AI编程工具选择指南

关于AI编程工具选择，目前市面上有许多工具可以支持第三方LLM API站，但每个工具都有其优缺点。您提到的VSCode+RooCode插件，表现不稳定可能是由于内部Prompt问题或软件对LLM响应处理的问题。关于Codex和Claude Code，它们确实被广泛使用，但具体是否支持第三方API站需要进一步确认。以下是一些建议和资源，希望能帮助您找到合适的工具和教程。

1. Jupyter Notebook with JupyterLab: 这是一个开源的解决方案，可以与多种LLM API兼容。JupyterLab提供了强大的数据处理和可视化功能，适合进行复杂的编程任务。
2. Google Colab: Google Colab提供了免费的在线计算资源，支持大多数LLM API，并且可以轻松地与Google Drive集成，方便数据管理和共享。
3. Anaconda Navigator: Anaconda Navigator是一个强大的Python发行版，支持多种AI和机器学习库，可以方便地安装和配置各种LLM API。
4. 在线教程和社区: 您可以参考一些在线教程和社区，如GitHub、Stack Overflow和Reddit，这些平台上有许多关于如何使用不同LLM API的详细教程和讨论。
5. 开源替代: 如果您在寻找类似RooCode的开源替代，可以考虑使用VSCode的官方插件市场，那里有许多优秀的插件可以增强您的开发体验，例如Python、Jupyter等。

希望这些建议能帮助您找到合适的工具和资源，提高您的开发效率。