装了五个能连DeepSeek的VS Code插件后才发现，选插件像挑队友，嘴上吹得天花乱坠，落地效果差得离谱。Continue是最能折腾的那个，初装时报错堆成山，我把默认端口改成8080才知道人家文档写得清清楚楚——别动。好在配置过一遍就稳了，Git改动、测试覆盖率、当前函数位置都能记住，Ctrl+I一按，代码贴在光标处，连窗口都懒得弹。只要Ollama跑在本地，它就像懂事的实习生，先提醒“你这文件没测试”，再提出改法。
Roo Code像个轻量版的Cline，切换模型只用点图标，但那十次高级功能的限制让人抓狂。第三天下午我想让它生成架构图，直接弹窗要我充值。我还看它“@”功能可查询项目中所有函数的调用次数，适合大型项目梳理，不过免费额度一封顶对半没了。对比之前刷到的一个小众插件，宣称无限次智能分析，但我朋友装上后每次只能识别一个文件，感觉上一秒还热烈满满，下一秒就抽风消失。
CodeGPT主打干净界面，连通DeepSeek的key即可跑。它写docstring准确度让我挺惊喜，从十二段同事代码里，写对了九段，错的也只是异常名漏下划线。但是Ollama接入写得含糊，我翻到Issue才知道要敲完整地址`…/api/chat`，少了最后那两个字母，一直报404，我当时还以为机器挂了。AI Toolkit走的是另一条路，微软把它做成模型实验室，我可以上传自己的工具库让DeepSeek R1去做微调，三分钟出个小模型，的确 更懂我命名习惯，就是没有快捷键，每次生成的片段都得手动复制，码字速度硬生生被拉回十年前。我之前在别的论坛上看有人用AI Toolkit做数据清洗，也吐槽同样的问题：模型强，但是流程笨。
官方的DeepSeek Coder插件就像“傻瓜相机”，点设置、填key、选模型，连上下文长度都有滑块。命令面板输入“把for循环改成列表推导式”，它立刻动手还带注释。不过它只能在线，用公司网络就等于把命门交给WiFi。我经历过一次路由器闪断，插件卡在“思考中”，半小时没恢复。和它类似的还有个开源插件，声称支持离线，可我实际测两次，都只接受系统内置的旧模型，完全顶不上实时需求。
折腾完一圈后，我只留下Continue和官方插件。Continue负责本地项目，适合在网络不稳定的时候自己扛；官方插件方便晨会之前迅速验证小需求，点开就能用。Roo Code卡次数、AI Toolkit流程重、CodeGPT的文档缺口太多，卸载后心情瞬间轻松。把DeepSeek R1-7B挂在Ollama上，我16G内存的本子能扛住，6.8G差不多就是它的胃口，老旧7G内存的机器直接OOM三次，日志里都写着“内存不足”，我再也不敢让它同时开Chrome。从此，所有插件都通过`.env`读key，谁也别想让我把key写死在settings里推到远程仓库。
DeepSeek给的代码我一律丢进pytest，覆盖度不到八成坚决不合并。空指针、异常处理缺失时常出现，有一次它给React写`useEffect`但没加依赖数组，上线半小时白屏，我背了锅。插件不是越多越好，筛到真正合用的那两个反而提高效率。你要是来选，宁愿多花半天调配置，也比盲目跟风装五个来回删卸强得多。想想你自己，会留下那种只管生成不管运行的插件，还是更愿意折腾一个长期可靠的?
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