Kilo Code插件深度体验：免费AI模型如何快速打造惊艳用户界面

在面对前端界面开发时，我曾陷入是否手动搭建的纠结。虽然利用现成框架可以快速拼凑，但最终效果总难令人满意，不仅重复劳动耗时费力，还极其考验设计审美。因此，我决定探索当前可用的AI辅助编程工具，优先筛选VS Code插件，以期找到高效且性价比高的解决方案。根据网络推荐，我逐一安装了多款评价较高的插件进行测试，包括Cline、Continue、Roo Code、Kilo Code和Copilot。原本还考虑尝试ClaudeCode插件，但其价格偏高且不支持配置第三方AI服务，也未提供试用机会，便暂未深入。

首先从Cline插件开始体验。其最大特点是支持配置多种第三方AI服务，兼容OpenAI协议、Ollama、VLLM等后端。最初，我尝试使用自行部署的Qwen2.5-Coder-14B-Instruct模型，但在代码生成中途出现400错误，导致进程完全卡住，无法继续。推测可能是上下文长度不足或硬件性能限制。随后，我切换到阿里云提供的千问服务，使用Qwen3-Coder-Next模型来继续完成项目。经过多次调整和修正，项目最终得以运行，尽管效果未达理想，但至少页面能够正常打开。接着又测试了Qwen3-Coder-Plus模型，仍需要数次调试才能顺利执行。最后，我尝试了glm-5模型，因为阿里云服务平台提供了丰富的模型选择，包括qwen系列、glm-5、MiniMax和Kimi等。

我重点测试了glm-5模型的效果，发现其表现相对稳定，于是用它重新生成项目，最终一次通过，仅需少量调整。总体而言，模型的选择对输出质量有显著影响。由于在单个会话中执行了过多操作，进程一度卡死，事后检查发现历史文件体积已膨胀至140多MB。

至此，我暂停对Cline的测试，转向其他插件。接下来体验了Continue插件，其添加外部模型的过程确实简便快捷。但当我输入项目需求时，它并未直接生成代码或创建项目，而是逐步指导操作步骤，且没有默认模型可供体验。因此，我认为Continue更适合作为代码助手使用，用于答疑解惑和提供解决方案，尽管答案可能不够精确，我未对其进行深度体验。

Roo Code插件在功能上与Cline相似，可视为其优化版本，但同样需要用户自行配置AI服务或从各平台申请。使用体验尚可，只是在关键步骤时常需要手动确认才能继续执行。

对于Copilot，我进行了两次体验。作为VS Code的常见插件之一，它默认提供了一系列优质模型，包括最新的GPT和Claude Opus等顶级选项。初次注册试用时，我尝试了Claude Opus 4.6模型，生成效果非常出色，界面美观且一次通过。然而，免费额度很快耗尽，考虑到令牌消耗即意味着成本，其价格较为高昂。

随后，我安装了Kilo Code插件。安装后需登录账号，即可使用数个免费模型进行试用。起初，我仅用它来修改现有项目中的问题，发现免费模型也能出色完成任务。接着，尝试让其优化显示效果，调整布局、字体大小等细节，结果均表现良好。

综合以上体验，我总结出一点：合理搭配不同层级的模型使用，既能节约成本，又能提升效率。例如，在创建新项目时，为减少后续修改，优先选用性能更优的付费模型（如Claude Opus），毕竟付费服务往往能带来更省心、更满意且更高效的体验。而在后期添加子页面或逐步完善功能时，则可转向成本更低的模型甚至免费模型，通过多次提问和调整也能达成目标。当前各大厂商竞争激烈，适时利用免费资源或优惠活动不失为明智之举，毕竟编程工作的核心目标之一是创造价值，节约成本等同于增加收益。

最终，使用Kilo Code插件仅耗时十多分钟生成的UI界面，其美观程度远超大多数手动设计。

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仅仅尝试了Kilo Code插件提供的免费模型，短短十多分钟产出的UI效果就比自己反复打磨要出色很多！