Cline
開源的 AI 寫程式代理，先 Plan 再 Act、每步可審核，能在 VS Code、終端機、桌面 App 裡用，模型自己選
站上舊資料把 Cline 寫成「VS Code 裡的開源 AI 代理」，這只講對了一半。打開 cline.bot，現在官方把它定位成一套「開放的代理執行環境」：同一個 Cline 代理可以裝成 VS Code 擴充、在終端機用 Cline CLI、下載 Cline for Desktop（目前是 Beta，macOS、Windows、Linux 都有），或用 SDK 嵌進自家產品。官網寫的數字是跨平台安裝超過 1,100 萬次、GitHub 星星約 7 萬，250 多位貢獻者，授權是 Apache 2.0。
它的招牌設計是 Plan 與 Act 兩種模式。Plan 模式下，Cline 只讀程式碼、跟你討論要怎麼改，不動任何檔案；你點頭後切到 Act，它才開始改檔、跑 bash 指令、看輸出再修正。每一步都會先給你看 diff 等你核准，也可以打開 auto-approve 讓它自己跑。每一步都有 checkpoint，改壞了可以一鍵退回。另一個值得用的是 .clinerules：把團隊的程式風格、架構約定、部署規則寫成檔案放進 repo，Cline 每次開工都會先讀。
功能特色與適用場景：Cline 不綁模型，Claude、GPT、Gemini、DeepSeek、AWS Bedrock、GCP Vertex、OpenRouter 都能接，也能接 Ollama、LM Studio 跑本機模型，或任何 OpenAI 相容的端點。外接能力靠 MCP，官方有 MCP Marketplace 可以直接裝資料庫、API 類的工具。CLI 版適合放進 cron 或 GitHub Actions、GitLab CI 做定期檢查與自動更新；官網也提到可以從 Slack、Discord、Telegram、Linear 對代理下指令。桌面版則多了排隊訊息（它在跑時你可以先排下一個指令）和「改前面的訊息就分岔重跑」這種功能。
給台灣使用者的建議：Cline 本身不收錢，真正的成本是模型 token。叫高階模型做大範圍重構，一個下午燒掉幾十美元並不誇張，建議先在 Plan 模式把範圍講清楚，再切 Act。公司程式碼不方便送到國外雲端的團隊，可以接 Ollama 跑本機模型，或走公司自己在 Bedrock、Vertex 上開的帳號。用中文下指令沒問題，但 .clinerules 我會建議用英文寫，模型遵守度通常比較穩。最重要的一點：它會真的執行指令，一定要在有 git 的專案裡用，auto-approve 不要對刪檔、部署這類動作打開。
TheAI學院 編輯建議
編輯實測後的真心話我覺得 Cline 最有價值的是 Plan 模式和不綁模型這兩點：前者讓你在它動手前先抓到誤解，後者讓公司可以用自己的雲端帳號或本機模型。提醒一句，工具免費不代表便宜，記得在模型供應商那邊設好花費上限。
主要功能
- Plan／Act 雙模式：先討論方案、確認後才動手改檔與執行指令
- 跨檔修改附 diff、checkpoint 與單步復原，可選逐步核准或 auto-approve
- 支援 Claude、GPT、Gemini、DeepSeek、Bedrock、Vertex 與 Ollama 等本機模型
- .clinerules 讓代理遵守團隊程式風格與架構規則
- MCP Marketplace 擴充外部工具，CLI 可放進 CI 與排程
- VS Code 擴充、CLI、Desktop（Beta）、SDK 四種用法共用同一套代理
如何使用 Cline
- 在 VS Code 安裝 Cline 外掛。
- 設定要接的模型 API。
- 用自然語言交派開發任務。
- 讓它自主讀寫檔案與執行終端指令。
- 監督每步結果確保可控。
- 用於功能開發與重構。
- 開源透明自備模型使用。
適用場景
- 接手陌生專案時，先用 Plan 模式讓它解釋架構與檔案相依關係
- 跨幾十個檔案的重構，例如換掉舊的 API 呼叫方式並維持型別一致
- 把 Cline CLI 放進 GitHub Actions，定期跑相依套件更新與檢查
- 程式碼不能出公司的團隊，接本機 Ollama 模型讓代理在內網工作
- 用 .clinerules 把團隊規範寫死，讓新人和 AI 產出風格一致
Cline 的優點與缺點
優點
- 開源且不綁模型，可自帶金鑰或跑本機模型，成本與資料去向自己掌握
- Plan 模式先對齊方向，比直接動手的代理少走很多冤枉路
- checkpoint 讓每一步都能退回，敢放手讓它改大範圍程式
缺點
- 工具免費但模型用量另計，用高階模型做大任務花費可能很可觀
- JetBrains 擴充、SSO、集中計費只在 Enterprise 方案
- Desktop 版仍是 Beta，官方自己說會有不穩定的地方
價格方案
個人使用完全免費（Apache 2.0 開源），只需支付 AI 模型推論費用：可自帶 Anthropic、OpenAI、Google 等 API 金鑰，或透過 Cline 帳號按用量購買；Enterprise（含 JetBrains 擴充、SSO、集中計費）需洽詢報價
Cline 常見問題
Cline 要錢嗎？
個人使用免費且開源，只需支付模型推論費用：可自帶 OpenAI、Anthropic、Google 等 API 金鑰，或透過 Cline 帳號按用量付費。需要 JetBrains 擴充、SSO、集中計費的公司要洽 Enterprise 方案。
Cline 只能在 VS Code 用嗎？
不是。官方現在有 VS Code 擴充、Cline CLI（可在終端機與 CI 使用）、Cline for Desktop（Beta，支援 macOS、Windows、Linux）與 SDK，JetBrains 擴充則列在 Enterprise 方案。
Cline 可以用本機模型嗎？
可以。官網列出支援 Ollama、LM Studio 與任何 OpenAI 相容端點，適合不想把程式碼送到外部雲端的團隊，但本機模型的能力通常比雲端高階模型弱，複雜任務要有心理準備。
Cline 和 Cursor 怎麼選？
[Cursor](/tools/cursor) 是整個編輯器加訂閱制，開箱即用；Cline 是開源代理、可以裝在既有的 VS Code 或用 CLI，模型與花費完全自己選。想要彈性與透明成本選 Cline，想要省事選 Cursor。同類開源工具也可看看 [Roo Code](/tools/roo-code)。
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Cline 的替代方案
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Claude
Anthropic 的 AI 助理，長文件與寫作品質是它的主場。
telemetry.dev
把 AI 代理每一次模型呼叫、工具步驟與檢索串成一條 trace，看出哪一步最慢、哪個模型最燒錢、哪個 MCP 工具最常失敗
agentmash
隊友的 Codex 正在改同一個檔案，你的 Claude Code 動手前就會收到通知；按開發者計費，代理不限數量
Pluto Door
用白話描述問題，Ori 讀 log、跑指令，改動前一定問你；另外把每台 Linux 主機變成有 Dock 和視窗的桌面
Backenly
代理透過 MCP 建好資料庫、登入與儲存，Backenly 每分鐘巡檢並自動修安全範圍內的問題，刪表這類動作一律等人核准
Spacesheep
代理寫好的 HTML 或資料夾一行指令發布成私人網址，人和代理都能留言、改版，還能送電子簽署與接即時資料
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Cline 評測：值得用嗎？
這是什麼、解決什麼問題
Cline 是裝在 VS Code 側邊欄的開源 AI coding agent，Apache 2.0 授權，程式碼全部攤在 GitHub 上。它跟 Cursor 或 GitHub Copilot 最大的差別在商業模式：Cline 本體完全免費，你自己帶模型的 API key（所謂 BYOK），推論費直接付給 Anthropic、OpenAI、Google 這些模型商，Cline 一毛不抽。2026/07/30 查證官網，個人使用免費、按用量付推論費的說法還掛在定價頁上，另有給企業的 Enterprise 方案（SSO、稽核紀錄、集中計費）要聯絡業務報價。
它解決的問題不是「補全下一行」，而是「把整件事做完」：讀懂你的專案、開檔改檔、跑終端機指令、必要時開瀏覽器驗證結果，一路做到任務收尾。
實際用起來
Cline 的節奏是 Plan 與 Act 兩段式：先讓它讀 code、提出計畫，你點頭之後才動手。每一次改檔案、每一條要跑的指令，預設都會停下來問你，可以逐步放寬自動核准的範圍；改壞了有 checkpoint 可以整包回滾。這套「凡事先問」的設計，是我覺得它比很多全自動 agent 讓人安心的地方。
模型選擇是它的強項。除了三大家，還支援 OpenRouter、AWS Bedrock、DeepSeek、Groq 等一長串供應商，也能接 Ollama 或 LM Studio 跑本機模型。第三方統計它的安裝數以百萬計、GitHub 星數超過六萬，是這個類別最熱門的開源選項之一。MCP 支援也做得早，接資料庫、接內部 API 都有現成生態。
老實說的缺點
第一，token 燒很兇。agent 每走一步都要把大量 context 餵給模型，掛 Claude 等級的模型認真做一個下午的重構，幾美元跑不掉，重度使用者一個月推論費上看百元美金也不奇怪。跟訂閱制的固定月費比，帳單不可預測是心理成本。
第二，門檻在設定不在使用。你得自己去模型商申請 API key、綁信用卡、看懂各家計費，對非工程背景的人不友善。第三，自動核准開太大有實際風險——它是真的會跑終端機指令的，權限給多少要想清楚。最後是大型 repo 的 context 管理仍需要人工引導，丟一句「幫我重構整個專案」通常換來災難。
適合誰、替代方案
適合想自己掌控模型與成本、不想被單一訂閱綁死的工程師，以及因為開源可稽核、資料流向可控而對合規有要求的團隊。替代方案：Roo Code 是 Cline 的社群分支，自訂模式玩得更兇；Cursor 走整合式編輯器、月費固定好預算；終端機派可以看 Aider；想要輕量補全為主則是 Continue。
台灣使用者觀點
台灣申請各家 API key 沒有地區障礙，信用卡直接綁。用中文下指令沒問題，但技術任務的描述用英文，模型表現通常更穩。對接案者和小團隊有個實用玩法：透過 OpenRouter 把日常雜活丟給便宜模型、關鍵重構才切 Claude 或 GPT 等級，成本可以壓到訂閱制的零頭。價格與方案以官方為準。
本評測由 TheAI學院編輯群整理，內容力求客觀、含優缺點，僅供參考。
最後更新：2026年10月