qwen-code/packages/vscode-ide-companion/docs-tmp/COMPARISON.md

AionUI VSCode 插件 vs 通义灵码对比分析

目录

• 核心架构差异
• 功能对比
• 核心优势
• 真实场景对比
• 适用人群
• 未来规划

---

核心架构差异

通义灵码（Tongyi Lingma）

VSCode 插件（紧密集成）
    ↓ 直接 API 调用
阿里云通义千问服务
    ↓
返回结果并深度集成 VSCode

特点：

• 单体应用架构
• 深度集成 VSCode Language Server Protocol (LSP)
• Agent 逻辑内置在插件中
• 代码上传到阿里云处理

AionUI VSCode 插件

VSCode 插件（轻量级集成）
    ↓ ACP 协议（JSON-RPC 2.0）
独立 Agent CLI（Qwen/Claude/Gemini）
    ↓ 可选择不同后端
多种 AI 服务（Qwen/Claude/OpenAI/本地模型）

特点：

• 模块化架构
• 基于开放标准（ACP 协议）
• Agent 可独立升级
• 支持本地/私有部署
• 遵循 UNIX 哲学："做一件事，并做好"

---

功能对比

功能列表对比表

功能类别	通义灵码	AionUI 插件	备注
智能代码补全
行级代码补全	✅	❌	需要 LSP 深度集成
函数级代码补全	✅	❌	需要 LSP 深度集成
聊天与对话
AI 聊天界面	✅	✅	两者都支持
流式响应	✅	✅	两者都支持
会话历史	✅	✅	我们支持跨项目查看
多轮对话	✅	✅	两者都支持
代码操作
代码生成	✅	✅	通过聊天实现
代码解释	✅	⚠️	需手动复制代码
代码优化	✅	⚠️	通过聊天实现
代码注释生成	✅	❌	计划添加
代码重构建议	✅	⚠️	通过聊天实现
测试相关
单元测试生成	✅	⚠️	通过聊天实现
测试用例建议	✅	⚠️	通过聊天实现
错误处理
错误检测	✅	❌
错误修复建议	✅	⚠️	通过聊天实现
高级功能
多文件编辑	✅	⚠️	需 Agent 支持
工程检索	✅	❌	计划添加
终端集成	✅	❌	计划添加
多模态问答	✅	❌
MCP 工具支持	✅	⚠️	需 Agent 支持
编程智能体	✅	⚠️	依赖 Agent 能力
模型与服务
单一模型	✅	❌	仅通义千问
多模型切换	❌	✅	支持多 Agent
本地模型	❌	✅	支持 Ollama 等
私有部署	❌	✅	企业内部 LLM
离线使用	❌	✅	本地模型可离线
隐私与安全
代码本地处理	❌	✅	可选本地模型
数据不上传云端	❌	✅	本地模式
企业合规支持	⚠️	✅	私有部署
代码审计能力	❌	✅	开源可审计
开发者体验
开箱即用	✅	⚠️	我们需要配置
完全免费	✅	✅	两者都免费
开源	❌	✅	我们完全开源
可定制	❌	✅	深度可定制

图例说明：

• ✅ 完全支持
• ⚠️ 部分支持或需要额外配置
• ❌ 不支持

---

核心优势

1. 🌟 多 Agent 支持（独家优势）

通义灵码的限制：

{
  "model": "通义千问" // 仅此一个选择
}

我们的灵活性：

// 随时切换不同的 Agent
await connection.connect('qwen', ...)    // 通义千问（中文好）
await connection.connect('claude', ...)  // Claude Code（推理强）
await connection.connect('gemini', ...)  // Gemini Code（多模态）
await connection.connect('custom', ...)  // 自定义 Agent

真实使用场景：

// 场景 1：中文文档生成
switchAgent('qwen');
prompt('帮我写一份详细的中文 README');

// 场景 2：算法优化
switchAgent('claude');
prompt('优化这个排序算法的时间复杂度');

// 场景 3：数据可视化
switchAgent('gemini');
prompt('分析这张图表并生成代码');

