AI智能编程工具汇总

以下是一份关于主流大模型开发工具的综合介绍，涵盖 Gemini CLI、Qwen-Code、Kimi K2 等关键工具的功能特性、安装方式与使用建议。

🌟 Gemini CLI

开发者：Google DeepMind
简介：命令行工具，用于调用 Gemini 系列大模型（如 Gemini 1.5），支持本地与 API 调用，适用于代码生成、文本处理等任务。

功能特性

• 支持多模态输入（文本 / 图像）
• 上下文长度可扩展至百万 tokens
• 提供 Python SDK，便于集成开发

安装方式

npx https://github.com/google-gemini/gemini-cli

📌 需提前配置 Google API 密钥。

安装方式

💻 Qwen-Code

开发者：通义千问团队（Alibaba Cloud）
Qwen3-Coder开源：面向世界的智能编程引擎
简介：专为代码场景优化的大模型，支持 Python、C++ 等多种编程语言的生成、补全与理解。

功能亮点
支持 GitHub 仓库级代码理解
提供 IDE 插件（VS Code / JetBrains）
开放微调工具链，支持定制化训练
部署方式

1. 从 Hugging Face 加载模型

# 加载 CodeQwen-7B
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/CodeQwen-7B", device_map="auto")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/CodeQwen-7B")

2. 本地运行要求
   显存 ≥ 16GB
   推荐使用 transformers + accelerate 库调用
3. 命令行工具安装

npm install -g @qwen-code/qwen-code
qwen --version
qwen

4. 配置 API 访问（通过百炼平台）

# 创建项目
mkdir myprj && cd myprj

# 配置环境变量
echo 'export OPENAI_API_KEY="sk-xxxx"' >> .env  # 替换为百炼控制台获取的 API-KEY
echo 'export OPENAI_BASE_URL="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"' >> .env
echo 'export OPENAI_MODEL="qwen3-coder-480b-a35b-instruct"' >> .env
# 可选：echo 'export OPENAI_MODEL="qwen3-coder-plus"' >> .env

# 激活环境
source .env

📄 Kimi K2

开发者：月之暗面（Moonshot AI）

简介：Kimi Chat 的开发者版本，支持超长上下文（最高 200K tokens），擅长复杂逻辑推理与文档解析。

核心能力
支持 PDF、Word 等文档解析
提供 API 自动化能力
中文场景下表现优异，语义理解精准
访问方式
官网申请内测权限（Web 界面 + API）
支持通过 curl 调用 API
示例：使用 curl 调用 Kimi K2

curl -X POST https://api.moonshot.cn/v1/chat \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -d '{
    "model": "kimi-2",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "请解释 Transformer 架构的工作原理"
      }
    ]
  }'

🚀 Trae CN v2.0.4 正式发布

新增支持模型：

✅ Kimi-K2
✅ Qwen3-Coder
📌 选择建议
使用场景 推荐工具 说明
轻量级开发 / 快速原型 Gemini CLI 易上手，适合快速验证想法
代码专项任务 Qwen-Code 代码生成、补全、理解能力突出
长文本 / 文档分析 Kimi K2 200K 上下文窗口，适合处理大文档
⚠️ 注意：部分工具需申请 API 权限或具备特定硬件环境（如高显存 GPU），建议参考官方文档获取最新配置要求。