AI IDE用不起了！神人开发者分享顶级白嫖攻略，免费AI榨出付费级生产力，立省200刀月费！ 原创

编辑 | 伊风

当你还在给 Claude Code 充着 200 美元月费时，有位开发者已经靠着极限白嫖，提前解锁了「永久免费编程」。

更狂的是，他还直言——你很可能花了冤枉钱，效果还不如他用零成本模型写出来的代码。

这份神级薅羊毛攻略一经发布，就被网友奉为 AI 免费模型界的终极 BOSS。

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这就是今天在Hacker News上的热贴，从此AI编程界有了自己的“抠门”神教。

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作者的秘诀很简单——在浏览器里同时开几十个 AI 标签页，替代单一 AI Agent 工具编程；

 更重要的是，他声称自己解决了 AI 编程“降智”的老大难：

很多代码 Agent（Cline、Copilot、Cursor、Windsurf 等）要么塞太多上下文，要么给太少，结果让模型变笨。

不如用 AI Code Prep 这类工具手动筛选相关代码，还能直接把精选的上下文丢给多个免费网页 AI，一举多得。

那么，这位作者究竟是玩转大模型的神人，还是自说自话的奇葩？

我们来扒一扒他的思路。

1.更聪明、更省钱的工作流：精准上下文

在作者看来，AI IDE“降智”的根源在于：

像 Cursor、Cline、Roo Code 这样的工具，会在调用大模型时塞进大量与问题无关的上下文——例如工具使用说明、MCP 服务调用方法、编辑文件的冗余描述等。

结果就是，即便你花钱用最贵的模型全程处理，这些无关信息依旧会拖慢、拖垮它的思考能力。

他的解法很简单：绕开 IDE 端的自动上下文，自己在浏览器里同时开一堆免费大模型标签页，并且——

• 用自己的工具生成精准上下文：只提取与问题直接相关的代码文件
• 投喂多个网页端 AI：把上下文粘贴到一个或多个免费模型的聊天窗口中（比如 GLM-4.5、Kimi K2、Qwen3 Coder、Gemini 2.5 Pro 等），让它们并行分析、审查代码，寻找问题根源。
• 反向喂给 Agent 执行：当 AI 找到可行方案后，让它写出一条适配 Cline 或其他 Agent 的执行 Prompt，由执行力强的小模型去落地修改代码。

这样做，GPT-4.1 （作者使用方法： Pollinations AI，在 Cline 扩展（VS Code）里设成 “openai-large”，就是 GPT-4.1）就足够完成文件编辑，完全没必要浪费 Claude 的额度去改代码。

Claude 能少用就少用：Claude适合做方案规划、处理难题，实在要用就在 OpenRouter 上偶尔用用 Claude API来做，会便宜很多。

长期下来，你会逐渐摸清哪些模型擅长哪类任务。

2.AI 模型界的“神农氏”：顶级编程模型白嫖全攻略

为了彻底实现零成本编程，这位作者像个勤勤恳恳的“AI 神农氏”，不断试遍各种模型，精挑细选，组建出一支堪称免费 AI 军团的阵容。

 “这样一次可以获得多个模型分析和编程的思路。” 

他多开n个标签页的常用“阵容”令人叹为观止——不得不说，咱们国产 AI 在这支队伍里撑起了半壁江山：

• 2-3 个 z.ai 的 GLM 4.5 标签页 —— 网页免费可用，效果感觉和 Claude 4 一样好甚至更好，真的不是开玩笑。 除了网页版，还可以通过 Pollinations AI 项目、LLM7获得免费的 API 访问。
• chat.qwen.ai 上的 Qwen3 Coder 和其他新模型。
• kimi.com 上的 2 个 Kimi K2 标签页 —— 在 GLM 出现之前，这个模型几乎每天帮我修多个棘手 bug，现在 GLM 有时可能更胜一筹。
• 至少 1 个 OpenAI Playground 标签页 —— 如果你在账号设置中允许 OpenAI 使用你的数据进行模型训练，就能获得 GPT-4.5、o3 等模型的免费 tokens。
• 1-3 个 Google Gemini AI Studio 标签页 —— 这里的 Gemini 2.5 Pro/Flash 经常免费且不限量。
• 另外开几个 Gemini 2.5 Pro 标签页（和 AI Studio 不同）—— 图像生成和深度搜索更强，我会和 AI Studio 一起开几个。
• Poe.com 上的几个标签页 —— 通常设为 Claude 4 或 o4-mini，利用它每天给 premium 模型的免费额度。
• 多个 OpenRouter 标签页 —— 同时连接几个模型，有的免费，有的收费。
• 至少 1 个 ChatGPT 标签页 —— 免费版依然有用。
• 至少 1 个 Perplexity AI 标签页 —— 特别适合需要大量资料调研的问题。
• 至少 1 个 Deepseek 标签页（v3 和 r1 在网页上免费可用，但要注意上下文限制）。
• 1 个 Grok.com 标签页 —— 免费、好用且几乎无限制，适合通用问答、深度搜索、图片编辑，我主要用它的深度搜索功能，类似 Perplexity。
• Phind —— 免费，它会尝试给你流程图/图表的可视化输出。
• lmArena.ai —— 免费访问 Claude Opus 4、Sonnet 4 等模型，免费 Opus 4 特别好用。
• Claude.ai —— 虽然免费，但限制太多，用起来让人烦，所以我会用其他方式访问 Claude，比如 Cody 插件、Copilot 等。