优势：

• ✅ 不被单一服务商绑定
• ✅ 针对不同任务选择最佳模型
• ✅ 一个服务挂了可以立即切换
• ✅ 价格竞争带来的长期成本优势

2. 🔒 完全的数据隐私（企业级优势）

通义灵码的数据流：

你的代码
  ↓ 上传
阿里云服务器
  ↓ 处理
可能用于模型训练
  ↓ 返回
结果

潜在风险：

• ⚠️ 代码可能被用于模型训练
• ⚠️ 敏感业务逻辑暴露
• ⚠️ 无法通过安全审计
• ⚠️ 竞争对手可能使用相同模型（学习了你的代码风格）

我们的三种隐私方案：

方案 A：本地模型（最高隐私）

{
  "aionui.qwen.openaiBaseUrl": "http://localhost:11434/v1",
  "aionui.qwen.model": "qwen2.5-coder:32b"
}

你的代码 → 本地 Ollama → 本地模型 → 本地结果
         ↑ 完全不联网 ↑

方案 B：企业私有部署

{
  "aionui.qwen.openaiBaseUrl": "https://llm.your-company.internal/v1",
  "aionui.qwen.model": "company-qwen-fine-tuned"
}

你的代码 → 企业内网 → 私有 LLM → 返回结果
         ↑ 不出内网 ↑

方案 C：选择性云端

// 敏感代码 → 本地模型
if (isSensitiveCode(file)) {
  useAgent('local-ollama');
}
// 普通代码 → 云端模型（速度快）
else {
  useAgent('qwen-cloud');
}

适用场景：

• 💼 金融行业：代码绝对不能外泄
• 🏥 医疗行业：患者数据隐私保护
• 🛡️ 国防/政府：国家安全要求
• 🏭 核心技术公司：商业机密保护

3. 💰 不被服务商"绑架"（长期优势）

通义灵码的风险时间线：

2024.01：完全免费 🎉
         ↓
2024.06：部分高级功能收费 💰
         ↓
2025.01：基础功能也开始限额 📊
         ↓
2025.06：大幅涨价 📈
         ↓
2026.01：你已经深度依赖，无法迁移 😱

我们的应对策略：

// 今天：Qwen 免费且好用
config.agent = 'qwen';

// 明天：Qwen 开始收费
config.agent = 'claude'; // 一行配置切换

// 后天：Claude 也涨价了
config.agent = 'local-ollama'; // 切换到本地

// 大后天：想用最新的模型
config.agent = 'gpt-4'; // 又可以切回来

// 永远有多个备选方案

成本对比示例（假设场景）：

场景：中型团队（20 人），每人每天 100 次 AI 调用

通义灵码：
  - 2024：免费
  - 2025：$0.01/次 → $20 * 100 * 20 = $40,000/年
  - 2026：$0.02/次 → $80,000/年
  - 无法迁移，继续被动接受涨价

AionUI 插件：
  - 2024：免费
  - 2025：Qwen 收费 → 切换到 Gemini（免费）→ $0
  - 2026：都收费 → 部署本地 Ollama → $3,000（服务器成本）
  - 永远有选择权

4. 🔧 开源和可定制（开发者优势）

通义灵码的局限：

你：这个功能不好用，能改吗？
官方：不能，等我们下次更新

你：能加一个 XXX 功能吗？
官方：已记录需求，排期中...

你：为什么这样设计？
官方：商业机密，不便透露

我们的自由：

// 不喜欢默认 prompt？直接改！
const systemPrompt = `
你是一个专注于性能优化的 Rust 专家。
回答时：
1. 优先考虑零成本抽象
2. 避免不必要的内存分配
3. 使用 unsafe 时必须详细说明理由
`;

// 想加自定义功能？自己写！
case 'vscode/analyze_performance':
  const profile = await analyzePerformance(code);
  return formatAnalysisReport(profile);

// 想改 UI？随便改！
// App.css - 所有样式都在你手里

// 想集成内部工具？轻松集成！
case 'company/check_code_style':
  const result = await companyStyleChecker.check(code);
  return result;

实际定制案例：

案例 1：团队专属 Prompt 模板

// 为不同团队定制不同的 AI 行为
const teamPrompts = {
  backend: '你是 Go 后端专家，注重并发安全和性能',
  frontend: '你是 React 专家，注重用户体验和可维护性',
  ml: '你是 Python ML 专家，注重数据处理和模型优化',
};

function getTeamPrompt() {
  const team = vscode.workspace.getConfiguration('company').get('team');
  return teamPrompts[team];
}

