ClineOpen-source AI coding agent for VS Code with Plan/Act modes and terminal control

4.8 (5)

レビュー: Daniel Nikulshyn·更新 2026年5月

Open Source VS Code Coding Agent Developer Tools Multi-Model BYOK Local Models

概要

Clineは、VS Code拡張機能として実行され編集者内に孤立性を持つオープンソースのAIコードサポートツールです。プロジェクト内でのファイルを読み書き、ターミナルコマンドを実行し、タスクの反復に加えて、開発者からの明示的な承認ステップを通じて開発者に反映させることなど、開発者を介しながら自動エージェントとして機能します。双機能ワークフローにより、考えから実行を分離することができます。 PLAN モードでは、モデルにアプローチやスコープを議論し、その変更を行う前にモデルに検討し、実行できるようになります。 ACT モードでは、その議論されたステップを実行することができます。これはコードの編集、スクリプトの実行、またはデバッグ出力などの処理です。クラインは、Anthropic、OpenAI、Googleをはじめ、ローカルオプションであるOllamaを通じた幅広いモデルのプロバイダーをサポートしています。これにより、ホストされたAPIやセルフホスティングセットアップの選択肢をチームに提供します。ソースコードはオープンに公開されているため、ClineはコードベースとAIエージェントがどうにらみ合うかを明らかにすることに興味のある開発者を引きつけます。また、自身のキーを組み込んとflexibilityと各操作を監査する機能を実現することが可能です。

主な機能

VS Code拡張機能の統合
PlanとActの双方向ワークフロー
ターミナルコマンドの実行
プロジェクト全体のファイルの読み書き
Anthropic、OpenAI、Gemini、ローカルモデルへのサポート
ステップバイステップのアクションの承認

料金

モデル: Free
カテゴリー: Programming Agents
評価: 4.8 / 5 (5)

ユースケース

Plan refactors before touching code"

Planモードでリファクタリングアプローチをモデルと議論し、スコープと影響を受けるファイルをレビューし、その後Actモードに切り替えて、ステップバイステップの承認とともに変更を実行します。

Run and debug scripts in-editor"

ターミナルコマンドを直接VS Code内で実行してテストやスクリプトを動作させたり、出力を読み取り、複数ファイルに対しても修正を反復させながらエディター内にとどまることができます。

Use local models for private codebases"

Ollamaに接続してローカルモデルを使用し、ホストされたAPIに送らなかったり、プライバティコードベースをローカルに保ったままにすることができる。

Multi-file feature implementation"

機能のタスクを割り当ててClineに代わりにプロジェクト全体でファイルを読み書きし、開発者に明示的な承認のステップを通じてファイル単位で変更を提案します。

メリット & デメリット

メリット

オープンソースと透明性が保証されています
Plan/Actのスプリットはコントロールを強化します
多くのモデルプロバイダーと互換性があります
ターミナルコマンドを実行し、ファイルを編集する
APIキーを自ら持参することができます
ローカルモデルを使用してプライベートコードベースをサポート

デメリット

ユーザーの承認を必要とするため、流れが遅くなる可能性があります
大規模なコンテキストではトークン費用が溜まっていく
選択したモデルにかかるコストによって質が左右される
クローズドの代替案よりセットアップが難しい
セットアップが上手いことできない
ローカルモデルを使用すると複雑になる

バトル戦績

パンテオンで1バトルに出場。

1位

2位

3位

Last battle

#2
Programming Agents Showdown — July 6, 2026
Jul 6, 2026 · #2 of 5

レビュー

4.8

5件の評価の平均。

レビューを投稿するにはログインしてください。

Hiroshi Tanaka

May 17, 2026

Compared a few options

Evaluated this against two competitors. Where it wins: terminal command execution and bring your own API key. Where it lags: quality depends on chosen model. On balance the feature set — especially step-by-step action approval — justifies the 5 stars for our use case.

Wei Chen

Feb 3, 2026

Solid for our team

We rolled this out across the team last quarter and works with many model providers. Multi-file read and edit across projects fits neatly into how we already work, and vS Code extension integration removed a step we used to do by hand. Quality depends on chosen model, which is the main caveat, but it has held up under daily use.

Daniel Schmidt

Feb 1, 2026

Use it every day

Honestly didn't expect to like it this much. Support for Anthropic, OpenAI, Gemini, and local models is exactly what I needed, and works with many model providers. but I reach for it almost every day now and it just clicks.

Liam O’Connor

Nov 9, 2025

Does the job

Pretty happy overall. VS Code extension integration just works and works with many model providers. but no dealbreakers — I'd recommend it to a friend without hesitating.

Leila Hassan

Jul 3, 2025

Years in this space

I've evaluated a lot of these over the years. What stands out here is plan and Act dual-mode workflow — handled better than most — and executes terminal commands and edits files. Worth the time if this is your use case.

Q&A

Which AI models and providers does Cline support?

Cline supports multiple providers including Anthropic, OpenAI, and Google Gemini, as well as local models via Ollama. You bring your own API key, so teams can choose between hosted APIs or self-hosted setups based on cost, privacy, or performance needs.

What are the main limitations or drawbacks to be aware of?

Setup is steeper than closed alternatives, and the required step-by-step approvals can slow your workflow. Token costs can add up with large project contexts, and overall output quality depends on the model provider you choose to connect.

How do Plan and Act modes work, and why use both?

Plan mode lets you discuss approach and scope with the model before any code changes occur, while Act mode executes the agreed steps such as editing files, running scripts, or debugging. The split separates thinking from doing, giving developers more control over what the agent actually changes.