Enable javascript in your browser for better experience. Need to know to enable it? Go here.
Published : Apr 02, 2025
NOT ON THE CURRENT EDITION
This blip is not on the current edition of the Radar. If it was on one of the last few editions, it is likely that it is still relevant. If the blip is older, it might no longer be relevant and our assessment might be different today. Unfortunately, we simply don't have the bandwidth to continuously review blips from previous editions of the Radar. Understand more
Apr 2025
Hold ?

由于对代码机密性的担忧,许多组织对第三方 AI 编码助手保持谨慎态度。因此,许多开发者开始考虑使用 本地编码助手 ,即完全在本地机器上运行的 AI 工具,无需将代码发送到外部服务器。然而,本地助手仍然落后于依赖更大型、更强大模型的云端助手。即使是在高端开发者设备上,较小的模型仍然存在能力上的局限性。我们发现它们难以处理复杂的提示词,缺乏解决更大问题所需的上下文窗口,并且通常无法触发工具集成或函数调用。这些能力对于当前编码辅助领域的前沿技术——代理式工作流——尤为重要。

因此,我们建议在使用本地助手时保持较低的期望值,但也有一些功能在本地环境中是可行的。目前一些流行的 IDE 已将较小的模型嵌入其核心功能中,例如 Xcode 的预测代码补全和 JetBrains 的整行代码补全。此外,可在本地运行的大语言模型,如 Qwen Coder,为本地的行内建议和处理简单编码查询迈出了重要一步。您还可以使用 Continue 测试这些功能,该工具支持通过 Ollama 等运行时集成本地模型。

Download the PDF

 

 

 

English | Português 

Sign up for the Technology Radar newsletter

 

 

Subscribe now

Download the PDF

 

 

 

English | Português 

Sign up for the Technology Radar newsletter

 

 

Subscribe now

Visit our archive to read previous volumes