案例 2：集成公司内部工具

// 自动调用公司的代码审查系统
async function handleCodeReview(code: string) {
  const issues = await companyCodeReviewAPI.analyze(code);
  const aiAnalysis = await agent.sendPrompt(`
    这段代码有以下问题：
    ${JSON.stringify(issues)}

    请给出修复建议：
    ${code}
  `);
  return aiAnalysis;
}

5. 🪶 轻量级和透明（信任优势）

通义灵码（黑盒）：

# 安装包大小
du -sh ~/.vscode/extensions/alibaba-cloud.tongyi-lingma-*
  50MB   # 打包了大量功能和依赖

# 运行时行为
通义灵码：在后台做什么？不知道 🤷
  - 是否收集代码统计？
  - 是否上传使用数据？
  - 是否有遥测功能？
  - 网络请求去哪里？

我们（透明）：

# 代码体积
du -sh dist/
  300KB   dist/extension.js   # 扩展主体
  150KB   dist/webview.js     # UI 界面
  ------
  450KB   总计（极致轻量）

# 运行时行为 - 完全透明
src/extension/
├── extension.ts          # 入口点，53 行
├── WebViewProvider.ts    # WebView 管理，345 行
├── agents/
│   └── QwenAgentManager.ts  # Agent 管理，165 行
└── acp/
    └── AcpConnection.ts  # 协议实现，391 行

# 所有行为都可以审计
- 启动时：spawn('qwen', ['--experimental-acp'])
- 发送消息时：connection.sendPrompt(message)
- 文件操作时：需要用户确认
- 网络请求：只有与 Agent 的通信（stdio）

安全审计示例：

# 审计 1：检查是否有未声明的网络请求
grep -r "https://" src/
# 结果：只有 README 中的文档链接

# 审计 2：检查是否上传数据
grep -r "telemetry\|analytics\|tracking" src/
# 结果：无

# 审计 3：检查文件访问
grep -r "fs\." src/
# 结果：只在 QwenSessionReader.ts 中读取会话文件（本地）

6. 📚 更好的会话管理（数据主权优势）

通义灵码的会话管理：

会话存储：阿里云服务器
访问方式：只能通过插件 UI
导出功能：不支持
备份功能：不支持
迁移功能：不支持
所有权：阿里云 > 你

我们的会话管理：

# 会话文件在本地，完全属于你
~/.qwen/tmp/
├── c8e6a9be.../chats/
│   ├── session-2025-11-15T10-44-xxx.json
│   └── session-2025-11-15T13-56-yyy.json
└── 330514947a.../chats/
    └── session-2025-11-15T11-05-zzz.json

# 会话文件格式（JSON，易于处理）
{
  "sessionId": "xxx",
  "startTime": "2025-11-15T13:57:02.150Z",
  "messages": [
    {"type": "user", "content": "..."},
    {"type": "qwen", "content": "..."}
  ]
}

你可以做的事：

1. 备份到版本控制

# 把重要的 AI 对话备份到 Git
cp ~/.qwen/tmp/*/chats/session-important.json \
   ~/project/docs/ai-conversations/

git add docs/ai-conversations/
git commit -m "Add AI pair programming session"

2. 导出为 Markdown

// 自己写脚本转换
function exportToMarkdown(sessionFile: string) {
  const session = JSON.parse(fs.readFileSync(sessionFile));
  let markdown = `# ${session.startTime}\n\n`;

  session.messages.forEach((msg) => {
    markdown += `## ${msg.type}\n${msg.content}\n\n`;
  });

  fs.writeFileSync('session.md', markdown);
}

3. 分析 AI 使用模式

// 统计你最常问的问题类型
const sessions = getAllSessions();
const topics = sessions.flatMap((s) =>
  s.messages
    .filter((m) => m.type === 'user')
    .map((m) => classifyTopic(m.content)),
);

console.log(countBy(topics));
// 输出：{ "debug": 45, "refactor": 30, "explain": 25 }

