AI 编码工具默认给 Agent 多大权限？三家差在这三处

自从我踏入这个行业，AI 编码工具便成了我的得力助手。然而，我发现不同 AI 编码工具在默认赋予 Agent 的权限上，差异颇大。在最近的一个项目中，这一点让我有了深刻的体会。

权限设置：恰到好处#

AI 编码工具的权限设置，就好比给机器人设定任务，需要恰到好处。权限过低，可能导致基本代码生成都无法完成；权限过高，又可能让机器人越界，带来意想不到的“惊喜”。那么，三家主流的 AI 编码工具在权限设置上，究竟有哪些差异呢？

1. 代码生成能力#

首先，我们来看看 AI 编码工具的代码生成能力。在我最近的一个项目中，我使用了 CodeWhisperer 工具。虽然它的代码生成能力较强，但默认权限设置却让我有些失望。它只能根据我输入的描述生成代码，对于一些复杂的业务逻辑，就显得有些力不从心。

相比之下，GitHub Copilot 的权限设置则更为宽松。它不仅能根据描述生成代码，还能根据我的代码片段进行补全和优化。而且，GitHub Copilot 支持多种编程语言，让我在处理不同项目时，都能得心应手。

至于 Google Cloud Code，它的权限设置则介于两者之间。它既能根据描述生成代码，也能根据代码片段进行补全和优化。不过，Google Cloud Code 的代码生成能力相对较弱，有时候生成的代码质量并不高。

2. 代码审查能力#

除了代码生成能力，AI 编码工具的代码审查能力也是衡量其权限设置的重要指标。在我遇到的一个棘手项目中，代码质量堪忧。于是，我尝试使用 AI 编码工具进行代码审查。

CodeWhisperer 在代码审查方面的表现并不理想。它只能识别一些简单的错误，对于复杂的逻辑错误，就无能为力了。

GitHub Copilot 在代码审查方面的表现则相当出色。它不仅能识别出代码中的错误，还能给出修改建议。而且，GitHub Copilot 还能根据我的代码风格进行调整，让代码更加规范。

Google Cloud Code 在代码审查方面的表现也还不错。它能够识别出代码中的错误，并提供修改建议。不过，与 GitHub Copilot 相比，Google Cloud Code 的代码审查能力略显不足。

3. 代码风格#

最后，我们聊聊代码风格。其实，代码风格也是衡量 AI 编码工具权限设置的一个重要指标。在我遇到的一个项目中，代码风格混乱，让我头疼不已。于是，我尝试使用 AI 编码工具进行代码风格调整。

CodeWhisperer 在代码风格调整方面的表现并不理想。它只能根据我的代码片段进行调整，对于整个项目的代码风格，就无能为力了。

GitHub Copilot 在代码风格调整方面的表现相当出色。它不仅能根据我的代码片段进行调整，还能根据整个项目的代码风格进行优化。而且，GitHub Copilot 还能根据我的编程习惯进行调整，让代码更加符合我的口味。

Google Cloud Code 在代码风格调整方面的表现也还不错。它能够根据我的代码片段进行调整，对于整个项目的代码风格，它也能进行一定程度的优化。不过，与 GitHub Copilot 相比，Google Cloud Code 的代码风格调整能力略显不足。