AI 编程资源汇总

整理 AI 编程核心资源:Code Review 工具、AI IDE 配置方案及账号认证方法。

flowchart LR
    subgraph CR["Code Review"]
        A1["CodeRabbit"]
        A2["Greptile"]
        A3["AmpCode"]
    end

    subgraph IDE["AI IDE"]
        B1["Kiro"]
        B2["Antigravity"]
        B3["AmpCode"]
        B4["OpenCode"]
        B5["Cursor"]
        B6["Clude Code"]
    end

    subgraph AUTH["账号认证"]
        C1["ChatGPT 教师认证"]
        C2["谷歌相关认证"]
    end

    AI["AI 编程资源"] --> CR
    AI --> IDE
    AI --> AUTH

    classDef primary fill:#4F46E5,stroke:#3730A3,color:#fff
    classDef success fill:#10B981,stroke:#059669,color:#fff
    classDef warning fill:#F59E0B,stroke:#D97706,color:#000
    classDef info fill:#06B6D4,stroke:#0891B2,color:#fff

    class AI primary
    class A1,A2,A3,A4 success
    class B1,B2,B3,B4 info
    class C1,C2 warning

1. Code Review 工具

参考:https://factory.ai/news/code-review-benchmark

工具不重要了,看模型能力

2. Vibe Coding

2.1 IDE 推荐

资源链接
Awesome IDEshttps://github.com/zeelsheladiya/Awesome-IDEs
讨论帖https://linux.do/t/topic/1356592

2.2 Kiro

2.3 Antigravity

  • 工具集成:依赖 Antigravity Tools
  • 使用限制:Pro 用户 5 小时/天,非 Pro 用户每周一次

2.4 AmpCode IDE

  • 免费额度:每天 $10
  • 支持模型:同 AmpCode Code Review

2.5 OpenCode

项目说明
免费模型列表https://opencode.ai/docs/zen#pricing
配置教程https://linux.do/t/topic/1329050/3
支持方式桌面端或命令行

命令行安装:

1
2
3
curl -fsSL https://opencode.ai/install | bash
/connect # 连接
/init # 初始化

3. 账号认证

3.1 ChatGPT 教师认证

项目链接
认证页面https://chatgpt.com/k12-verification/
教程 1https://linux.do/t/topic/1217974
教程 2https://github.com/022122/academic-doc-generator

3.2 谷歌相关认证

参考:https://www.liuvv.com/p/d0acb2f4.html

4. 我的使用(一直更新)

  • amp (ampcode)
  • agent (cursor cli)
  • pi (chatgpt)
  • codex ( mac + cli )
  • 反重力 (不好用)
  • claude code (一直被封号)

4.1 排行

4.2 查看

4.3 推荐订阅

  • opencode go

5. AI Skills 和编程工具补充

5.1 Skills 资源

几个值得继续观察的 Skills / Agent 资源:

这类仓库适合放在“可复用工作流”和“Agent 能力增强”清单里。判断是否值得安装时,优先看三点:是否仍在维护、是否有清晰触发场景、是否能减少重复提示词。

5.2 Cline、Roo Code、Kilo Code 的关系

Cline 是上游起点之一,早期叫 ClaudeDev,后来因为不再只围绕 Claude 而改名为 Cline。

Roo Code 和 Cline 有明显分叉关系;Kilo Code 又是在 Roo Code 基础上继续演进,并明确提到自己在合并 Cline、Roo Code 和自家增强能力。

一句话记忆:

1
Cline -> Roo Code -> Kilo Code

Kilo 更像是在 Roo 的基础上继续做 feature merge,把多个 AI 编程工具的优点合到一起。