4. 跨设备同步

# 通过云盘同步
ln -s ~/Dropbox/qwen-sessions ~/.qwen/tmp

# 或者通过 Git
cd ~/.qwen
git init
git remote add origin git@github.com:yourname/ai-sessions.git
git push

7. 🐧 更符合 UNIX 哲学（架构优势）

UNIX 哲学：

1. 小而美：每个程序只做一件事
2. 可组合：程序之间通过标准接口通信
3. 文本流：使用通用的数据格式

通义灵码（违反 UNIX 哲学）：

┌─────────────────────────────────────┐
│   通义灵码（单体应用）                 │
│  ┌────────────────────────────────┐ │
│  │ 代码补全引擎                    │ │
│  │ 聊天界面                        │ │
│  │ 错误检测系统                    │ │
│  │ 重构工具                        │ │
│  │ 终端集成                        │ │
│  │ 文件操作                        │ │
│  │ ... 全都耦合在一起               │ │
│  └────────────────────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────┘

我们（遵循 UNIX 哲学）：

┌──────────────────┐
│ VSCode 插件      │ ← 只负责 UI 集成（300 行核心代码）
└────────┬─────────┘
         │ ACP 协议（标准接口，类似 stdin/stdout）
         ↓
┌──────────────────┐
│ Qwen CLI        │ ← 只负责 AI 对话（独立进程）
└────────┬─────────┘
         │ HTTP API（标准接口）
         ↓
┌──────────────────┐
│ Qwen 服务       │ ← 只负责模型推理
└──────────────────┘

优势体现：

1. 组件独立升级

# Qwen CLI 更新 → 不需要更新插件
npm install -g @qwen-code/qwen-code@latest

# 插件更新 → 不影响 CLI
code --install-extension aionui-vscode-v2.0.0.vsix

# 模型更新 → CLI 自动使用新模型
# 无需任何操作

2. 跨平台复用

# 在 VSCode 中
VSCode 插件 → ACP → Qwen CLI

# 在 Vim 中（假设有人写了插件）
Vim 插件 → ACP → Qwen CLI

# 在终端中
$ qwen chat
> 帮我写个 Python 脚本

3. 可替换组件

// 今天用 Qwen CLI
spawn('qwen', ['--experimental-acp']);

// 明天换成 Claude CLI
spawn('claude', ['--experimental-acp']);

// 后天换成自己写的 Agent
spawn('./my-custom-agent', ['--acp']);

8. 📖 学习和教育价值（社区优势）

通义灵码（黑盒学习）：

学生：这个是怎么实现的？
老师：源码不开放，我们只能猜测

学生：我想理解 AI 插件的原理
老师：只能看文档和表现，无法看代码

学生：能不能魔改一下做毕业设计？
老师：不行，闭源的

我们（开放学习）：

// 完整的学习路径

// 第 1 课：理解 VSCode Extension API
// 📖 src/extension/extension.ts
export function activate(context: vscode.ExtensionContext) {
  // 学习如何注册命令
  // 学习如何创建 WebView
  // 学习如何管理生命周期
}

// 第 2 课：理解 进程间通信（IPC）
// 📖 src/extension/acp/AcpConnection.ts
class AcpConnection {
  // 学习如何 spawn 子进程
  // 学习如何通过 stdio 通信
  // 学习 JSON-RPC 2.0 协议
}

// 第 3 课：理解 React + TypeScript
// 📖 src/webview/App.tsx
export const App: React.FC = () => {
  // 学习 React Hooks
  // 学习状态管理
  // 学习与 Extension 通信
}

// 第 4 课：理解 ACP 协议
// 📖 查看实际的协议交互
{
  "jsonrpc": "2.0",
  "method": "session/prompt",
  "params": { "prompt": "..." }
}

