► 前言：
在 AI 輔助程式設計的領域中，我們常見的工具大多停留在「程式碼補全」或「問答」的層次。然而，Roo程式碼（前身為 Roo Cline）的出現打破了這個限制。它不僅是一個聊天機器人，而是一個內建於 VS Code 的自主AI代理（Autonomous AI Agent）。
Roo Code 具備讀寫檔案、執行終端指令（Terminal）、甚至操作瀏覽器的能力。它擁有多種專業模式（如架構師、除錯員），能以高達 89% 的自主性完成任務。這意味著開發者不再只是撰寫程式碼，而是在指揮一個能夠自我規劃、執行並除錯的智慧系統，真正實現了讓 AI 成為協作夥伴的願景。
► 什麼是 Roo Code？
Roo Code（前身為 Roo Cline）是一款內建於 VS Code 的 AI 程式設計助手，透過 AI 驅動的自主能力，賦能開發者更快速地推進專案。與傳統的對話機器人不同，Roo Code 能夠深度整合到開發環境中，執行複雜的任務鏈。
核心特色
- 多種專業模式（Modes）：Roo Code 不僅僅是一種模式。它內建了多種角色來應對不同需求：
- Code（工程師）：標準模式，負責撰寫程式與執行。
- 架構師：負責高階技術設計與架構規劃，不涉及具體實現。
- Debug（除錯員）：專門用於識別並修復程式碼問題。
- Ask（諮詢）：用於查詢資訊或尋求指導，不修改檔案。
- 高度自主與工具使用：具備讀寫檔案、執行終端命令（如 npm install）、甚至控制瀏覽器進行自動化測試的能力。
- MCP 協議擴展：支援「模型上下文協議（MCP）」，這使得 Roo Code 能像安裝外掛一樣，連接外部資料庫或工具。
► 環境建立
步驟 1：安裝 Roo Code
Roo Code 本質上是 VS Code 的擴展功能。
- 打開 Visual Studio Code。
- 前往擴充功能市集，搜尋Roo程式碼。
- 點擊安裝。安裝後，側邊欄會出現 Roo Code 的專屬圖示。
步驟 2：配置 AI 模型
Roo Code 需要連接大型語言模型（LLM）才能進行思考。點擊設定（齒輪圖示）：
- 選擇 API 提供商支援 OpenRouter、Anthropic、Google Gemini、OpenAI 等，甚至支援本地模型（Ollama/LM Studio）。
- 輸入密鑰填入對應的 API Key。
- 模型策略你可以為不同模式設定不同的模型。例如，讓「架構師」使用邏輯性強的 Claude 3.5 Sonnet，而日常 Coding 則使用成本較低的模型。
步驟 3：設定自主權限
為了實現流暢的開發體驗，建議在設定中針對信任的專案調整「自動批准（Auto-approve）」：
- 寫入檔案允許直接建立和修改程式碼。
- 執行命令允許執行終端機指令。
- 瀏覽器操作允許開啟瀏覽器進行測試。
►實作演示：網頁版掃雷遊戲
配置完成後，我們來進行一項實戰挑戰：不用寫一行程式碼，讓 Roo Code 從零製作一個可玩的網頁版掃雷遊戲。
1. 下達任務指令
點擊「New Task」（新建任務），在對話框中輸入簡單的需求：製作網頁版的掃雷遊戲 。
2. AI 的自主規劃與執行
Roo Code 接收指令後，會啟動「認知循環」進行規劃：
- 分析需求確認需要 HTML 結構、CSS 樣式以及包含地雷邏輯的 JavaScript。
- 文件建立利用 write_to_file 工具，自動在目錄中建立 index.html、style.css 和 game.js。
- 程式碼撰寫它會自動編寫 10x10 網格生成、地雷隨機分布、計時器以及右鍵插旗等完整邏輯。
3. 自動化測試與驗證
程式碼寫好後，Roo Code 會主動調用終端，執行 python3 -m http.server 8000 啟動本地伺服器。它甚至能透過瀏覽器自動化功能，檢查網頁是否能正常開啟。
4. 成果驗收
只需等待片刻，打開瀏覽器輸入http://localhost:8000/minesweeper/一個功能完整的掃雷遊戲就呈現在眼前。
►結論
Roo Code 的強大之處在於它改變了開發者的工作形態。我們從單純的「打字員」轉變為「專案管理者」，負責指揮 AI 架構師與工程師協同工作。透過其模組化的系統與高度自主性，Roo Code 不僅能處理重複性任務，更能協助我們專注於解決複雜問題，是每一位追求高效開發者不可或缺的利器。本篇部落格文章到這裡，期待下一篇文章吧。
► 問與答
Q1：Roo Code是免費的嗎？
A：擴展功能本身是免費開源的，但連接的 AI 模型（如 Claude/GPT-4）需要自行支付 API 費用，也可以選擇免費的本地模型（如 Ollama）。
Q2：Roo Code 的「模式 (Modes)」有什麼用途？
A：不同模式代表不同專長，例如「Architect」專注於架構規劃，「Debug」專注於修復錯誤，讓 AI 在特定任務上表現得更專業。
Q3：自動執行指令安全嗎？
A：安全。預設所有敏感操作（讀寫、執行指令）均需使用者手動批准，除非您主動開啟「自動批准」。
Q4：什麼是 MCP（模型上下文協議）？
它就像 AI 的擴充插槽，讓 Roo Code 能夠連接外部資料庫或自訂工具，不再侷限於編輯器內的資訊。
Q5：程式碼有 Bug 怎麼辦？
A：Roo Code 具備自我修復能力，它會監控終端機報錯並自動修正程式碼，直到執行成功。
►延伸資源
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