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Gemini 4 Argon 是 Google 在 2026 年 10 月 8 日发布的新一代旗舰模型，多项基测成绩超过 GPT-6 Astra，并已参与谷歌内部 80 万行内核代码迁移工程。本文手把手教你在 VS Code 里通过 Cline 与 Continue 两个客户端接入 Gemini 4 Argon：完整覆盖官方 API 直连、中转网关、OpenAI 兼容层三条国内访问路径的 base_url 差异、限流规则与合规边界，给出可直接复制的完整配置 JSON、token 与耗时与成本的实测数据表、80 万行代码库迁移等四个真实场景的可复用提示词，以及 403、429、404 等常见报错的十四行故障排查表。
DeepSeek V4.1 Flash 是 2026 年 9 月刚发布的国产开源大模型：552B 总参数 / 8B 激活参数 MoE 架构、1M tokens 上下文窗口、号称比 V4 Pro 便宜 40%。本文手把手教你在 VS Code 中通过 Cline 和 Continue 两个主流客户端接入 V4.1 Flash，从 API Key 申请、Provider 配置、长上下文代码生成实测、与 GPT-5 / Claude Sonnet 4.5 性能对比，到常见 429/401 报错排查，覆盖完整接入路径。
手把手教你将 Cline 接入 VS Code，快速获得强大的 AI 能力加持
Kimi K3 是月之暗面 2026 年的主力模型：1T 总参数 / 32B 激活参数 MoE、256K 原生上下文可扩至 1M、中文长文档理解国产第一梯队。本篇走 API + 第三方客户端的进阶路线，手把手教你在 VS Code 里用 Moonshot API Key 接入 Cline、Continue、Roo Code 三个客户端，含完整可复制的 settings.json 与 config.json、模型选择矩阵、1M 长上下文调优、context cache 省钱实测、4 个场景的 token 消耗数据、16 条故障排查表。
GLM-5.2 是智谱 2026 年主推的开源旗舰：106B 总参数 / 12B 激活的 MoE 架构、128K 上下文、原生 Function Calling 与 web_search 联网工具，权重开放可直接本地部署。本文在 VS Code 里用 Continue 和 Cline 两个客户端跑通两条完全不同的路径——云端走 open.bigmodel.cn 的 OpenAI 兼容接口，本地走 vLLM / SGLang / Ollama 起内网推理服务——给出逐行带中文注释的完整配置、三档显存账（FP16 每十亿参数 2GB、INT4 约 0.6GB）、9B 版本单卡 24GB 跑通的实测参数，以及同一任务的 token、首字延迟、生成速度与单次成本对比表，最后算清私有化到底什么规模才回本。
文心快码（Baidu Comate）是百度推出的 AI 编程助手，基于文心大模型，主打中文语境理解、代码库级检索和企业私有化部署。本文提供两条完整接入路径：路径 A 装官方 Comate 扩展用百度账号登录（零配置、无需 API Key，5 分钟跑通），路径 B 用千帆平台 API Key 接入 Cline 与 Continue（可换模型、可跑 Agent 重任务）。包含完整 settings.json 与 config.json、4 个场景的 token 消耗与成本实测、temperature 调优表、16 条故障排查，覆盖从新手到进阶的完整链路。
Kimi K3 是月之暗面 2026 年主打的编程模型：1T 总参数 / 32B 激活参数 MoE 架构、256K 原生上下文（可扩 1M）、中文代码注释与长文档理解能力在国产模型里排第一梯队。本文走 Kimi 官方 VS Code 扩展这条零配置路线，从账号登录、扩展安装、settings.json 逐字段配置、Tab 补全与侧边栏问答实测，到 Cline / Continue 第三方客户端接入对照、16 条故障排查表，全程不需要自己申请 API Key，5 分钟即可在编辑器里用上 Kimi K3。
豆包 1.5 Pro 是字节跳动 2026 年主推的通用大模型：256K 上下文、32K 输出、原生 Function Calling，国内直连且价格只有 GPT-5 的 1/15。本文手把手教你在 VS Code 里通过 Cline 和 Continue 两个客户端接入豆包 1.5 Pro，从火山引擎方舟推理接入点申请、OpenAI 兼容 base URL 配置、完整可复制的 settings.json 与 config.json，到 4 个真实场景的 token 消耗与成本实测、temperature 调优、16 条故障排查表，覆盖完整接入路径。
AI 写代码的产能和它的返工量成正比，这是研发团队用AI 编码半年后才真正撞到的墙。我们团队 12 个前端工程师、4 个 AI 编码 Agent Cursor / Cline / Copilot 并行，日均产出 PR 从 11 个涨到 27 个，看起来赢了——但首轮评审通过率只有 38%，意味着三分之二的工作量在被返工吃掉。真正的原因不是模型能力不够，而是任务交给 Agent 的方式错了：需求描述里没有验收标准，Agent 只能猜；Agent 不知道验收标准，就没法自检；不自检就直接提交，返工必然发生。本文记录我们用四个月把一次通过率从 38% 提到 71% 的完整过程。核心是三件套：① 提交前把模糊需求转成可验收的 spec（含验收命令与判定标准）；② 在 Agent 里挂可执行的验收测试，让它提交前自己跑一遍；③ 加一道 diff 自检环节专门抓「超出任务范围的改动」。四个阶段的实施顺序和每阶段的踩坑、三条被证明无效的尝试（包括「写更详细的 Prompt」）、以及12 个可复制的 Prompt 模板。附分阶段效果数据表：一次通过率 38%→71%、返工工时占比 44%→19%、交付周期 2.8 天→1.1 天，以及两个必须诚实说明的负面结果。