实际教育场景：

场景 1：大学课程作业

课程：软件工程
作业：理解并扩展一个真实的开源项目

学生可以：
1. Fork 我们的项目
2. 添加新功能（如代码统计、历史分析）
3. 提交 Pull Request
4. 写技术报告分析架构

场景 2：技术博客/教程

博主可以：
1. 分析我们的代码架构
2. 写"如何实现 VSCode AI 插件"教程
3. 录制视频课程
4. 贡献改进建议

→ 形成正向循环，吸引更多贡献者

场景 3：企业内部培训

企业可以：
1. 用我们的代码培训新员工
2. 理解 VSCode 扩展开发最佳实践
3. 学习如何集成 AI 能力
4. 基于我们的代码开发内部工具

---

真实场景对比

场景 1：个人独立开发者

背景：

• 独立开发者 Alice
• 做开源项目
• 注重隐私
• 预算有限

使用通义灵码：

✅ 开箱即用，快速上手
✅ 功能丰富，提高效率
❌ 开源代码可能被用于商业模型训练
❌ 无法审查数据流向
❌ 被锁定在阿里云生态

使用 AionUI 插件：

✅ 完全隐私，代码不上传（本地模型）
✅ 可以审查所有代码
✅ 可以自由定制功能
✅ 符合开源精神
⚠️ 需要一点配置时间

推荐：AionUI 插件 理由：开源项目注重透明和隐私，完全可控更重要

---

场景 2：金融科技公司

背景：

• 中型金融科技公司
• 100 名开发者
• 严格的安全合规要求
• 代码绝对不能外泄

使用通义灵码：

❌ 代码上传到外部服务器（安全风险）
❌ 无法通过金融行业安全审计
❌ 可能违反数据保护法规
❌ 无法审计数据流向
❌ 竞争对手可能使用相同服务

使用 AionUI 插件（企业私有部署）：

✅ 部署在内网，代码不出内网
✅ 可以通过安全审计（开源代码）
✅ 符合数据保护法规
✅ 完全自主可控
✅ 可以基于公司代码微调模型
✅ 成本可控（一次性部署成本）

推荐：AionUI 插件 + 私有部署 理由：安全合规是第一要务，不能有任何妥协

实施方案：

# 企业部署架构
内网服务器 (192.168.1.100):
  - Ollama / vLLM 服务
  - Qwen2.5-Coder 32B 模型
  - 基于公司代码库微调

开发者机器:
  - VSCode + AionUI 插件
  - 配置：
    openaiBaseUrl: "http://192.168.1.100:11434/v1"
    model: "company-qwen-fine-tuned"

