在尝试过 Cursor 和 Trae 等 AI 编程工具后，经过深度使用对比，我强烈推荐 KiloCode 作为新一代编程助手。这款工具通过创新的架构设计和技术实现，在多个维度超越了传统 AI 编程工具的局限，为开发者提供了前所未有的灵活性和控制力。

Kilocode 的三个优势

1. 支持自定义模型
2. 可以把需求分批次完成，化整为零
3. 支持 code 模式和 ask 模式，支持文件夹指令和 mcp，可以做一个 cursor 平替代。

KiloCode 最突破性的功能是支持完全自定义 AI 模型。不同于其他工具固定使用某个大模型，开发者可以自由接入包括 Deepseek、GPT、Claude 等在内的多种模型，甚至能针对特定编程语言微调专属模型。

任务分批处理机制是另一个革命性创新。传统 AI 工具面对复杂需求时往往生成质量不高的代码，而 KiloCode 能将大型项目拆解为逻辑清晰的子任务序列。例如在开发一个电商网站时，工具自动将其分解为"用户认证 → 商品展示 → 购物车 → 支付集成"四个阶段，每个阶段又可进一步细化。这种"分而治之"的方法不仅提高了代码质量，还使得开发过程更可控，特别适合敏捷开发流程。

多模式工作流设计展现了 KiloCode 对开发者工作习惯的深刻理解。Code 模式专注于代码生成和重构，Ask 模式则擅长技术问答和方案设计，两者通过智能上下文共享无缝衔接。我经常先用 Ask 模式讨论架构设计，然后切换到 Code 模式实现具体模块。文件夹指令功能可以批量处理整个项目目录，MCP 协议则实现了与外部服务的深度集成，这种全方位的支持使其完全具备替代 Cursor 的能力。

我的使用方式

技术栈选择上，我将 KiloCode 与 Deepseek v3 深度集成，这个组合解决了 90%以上的日常编程问题。

经济性方面，通过 OpenRouter 优惠机制，预存 10 刀，每天 1,000 次的免费 API 调用额度完全能满足中小型项目的需求。

经过三个月的持续使用，KiloCode+Deepseek v3 的组合使我的开发效率提升了 2-3 倍，代码质量也有显著提高。工具智能的任务拆解能力让我能更专注于核心逻辑设计，而将重复性工作交给 AI 处理。