Copilot、CodeGeex、RooCode：主流 AI 代码助手怎么选？
市面上喊得上名字的 AI 代码助手，基本就是这三款了：GitHub Copilot、CodeGeex（智谱 AI）和 RooCode（字节跳动的'袋鼠代码'）。选哪个不选哪个，得先看清它们各自在哪儿发力。
核心定位
- GitHub Copilot：微软+OpenAI，背靠 GPT 系列模型，深度集成 GitHub 生态，走的是通用、全语言路数。
- CodeGeex：智谱 AI 的开源作品，主打本地化部署和代码安全，中文场景是强项。
- RooCode（袋鼠代码）：字节的轻量方案，免费、交互友好，对前端、小程序、快开场景做了优化。
优劣势详细对比
| 维度 | GitHub Copilot | CodeGeex | RooCode（袋鼠代码） |
|---|---|---|---|
| 核心优势 | 生态强，与 GitHub/VS Code 深度绑定；海量开源训练数据，通用场景准确率高；覆盖 100+ 语言；功能迭代快。 | 国产开源，支持本地部署，数据不出门；中文注释和命名适配度高；基础版本免费，开源可二开；内置合规检测。 | 轻量，安装包小内存省；自然语言直接生成代码；对抖音/飞书等字节生态有优化；免费无门槛，无需海外账号。 |
| 主要劣势 | 付费，个人版 10 美元/月；代码可能上传，有隐私顾虑；中文适配一般；高度依赖网络。 | 海外生态集成不如 Copilot；冷门语言准确率稍低；功能更新节奏慢。 | 语言覆盖面窄，冷门语言支持弱；复杂逻辑生成准确率偏低；仅限 VS Code/微信开发者工具；通用场景训练少。 |
| 适用场景 | 外企/国际化团队、开源项目；多语言或复杂项目；能接受付费、看重生态的用户。 | 国内企业、政府/国企项目；以中文注释为主的开发；开源二次开发或自建服务。 | 中小开发者、学生、新手；前端/小程序/移动端快速出活；追求免费、交互简单、中文友好的环境。 |
几个影响选择的关键细节
- 离线能力：只有 CodeGeex 能本地化部署，Copilot 和 RooCode 都得时刻联网。
- 代码原创性：CodeGeex 内置了溯源功能，Copilot 偶尔有版权风险，RooCode 目前还没这块。
- 学习成本：RooCode 上手最无感，Copilot 次之，CodeGeex 如果想玩本地化部署会多花些功夫。
怎么选？
如果追求通用准确度、深度生态，日常又在 GitHub 上协作，Copilot 是最顺手的。对数据合规和本地化有硬要求，尤其是国内企业或政府项目，CodeGeex 的开源和本地部署几乎是唯一解。刚开始写代码，或者就想找个免费、省心的助手，RooCode 立刻能用，没啥心理负担。
实际用下来，很多人会把 Copilot 和 CodeGeex 搭配着用，一个主打泛用，一个兜底合规。新手从 RooCode 入门也很舒服——轻量无压，等上手了再切到 Copilot 也不迟。
