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实测3款不花钱AI编程助手7天我只留1个

发布时间：2026-10-02 00:22:06 最近访问：2026-10-02 00:22:06

栏目：AI不花钱实测｜国庆不出门的读者，这篇可以边看边装。

导语

我手头同时跑着 Claude Code、Cursor 和 GitHub Copilot，每月订阅费加起来快 500 块。国庆放假前我想试试：有没有不花钱的 AI编程助手能接住我 80% 的日常活？我挑了 3 个最近声量最大的——Freebuff、Qwen Code、Goose——在 M1 Mac 上装了一遍，跑同一组任务，结论是：只有一个留下了，另外两个被我放进了"看场景再用"的文件夹。

Freebuff 官网首页：主打广告支持的免费 coding agent

一、实测Freebuff：不花钱AI编程助手开箱即用

结论先行：如果你不想绑卡、不想配 API key、只想打开终端就干活，Freebuff 是这 3 个里门槛最低的。代价是你的 prompts 可能被用于广告相关分析，公司代码别往上放。

安装过程确实像官网说的那样：

npm install -g freebuff cd ~/my-project freebuff

我没有遇到登录墙，进去后直接是一个交互式终端。它用 @文件名 引用项目文件，!命令 直接执行 bash，/history 可以回到之前的会话。对习惯命令行的开发者来说，这套交互基本不用学习。

Freebuff GitHub README 中的功能与隐私说明

我让它给一个 Python 脚本加异常处理和日志模块，它大概用了 40 秒读完项目结构，改了两个文件，顺手在 knowledge.md 里记下我的偏好。这个 "knowledge" 机制是它比 Qwen Code 和 Goose 更省心的一点：项目上下文能跨会话继承。

Codebuff 主仓库 README，说明多 agent 架构与 benchmark 数据

Freebuff 底层用的是 DeepSeek V4 Pro / Kimi K2.6 等模型，官方 benchmark 声称在 175+ 真实代码任务上 Codebuff 以 61% 对 53% 胜过 Claude Code。这个数我没法独立复现，但我自己跑的 5 个小任务里，4 个一次过，1 个因为上下文引用错了文件路径，第二轮才修对。

注意：Freebuff 的隐私条款写明，免费 tier 会分析 prompts 和消息来投放 CLI 内的文字广告。开源项目和个人学习场景下可用；涉及客户代码或商业项目前，先把这一点想清楚。

二、实测Qwen Code：大厂免费额度的AI编程助手

结论先行：学生、个人开发者、预算紧的小团队首选。每天 2000 次请求对大多数人够用，但下午两点高峰期会出现 429，急活别卡这个点。

Qwen Code 是阿里基于 Qwen3-Coder 做的终端 AI 编程助手，定位直接对标 Claude Code 和 Gemini CLI。安装同样是一行命令：

npm install -g @qwen-code/qwen-code@latest qwen

Qwen Code GitHub 仓库首页，展示开源和每日免费额度

进去后走 /auth 选 Qwen OAuth，浏览器登录一次，本地缓存凭证，之后每天的 2000 次免费额度自动到账。相比 Freebuff 的广告模式，我更信任这种"大厂额度换用户量"的路径——至少我知道训练数据政策和合规投诉该找谁。

Qwen Code 安装与 OAuth 免费额度说明

IT之家报道 Qwen Code 每日 2000 次免费运行

我让它 review 一个模拟的 auth 模块，它指出了硬编码 JWT secret、缺少速率限制、CSRF 防护三个真实问题，并给了修改建议。同一份代码我丢给 Freebuff，它也抓到前两点，但对 CSRF 只字未提。Qwen Code 的中文技术语境理解明显更好，解释里不会突然蹦出半句英文。

实测踩的坑：

▪
高峰期 429：下午两三点连续被拒绝，GitHub issue 里也有不少反馈。
▪
大仓库变慢：我把一个 3000+ 文件的 Node 项目丢进去，首次分析从 4 秒拖到 18 秒。
▪
长上下文要手动 /compress：否则对话膨胀后响应明显变慢。

提示：如果你每天有 8 小时写代码，2000 次请求听起来多，但 Qwen Code 一次复杂任务会触发多次内部 API 调用。真实使用 3 天后，我日均消耗在 380-620 次之间，离上限还有余量。