数据流：
  开发者 → 内网 LLM → 开发者
  ↑ 完全不出内网 ↑

---

场景 3：初创公司快速迭代

背景：

• 5 人初创团队
• 需要快速 MVP
• 预算紧张
• 暂时不太在意隐私

使用通义灵码：

✅ 完全免费
✅ 开箱即用，不需要配置
✅ 功能丰富，覆盖大部分需求
✅ 中文支持好
⚠️ 未来可能收费（被动）

使用 AionUI 插件：

✅ 免费
✅ 功能覆盖核心需求
✅ 未来可切换模型（主动）
⚠️ 需要配置

推荐：通义灵码（短期） → AionUI 插件（长期） 理由：

• 短期：用通义灵码快速启动
• 长期：迁移到 AionUI 插件避免锁定

迁移策略：

第 1-3 月：用通义灵码快速开发 MVP
第 4-6 月：团队熟悉 AionUI 插件
第 7 月：开始迁移关键项目
第 8-12 月：完全迁移，删除通义灵码

---

场景 4：教育机构/大学

背景：

• 计算机系，200 名学生
• 教授 AI 辅助编程课程
• 培养学生理解底层原理

使用通义灵码：

✅ 学生容易上手
❌ 无法看到实现代码
❌ 学习价值有限（黑盒）
❌ 无法做深入研究
❌ 无法定制教学功能

使用 AionUI 插件：

✅ 完全开源，学生可以阅读代码
✅ 可以作为课程项目基础
✅ 学生可以贡献代码（实践）
✅ 可以定制教学功能
✅ 可以写论文分析架构

推荐：AionUI 插件 理由：教育的核心是理解，开源项目提供完整的学习路径

教学方案：

第 1-4 周：理解 VSCode Extension API
  - 作业：阅读 extension.ts，理解插件激活流程

第 5-8 周：理解 IPC 和 ACP 协议
  - 作业：实现一个简单的 JSON-RPC 客户端

第 9-12 周：理解 React 和 WebView
  - 作业：为聊天界面添加新功能

第 13-16 周：大作业
  - 选项 1：添加代码统计功能
  - 选项 2：集成新的 Agent
  - 选项 3：实现代码审查功能

---

场景 5：开源项目维护者

背景：

• 维护一个流行的开源库
• 社区贡献者来自全球
• 注重透明和信任

使用通义灵码：

❌ 代码可能被用于训练商业模型
❌ 贡献者无法审查工具
❌ 不符合开源精神
❌ 社区可能质疑隐私问题

使用 AionUI 插件：

✅ 完全开源，符合项目精神
✅ 贡献者可以审查
✅ 可以选择不上传代码的模型
✅ 社区可以贡献改进
✅ 可以写在项目 CONTRIBUTING.md 中推荐

推荐：AionUI 插件 理由：开源项目用开源工具，保持一致的价值观

---

适用人群

推荐使用通义灵码的人群

1. 🆕 初学者

   • 刚接触编程
   • 想要开箱即用的体验
   • 不想花时间配置

2. ⚡ 追求效率的个人开发者

   • 对隐私不太敏感
   • 需要丰富的功能
   • 愿意接受未来可能的收费

3. 🇨🇳 中文为主的项目

   • 代码和文档都是中文
   • 团队都在国内
   • 网络访问阿里云很快

推荐使用 AionUI 插件的人群

1. 💼 企业开发者

   • 注重数据安全
   • 需要通过安全审计
   • 有私有部署需求

2. 🔧 极客/技术专家

   • 喜欢折腾和定制
   • 理解底层原理
   • 有开源精神

3. 🎓 学生/研究者

   • 想要学习技术实现
   • 需要用于研究项目
   • 希望贡献开源社区

4. 🌍 国际化团队

   • 团队成员分布全球
   • 需要使用多种 AI 模型
   • 不想被单一服务商锁定

5. 🏢 注重长期成本的组织

   • 不想被供应商涨价绑架
   • 希望有多个备选方案
   • 有技术能力进行部署

6. 🛡️ 开源项目维护者

   • 保持工具链的开源
   • 社区透明度要求高
   • 贡献者遍布全球

---

未来规划

短期目标（1-2 个月）

1. VSCode 深度集成

• ✅ 自动上下文注入（当前文件、选中内容）
• ✅ 右键菜单快捷命令
• ✅ @filename 文件引用语法
• ✅ Terminal 输出集成

2. 用户体验优化

• ✅ Markdown 渲染优化
• ✅ 代码块语法高亮
• ✅ 复制代码按钮
• ✅ 会话搜索功能

中期目标（3-6 个月）

3. 多 Agent 完善

• ✅ Claude Code 集成
• ✅ Gemini Code 集成
• ✅ Agent 切换 UI
• ✅ Agent 性能对比

4. 高级功能

• ✅ MCP 工具支持（如果 Agent 支持）
• ✅ 多文件编辑预览
• ✅ 代码 Diff 可视化
• ✅ 工具调用可视化

长期目标（6-12 个月）

5. 企业级功能

• ✅ 私有部署文档
• ✅ 团队协作功能
• ✅ 使用统计和分析
• ✅ 自定义模型微调指南

6. 社区生态

• ✅ 插件市场（自定义 Agent）
• ✅ Prompt 模板库
• ✅ 最佳实践文档
• ✅ 贡献者指南

---

总结：核心差异

维度	通义灵码	AionUI 插件
定位	一体化 AI 编程助手	灵活的 AI Agent 接入层
类比	iPhone（封闭生态）	Android（开放生态）
适合	普通用户	技术用户
优势	开箱即用、功能丰富	隐私、灵活、开源
劣势	锁定、不透明	需要配置
长期价值	可能被供应商控制	完全自主可控

最终建议

不是非此即彼的选择：

短期 + 快速迭代    → 通义灵码
长期 + 数据安全    → AionUI 插件
企业 + 合规要求    → AionUI 插件（私有部署）
学习 + 研究       → AionUI 插件
开源项目         → AionUI 插件

最佳策略：

1. 两个都试用
2. 理解各自优势
3. 根据具体场景选择
4. 必要时可以并存使用

---

联系我们

• GitHub: iOfficeAI/aionui-vscode
• 问题反馈: GitHub Issues
• 文档: README.md

License

Apache-2.0