augmentcode免费

AugmentCode 是一款用于增强开发体验的工具，通常与 VS Code 等编辑器集成，以提供更智能的代码补全、重构和分析功能。虽然 AugmentCode 本身可能并未公开提供免费版本，但社区中出现了一些替代方案和解除限制的工具，例如 **AugmentFree**，它可以帮助用户绕过某些限制并使用部分核心功能[^1]。 ### 免费使用方式 1. **AugmentFree（风车augmentFreeV1.0）** - 这是一个开源项目，旨在为用户提供类似 AugmentCode 的功能，同时解除其对非付费用户的限制。 - 它通过修改 VS Code 的 `storage.json` 文件来重置机器 ID 和设备 ID，从而模拟新的安装环境，避免因授权机制导致的功能锁定。 - 使用方法包括： - 定位到 VS Code 的配置目录，找到 `storage.json` 文件。 - 使用脚本生成随机的 `machineId`（64 字节十六进制字符串）和 `devDeviceId`（UUID v4）。 - 创建原始文件的备份，并用新值更新文件内容[^1]。 2. **手动修改配置文件** - 用户也可以选择不使用自动化脚本，而是手动编辑 VS Code 的全局存储文件，清除或替换其中的设备标识字段。 - 路径通常为： ``` %APPDATA%\Code\User\storage.json ``` - 修改前建议备份原文件，防止误操作导致配置丢失。 3. **社区驱动的插件和替代品** - GitHub 上存在一些基于 LSP（Language Server Protocol）构建的开源增强插件，如 `Tabnine`、`Kite` 或 `Cursor`，它们在一定程度上提供了与 AugmentCode 类似的功能。 - 这些工具通常支持多语言智能补全、函数内联建议等功能，并且大多数提供免费层级的服务。 4. **利用本地模型部署** - 如果目标是获取类似于 AugmentCode 的 AI 编程助手体验，可以考虑部署本地的大语言模型（LLM），例如： ```bash # 使用 Ollama 部署本地模型 ollama run codellama ``` - 配合 VS Code 插件（如 `Ollama` 或 `LocalAI`）即可实现离线 AI 编程辅助。 5. **Prompt 工程技巧** - 在某些场景下，开发者可以通过编写高效的 Prompt 来提升模型的响应质量，从而获得更精准的代码生成结果。 - 例如，指示模型使用特定工具进行文件编辑： ```python def move_class_between_files(class_name, src_file, dest_file): """ 将指定类从源文件移动到目标文件。 假设模型具有 clipboard 和 edit_file 工具。 """ code_snippet = edit_file.read(src_file, class_name) clipboard.copy(code_snippet) edit_file.delete(src_file, class_name) edit_file.write(dest_file, clipboard.paste()) ``` ### 注意事项 - 使用非官方渠道提供的工具（如 AugmentFree）可能存在一定风险，例如违反软件许可协议、影响系统稳定性等。 - 建议优先尝试官方提供的免费试用期或社区版服务，确保合法合规地使用相关技术。 - 对于企业用户而言，推荐购买正式授权以获得完整技术支持和服务保障。