专为 VS Code 设计的AI代码补全插件
Twinny 是一个专为 VS Code 设计的AI代码补全插件，支持本地或API托管，提供智能代码自动完成服务。Twinny 旨在与Ollama无缝协作，类似于GitHub Copilot，但完全免费且100%私有。Twinny通过自动代码补全、多语言支持、易于安装和配置等特点，帮助开发者提高编程效率。Twinny 具备聊天功能，支持用户与AI进行交互，查看代码补全的差异，并直接接受解决方案。
1. 安装Twinny插件或打开在线IDE；2. 在编程环境中输入需求或代码片段；3. AI实时提供代码建议、补全和优化；4. 测试运行代码，确认功能正确后集成使用。
Twinny 在 4.3.8 版本中重磅上线了针对 Agent 自动回复的撤销功能。该功能利用 Git 索引快照技术，在 Agent 执行代码修改文件时，自动记录文件变更前的状态。用户可通过 VS Code 内置的 Diff 视图直观对比，并执行一键撤销，将 Agent 的修改重新还原到编辑器撤销栈中，有效解决了多文件批量修改后难以回滚的痛点。
Before the search: what Index workspace reads, skips, hashes and keeps when you cancel
Twinny 发布 4.3.6 和 4.3.7 两个小版本，分别聚焦于提升开发者体验与优化后端架构。4.3.7 引入了基于本地词库与 LLM 混合的智能补全功能（Ghost Text），支持 Ctrl+→ 快速选词且数据本地化；4.3.6 则修复了开发者认证瓶颈，将单 IP 限制从 5 次提升至更智能的转发头识别，并重构了 Token 管理，实现‘一次粘贴，多仓库复用’，显著降低了多项目协作的维护成本。
Twinny 4.2.2 版本发布，其 Source Control 插件中的 Commit Message 功能迎来重大架构升级。该功能通过精确控制 Git 命令执行、智能截断 Diff 内容（限制 24KB）以及多层清洗机制，实现了从原始代码变更到高质量提交信息的自动化转换。文章深入剖析了其内部逻辑，包括如何区分暂存与未暂存变更、处理大文件截断策略以及去除模型推理过程（Thinking Blocks），为开发者提供了极致的本地化 AI 协作体验。
Twinny 官方发布技术博客，详细解析其本地 LLM 服务探测与模型匹配核心逻辑。文章揭示了 Twinny 如何通过并行请求 7 个预设端口（涵盖 Ollama, LM Studio, llama.cpp 等）进行服务发现，并引入严格的模型名称匹配机制，确保 Chat、Autocomplete 和 Embeddings 三种任务精准路由。此外，文章还展示了测试探针的具体请求 payload 及错误处理流程，为开发者理解 Twinny 的自动化部署提供了底层代码视角。
Twinny通常提供免费试用或免费基础版本，高级功能和更大使用量需要付费订阅。具体价格方案请以官网最新信息为准。
正规的编程工具通常会采取数据加密和隐私保护措施，但建议避免上传敏感个人信息或商业机密内容。使用前请仔细阅读产品的隐私政策。
Twinny适合对编程有需求的人群使用，包括个人用户、自由职业者、中小企业以及大型企业的相关部门。具体适用场景因产品定位而异。
主流AI编程工具通常支持Python、JavaScript、TypeScript、Java、Go、C++等主流语言，具体支持列表因产品而异。
可以在公司项目中使用，但建议关注代码安全和开源协议合规性问题，不建议直接上传公司核心代码。