三、实测Goose：本地AI编程助手的隐私代价

结论先行：对代码隐私极度敏感、或者有本地 GPU/大内存的开发者值得折腾。普通笔记本用户大概率装完跑一次就放弃。

Goose 是 Block（原 Square）开源的 AI 编程 Agent，Apache 2.0 协议，支持 CLI 和 Desktop。它的理念是 BYOK：你自己带 API key，或者用本地模型。数据完全留在本地，这一点对金融、医疗、政务类项目很加分。

Goose GitHub 仓库首页，展示开源本地 AI agent 定位

安装方式有两种：

# CLI curl -fsSL https://github.com/block/goose/releases/download/stable/download_cli.sh | bash # Desktop brew install --cask goose

Goose 中文安装文档：CLI 与 Desktop 安装方式

我第一次配置时选了 OpenRouter，结果因为网络握手慢，5 分钟后才进主界面。后来改用本地 Ollama + Qwen2.5-Coder 7B，隐私是保住了，但生成质量下降一档：补全还能用，复杂重构基本靠我手动拆任务。

MCP 扩展是 Goose 的亮点。我接了一个本地文件系统 MCP，它能在会话里直接列目录、读文件、跑测试，这一点比 Freebuff 的 @文件名 更灵活。但配置 MCP 需要手写 JSON，新手不友好。

警告：Goose 的"不花钱"是有前提的。如果你走 OpenAI/Claude API，账单照样跑；如果你用本地模型，机器成本和时间成本会翻倍。它不是"免费午餐"，而是"自建厨房"。

四、3款AI编程助手对比：我留下谁

先给总表，数据来自官方文档和国庆这 7 天的实测：

3款不花钱AI编程助手对比表

维度	Freebuff	Qwen Code	Goose
核心模式	广告支持，云端多 agent	大厂免费额度，OAuth 登录	开源本地 / BYOK
安装成本	1 行 npm，无 key	1 行 npm + OAuth	安装 + 配置 provider
真实月费	无订阅费（广告支持）	无订阅费（2000 次/天）	无订阅费起，API/硬件另算
隐私/数据	prompts 用于广告分析	走阿里云/OpenRouter 条款	本地可控，最好
中文理解	中等	最好	取决于模型
复杂任务成功率	4/5	4/5	本地 7B 2/5，云端 4/5
高峰期稳定性	稳定	下午偶发 429	取决于 provider
我的结论	个人项目留用	留下来做主力	隐私场景备用

不花钱 vs 付费订阅：一年账单差多少

我的判断很直接：Qwen Code 留下做主力，Freebuff 放在个人项目和玩具仓库，Goose 只在处理敏感代码时启动。

原因有三：

1. 成本可控：Qwen Code 的 2000 次/天覆盖我 90% 的日常需求，月底不用为 Claude Code 的账单心跳。

2. 中文语境：处理中文注释、中文需求描述时，Qwen Code 比 Freebuff 少很多"中英夹杂"的怪输出。

3. 大厂背书：免费额度能持续多久没人说得准，但至少现在它比亚马逊、OpenAI 的免费 tier 慷慨得多。

五、选型清单：这3类人分别该用谁

不花钱AI编程助手选型决策树

Freebuff 官网首页：主打广告支持的免费 coding agent

清单：清单： - 学生 / 个人开发者 / 预算为 0 的小团队：先试 Qwen Code，每天 2000 次足够写课程作业、个人项目和早期原型。 - 不想绑卡、不想登录、只想快速验证想法：Freebuff 开箱即用，但别放敏感代码。 - 公司代码不能出内网 / 有合规要求：Goose + 本地模型是唯一选项，准备好为此付出配置时间和硬件成本。 - 已经有 Cursor/Claude Code 付费订阅：可以把 Qwen Code 当"额度兜底"，在 Claude 达到限额或处理中文需求时切换。

这 7 天测下来，我最大的感受是：不花钱的工具已经能覆盖我 70% 的编码辅助需求，但剩下的 30% 高价值任务——比如跨文件重构、安全审计、MCP 复杂编排——还是得交给付费工具。关键是先用免费版把"可以省"的部分切出来，别让订阅费白白流走。

CTA与互动

我把 Freebuff、Qwen Code、Goose 的安装命令和一键配置模板整理了一份，放在公众号菜单「省钱指南」里，回复「编程助手」可以直接复制。

互动问题：你目前用的 AI 编程助手每月花多少钱？有没有遇到过"免费版突然不够用了"的坑？评论区聊聊，我抽 3 个典型场景下篇拆。

作者：AI 上手笔记

导语