除了“标签页军团”，作者还额外分享了几条薅羊毛秘诀：

• 下载 Qwen Code，每天可免费 2000 次 API 调用。
• OpenAI 对大多数模型提供免费 token（250 万或 25 万，取决于模型）。
• Cerebras 有免费额度，Gemini 也能薅，Meta 提供免费的 Llama 4 API（虽说能力一般，但总结文本还可以）。
• 在 Pollinations AI 上，将 Cline 扩展（VS Code）设置为 openai-large（其实就是 GPT-4.1）。

靠着这套组合拳，他真的做到了0 成本编程。

AI根本取代不了程序员的证据再次加1！

3.自研工具：消除IDE与AI网页切换的摩擦

当然，也不能简单地说，用 AI IDE 产品的人就是“大冤种”。

作者这套“精准上下文 + 网页 AI”工作流，虽然便宜、灵活，但在实际使用中也有一些不便之处：

• 多一步切换：AI 网页修好 bug 后，还得手动切回 IDE。
• 定位成本高：需要花时间在项目中找到具体要修改的代码位置。
• 操作分散：多标签页之间来回切换，容易打断思路。

相比之下，Cursor、Claude Code 这类 IDE 插件虽然贵，但好处是上下文和修改都在一个界面完成，无需额外跳转。

为了消除这些摩擦，作者干脆走上了自研路线，开发了一款上下文辅助工具，让 IDE ↔ 网页聊天标签页之间的往返更加高效。

 “我做了一个上下文辅助工具，它能帮我在所有打开的 AI 聊天标签页和 IDE 之间来回切换。这个工具的目标是尽量消除使用 AI 原生网页聊天界面时的摩擦和烦恼。” 

这款工具免费：https://wuu73.org/aicp

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功能包括：

• 预设按钮：可以保存一些自己常打的固定文本。
• 按项目保存状态：记录应用窗口大小、哪些文件被选作上下文，下次打开直接恢复到上一次的状态。
• 自动扫描代码文件：自动猜测最可能需要的文件；带 Prompt 输入框，可以把提示文字放在代码上下（实践中似乎能让输出更好）。

作者甚至为 Cline 这样的 AI 编程 Agent，专门做了一个预设按钮：

 “为 AI 编程 Agent——Cline 写一个 Prompt，把整个 Prompt 放在一个代码块里，方便复制粘贴。把任务拆分成若干个小任务，并给出足够的细节和解释来指导 Cline。用简单语言写搜索替换的步骤，帮助它找到修改位置。”

这样作者就在极致省钱的同时，获得了逼近“集成式 IDE AI”的顺畅体验。

4.实践：平时怎么解决问题、找 Bug

作者在评论区补充了自己的一个实战流程：

• 启动工具： 在 VS Code 终端输入 aicp，打开自研的上下文辅助工具。
• ​精准挑选上下文： 微调已勾选的文件，只保留与当前问题相关的部分，然后写下要完成的任务或需要修复的 bug 描述。
• ​生成上下文： 点击 Cline 按钮 → 再点 Generate Context!，一键生成精简后的上下文包。
• ​多模型并行分析： 把上下文粘贴到 GLM-4.5（有时是 o3 或 o4-mini、GPT-5、Gemini 2.5 Pro……遇到棘手问题会一次试 2~3 个模型），对比它们给出的方案。
• ​执行最优解：选出最合理的答案，直接复制粘贴到 VS Code 里的 Cline（设定为 GPT-4.1，无限量/免费）执行。

作者评价说：

GPT-4.1 虽然不算特别聪明，但执行力极高——无论你让它干什么，它都会照做，而且能修正大模型输出中的小错误。大模型负责想清楚细节，并写出带任务列表、操作步骤和原因说明的 Prompt，然后 4.1 在 Agent 模式下去执行。

5.写在最后：AI编程的免费午饭时代走向终结

作者的这篇薅羊毛神贴，引来了大批开发者围观。

而它之所以引发共鸣，核心在于一个不争的事实：AI IDE 正在悄然改变。

从 Cursor、Copilot 到 Claude Code，相继调整会员用户权益，都指向了同一个趋势——AI 辅助开发的“无限免费午餐”时代，正在走向终结。

在早期，厂商愿意亏本补贴，把它当作用户增长的投资；如今，这些成本至少部分地转嫁给了付费用户。AI 推理的成本本就不低——每天有数百万个 token 在模型中流转，最终总得有人买单，而厂商越来越不愿意再吞下这些亏损。

曾经慷慨的包月不限额，正被基于用量的计费模式和更严格的使用限制所取代。

 在这样的背景下，有开发者想方设法重回“零成本编程”，就不难理解了。

无论你是追求极致省钱，还是只是想优化使用体验，这篇博客的思路或许都能给你一些启发。

那么问题来了——你会为了省钱去折腾这样一套流程吗？

你现在每月在 AI 编程上的花费是多少？评论区聊聊看。

参考链接：

• ​​https://wuu73.org/blog/aiguide1.html​​
• ​https://www.heise.de/en/background/Price-hike-for-AI-coding-tools-The-Free-Lunch-Is-Over

本文转载自​​51CTO技术栈​​，作者：伊风