 交互逻辑较为反直觉
修改代码后，不是让你选择'接受哪些变更'，而是反过来问你：要回退哪一部分代码

这种设计在真实开发中非常影响心智负担。

此外，还存在一个比较常见的问题：AI 分析了很多，但并没有生成任何可执行代码。究竟是网络问题还是产品策略，目前不太明确。

补充说明：TRAE AI 也提供独立开发工具，插件版与个人版体验接近；付费版约 10 美元/月，有条件可以自行尝试。

3. Lingma（灵码）：功能齐全，但存在感较弱

[图片]

灵码支持：

Ask
Agent

从功能列表来看，并不寒酸。

[图片]

但在实际使用中，我个人的主观感受只有三个字：老头乐。

Agent 能做事，但不够'聪明'
多文件修改成功率一般
对话与补全能力中规中矩

如果你处在纯国内网络环境，灵码是一个'能用'的选择；但如果你已经体验过 Copilot 的 Agent 流程，落差会非常明显。

七、不同场景下的选择建议

使用场景	推荐插件
高强度编码 / 重构	GitHub Copilot
日常补全 + 免费尝试	TRAE AI
国内环境 / 企业场景	Lingma

八、总结：工具只是放大器

最后简单总结一下：

AI 插件无法替代开发者的设计能力与工程经验
但可以显著减少重复劳动
Agent 模式正在成为下一阶段的分水岭

这篇文章的出发点只有一个：记录真实体验，交流技术理解，而不是推荐或贩卖任何工具。

如果你已经在实际项目中深度使用过这些插件，也欢迎交流不同的看法与使用方式。

IDEA 中 AI 编程插件对比：Copilot、灵码与 TRAE 实测