Kilo Code

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工具介紹:

開源AI智能體VS Code擴充套件：程式碼生成、自動化、智慧建議；含架構/編排/開發/除錯模式，多語系與工具整合
收錄時間:

2025-10-21
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網站付費 AI 程式碼助理 AI 代碼生成 AI 代理

工具資訊

什麼是 Kilo Code AI

Kilo Code AI 是一款開源的 VS Code AI 代理擴充套件，旨在透過智慧化的程式碼生成、任務自動化與上下文建議，協助開發者更高效地完成日常工作。它結合了 Cline 與 Roo Code 的設計理念，提供 Orchestrator（任務協調）、Architect（架構與設計）、Code（編碼）與 Debug（除錯）等多種模式，能在單一工作流程中從需求拆解、設計、實作到問題排查無縫銜接。Kilo Code AI 支援多種工具與整合，包含終端與版本控制等常用流程，並可自訂代理人格（persona）與提示策略，適配不同語言與框架。在多語言環境下，它亦能理解與產出不同自然語言與程式語言，成為團隊與個人兼用的全方位 AI 程式碼助手。

Kilo Code AI 主要功能

多模式協作：以 Orchestrator 協調任務、Architect 規劃架構、Code 進行生成與重構、Debug 協助定位與修復錯誤，覆蓋從設計到維運的核心環節。
程式碼生成與重構：根據專案上下文產生模組、API 介面、測試樣板與文件，同時支援重構、最佳化與風格一致化。
任務自動化：以指令驅動的工作流自動執行重複性工作，如建立檔案結構、更新設定、批次替換與產出測試。
智慧除錯：在 Debug 模式中分析錯誤訊息、堆疊追蹤與日誌，提出修復建議並生成修補程式。
工具與整合：與 VS Code 生態深度整合，支援終端、Git 流程、常見測試框架與外部模型供應商 API。
可自訂代理人格：透過 persona 與可調式提示策略，因應不同程式語言、框架與團隊規範。
多語言能力：支援多國語言溝通與多種程式語言，適合跨區域協作與國際化專案。
可審核變更：在套用建議前先檢視差異，降低風險並維持版本控制清晰度。

Kilo Code AI 適用人群

Kilo Code AI 適合需要在 VS Code 內加速交付的前後端工程師、全端開發者、資料工程與自動化工程師、DevOps 與測試人員，以及希望以 AI 助力學習與實作的學生或新手開發者。對於需快速建立原型、重構遺留系統、撰寫單元測試與處理日常維護工作的團隊，亦能以代理模式提升穩定性與可重複性。

Kilo Code AI 使用步驟

在 VS Code 中安裝 Kilo Code AI 擴充套件，開啟目標專案資料夾。
於設定中綁定偏好的模型供應商與 API 金鑰，必要時授權終端、Git 與測試工具存取。
選擇模式（Orchestrator、Architect、Code、Debug）或切換代理人格（persona）以符合當前任務。
以自然語言描述需求或貼上錯誤訊息；讓代理擬定計畫、拆解子任務並產生建議。
預覽差異與變更，確認後套用至工作區；必要時在終端執行指令與測試。
反覆迭代：調整提示、限制範圍或提供更多上下文，以提升生成品質。
將通用流程保存為模板或 persona，讓團隊重複使用並維持一致性。

Kilo Code AI 行業案例

在網站開發中，團隊可用 Architect 規劃模組邊界，接著由 Code 模式自動生成 REST/GraphQL API、型別與測試，縮短從需求到可運行功能的時間。在企業遺留系統重構時，Orchestrator 可拆解重構任務，分批進行檔案搬移與介面調整，提高可控性。對於 SRE/DevOps，Debug 模式可分析日誌與錯誤堆疊並提供修補建議；在資料工程情境中，則能自動產生 ETL 腳本、驗證規則與排程配置，提升管線穩定度。

Kilo Code AI 收費模式

Kilo Code AI 為開源專案與免費的 VS Code 擴充套件；實際使用成本主要取決於所連接的模型供應商與外部服務（例如 LLM API、向量資料庫或雲端工具），需由使用者自備金鑰並依各服務的計費標準付費。企業可在自有環境部署相容的模型與工具，以控管成本與資料隱私。

Kilo Code AI 優點和缺點

優點：

開源與可擴充，易於自訂代理人格與工具鏈。
多模式設計（Orchestrator/Architect/Code/Debug）覆蓋從設計到除錯的完整流程。
與 VS Code 深度整合，支援 Git、測試與終端工作流。
能根據專案上下文提供精準的程式碼生成與重構建議。
多語言支援，適合跨國與跨技術棧的團隊協作。
套用前可審核變更，降低風險並維持版本歷史清晰。

缺點：

需設定模型供應商與金鑰，新手初期設定成本較高。
生成品質受模型與提示工程影響，仍需人工審查。
大型專案的上下文可能受限，需分段提供或建立摘要。
外部 API 與雲端工具可能導致額外費用與網路依賴。
企業場景中需自行評估原始碼安全與合規策略。

Kilo Code AI 熱門問題

問題 1: 需要連網才能使用 Kilo Code AI 嗎？

若使用雲端 LLM 或外部工具，通常需要連網；若配置為本地模型與在地工具，則可在離線或內網環境運作（視實際模型與工具而定）。
問題 2: 是否支援多種程式語言與框架？

是，Kilo Code AI 具備多語言能力，可針對常見語言與框架提供生成、重構與除錯建議，並可經由 persona 調整風格與慣例。
問題 3: 可以只使用某一種模式嗎？

可以。使用者可依需求在 Orchestrator、Architect、Code、Debug 之間自由切換，或只在單一模式中完成任務。
問題 4: 如何確保生成程式碼的品質與安全？

建議在提交前檢視差異、執行測試與靜態分析，並將關鍵檔案納入審查流程；必要時在 sandbox 或分支中驗證。
問題 5: 企業能否私有化部署？

作為開源擴充套件，可搭配私有模型與自管工具鏈使用，將原始碼與資料留在內網，以符合合規與資安需求。