深入解析 Cline 原理及免费使用 Gemini-Exp-1206 来平替 Cursor 指南-首席AI分享圈

在开发工作中，日常琐碎的代码修改、命令执行和上下文切换常常让我们疲于应付。最近，我体验了一款专为开发者设计的 VS Code 扩展——Cline，感觉就像拥有了一个超懂代码的智能助手，而且体验上已经非常接近 Cursor，在加上 Google 推出的能够免费使用的模型Gemini-Exp-1206,

评分来100 万次社区投票，https://web.lmarena.ai/leaderboard

https://lmarena.ai/ 而且 code 方面甚至是排名第一，超过 o1 的存在

所以说，基本上可以做到 cursor 的平替啦。今天，想跟大家聊聊 Cline 是如何通过 AI 模型和工具链的深度结合，帮助我们自动化完成开发任务的，以及如何给他安装上Gemini-Exp-1206的。

一、Cline 到底是什么？

简单来说，Cline^[1]是一个结合大语言模型（LLM，如 Claude 3.5）的 VS Code 插件。它通过调用各种工具实现任务自动化，比如创建和修改文件、执行命令、分析上下文等。Cline 的核心理念是“人机协作”，你依然是项目的掌控者，而它像个贴心助手，帮你处理繁琐的细节。

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二、Cline 的核心原理

1. 智能任务执行：工具+模型配合默契

Cline 并不是真正意义上的多 Agent 协作，而是通过一个强大的 LLM 代理（Agent）充当“大脑”，搭配一系列工具完成具体操作。流程大概是这样的：

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例如：

• 你告诉 Cline，“帮我生成一个新页面的模板”。
• Agent 会解析你的请求，结合上下文生成文件内容，并调用 write_to_file 工具保存文件。

这种任务执行模式避免了多个 Agent 之间的复杂协作，同时更安全、更高效。

2. 如何自动执行命令？

Cline 的 Agent 可以直接调用命令行操作，这其实是得益于 vscode1.9.3^[2] 版本提供了一个能执行 shell 并且捕获输出的能力。

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这对调试、运行服务、安装依赖等场景特别实用。

执行流程：

1. 命令生成：
Agent 根据任务生成命令。例如：
```
npm run dev
```
2. 人类确认：
所有操作会先在 VS Code 界面中展示给你，比如命令内容及其作用，只有你点了“确认”，它才会执行。
3. 实时捕获输出：
执行过程中，Cline 使用 VS Code 的终端接口捕获日志。如果运行失败，Agent 会根据日志内容提供改进建议或尝试修复错误。

3. 如何自动生成和修改文件？

文件操作是 Cline 的强项，无论是创建文件还是修改已有代码，它都能完成得非常细致。

• 文件创建：
假设你需要新建一个文件 src/newFile.js，Cline 的 Agent 会这样调用工具：

<write_to_file>
  <path>src/newFile.js</path>
  <content>
  // 自动生成的文件内容
  const helloWorld = () => console.log('Hello, World!');
  </content>
</write_to_file>

• 文件修改：
如果你想替换代码中的某个变量，Agent 会生成一个替换工具调用：
```
<replace_in_file>
  <path>src/oldFile.js</path>
  <search>const oldValue = 42;</search>
  <replace>const newValue = 100;</replace>
</replace_in_file>
```
修改完成后，你可以在 VS Code 的 diff 窗口中看到对比，确保改动符合预期。

4. 上下文分析是智能操作的基础

Cline 的另一个亮点是它对上下文的深度理解，无论是项目的目录结构还是具体代码，它都能快速获取并分析。

它的上下文分析方法包括：

1. 文件结构分析：
使用 list_files 工具递归获取目录结构，并通过正则表达式在项目中定位相关文件。
2. 代码语义分析：
提取代码中的函数、类和方法定义，帮助 Agent 理解项目的核心逻辑。
3. 问题诊断：
调用 VS Code 的问题面板 API，捕获编译错误或警告，然后自动生成修复建议。
4. 动态扩展上下文：
借助 Model Context Protocol（MCP），Cline 可以加载外部数据，比如 API 文档、日志文件等，进一步丰富上下文信息。

三、为什么 Cline 的设计更安全？

在引入 AI 自动化时，安全性是开发者最关心的问题之一。Cline 的设计很好地解决了这个痛点：

1. 操作可控：
所有关键操作都需要用户明确批准，比如命令执行、文件修改等。
2. 沙盒机制：
Agent 无法直接操作系统，所有任务都通过工具接口完成，避免潜在破坏性行为。
3. 上下文窗口限制：
即使是大型项目，Cline 也会精简上下文信息，确保 LLM 的计算效率和准确性。

四、Cline 的技术栈

Cline 的实现基于以下技术：

模块	技术栈	作用
前端	React	构建 VS Code 的 Webview 用户界面
后端	Node.js + TypeScript	实现核心逻辑和工具接口
AI 模型	Claude 3.5 Sonnet 或 GPT 系列	作为 Agent 提供任务分析与执行能力
VS Code API	文件系统、终端、问题面板等接口	实现文件操作、命令执行和问题捕获

五、与同类工具的对比

为了方便大家理解，我们整理了一张表格，对比了 Cline 和其他类似工具的主要区别：

工具名称	核心功能	智能程度	用户控制	适用场景
Cline	文件操作、命令执行、上下文分析	高	强	综合开发辅助
GitHub Copilot	智能代码补全	中	弱	快速补全和生成代码
Tabnine	基于上下文的代码补全	中	弱	单文件代码开发

六、如何配置上 `Gemini-Exp-1206`

首先，我们打开Google AI studio^[3]，随后，我们申请一个 api key，并且复制。

Google AI studio

然后，我们切换到 cline 插件的设置红框中的，投票结果上表明那个 thinking-exp 的模型和o1 又得一拼，甚至更强一些，可以自己选择。

cline 配置

模型的 Id 是填这个：

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baseUrl ^[4]请参考看文末。

有了 Cline，代码生成、自动调试、命令执行这些琐碎的工作将不再是负担，开发效率提升只是时间问题！

如果你还没试过它，不妨安装一个试试，说不定会让你重新定义“智能开发助手”的意义。

引用链接

[1] Cline: https://github.com/cline/cline
[2] vscode1.9.3: https://code.visualstudio.com/updates/v1_93#_terminal-shell-integration-api
[3] Google AI studio: https://aistudio.google.com/prompts/new_chat
[4] baseUrl : https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai