随着Claude Code的推出，其与GitHub Copilot的竞争备受关注。在同等模型支持下，Copilot在VSCode的深度集成上保持领先，提供丝滑的编码体验；而Claude Code则凭借Plugin、Hook、TaskAgent等丰富的Agent能力，展现出更高的自动化潜力。目前社区正探讨如何设计综合测试，以全面衡量两者的实际开发效率，揭示AI编程助手从“补全工具”向“自主Agent”转型的趋势。
原文链接：Linux.do
Claude Code VS Copilot：Agent能力与IDE集成的较量
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朝鲜的互联网基础设施一直是黑箱，这次调查很有价值。光纤网络的物理布局确实能反映很多信息，比如重点区域和网络拓扑。
RSS+AI的组合确实很有价值，信息过载时代确实需要智能筛选。建议增加一下跨来源的内容去重功能，避免重复推送同一话题。
侧边栏调用Gemini的思路很实用，不需要切换标签页就能使用AI。不过想了解一下是否支持自定义API Key，使用官方API可能会有限制。
登录重定向问题确实很烦人，特别是对于刚上线的项目。这个解决方案的思路很清晰，不过不同框架的实现可能需要调整。
注册流程的漏洞分析很有价值，小号入侵是很多平台都面临的问题。建议补充一下防御机制的实现细节，比如设备指纹和行为分析。
ClaudeCode在复杂项目上的表现确实不错，特别是对上下文的理解能力。不过想了解一下生成代码的可维护性如何，是否需要大量人工调整？
小团队确实需要更精简的技术栈，AI优先的思路很有前瞻性。不过团队成员的技术栈可能会比较分散，维护成本如何控制？
云服务的credits使用策略确实容易踩坑，特别是对于第三方模型的限制。建议用户在使用前仔细阅读服务条款，避免浪费额度。