[2025 Mới Nhất] Miễn phí! 10 Công Cụ Mã Nguồn Mở Thay Thế Cursor

Xin chào các bạn! Gần đây, các trợ lý lập trình AI đang đóng vai trò quan trọng trong môi trường phát triển. Trong số đó, Cursor là một công cụ phổ biến, nhưng bạn có biết gần đây đã có một số thay đổi đáng chú ý không?

Sự thay đổi giá của Cursor

Vào ngày 16 tháng 6 năm 2025, Cursor đột ngột thay đổi cấu trúc giá của gói Pro. Trước đây, với 20 USD mỗi tháng, người dùng có thể sử dụng mô hình AI hiệu suất cao 500 lần, nhưng giờ đây nó đã chuyển sang hình thức "giá trị sử dụng 20 USD". Điều này có nghĩa là khi bạn sử dụng hết, bạn sẽ phải trả thêm phí.

Đặc biệt khi sử dụng các mô hình mới nhất của Anthropic như "Claude Opus 4", việc tiêu thụ token rất nhanh, dẫn đến việc nhanh chóng đạt đến giới hạn.

Nhiều người dùng đã bày tỏ sự không hài lòng với câu hỏi "Tôi phải trả thêm phí mà không biết?". Cuối cùng, Cursor đã phải đối mặt với phản ứng dữ dội, CEO đã chính thức xin lỗi và thông báo sẽ hoàn lại toàn bộ phí bổ sung trong thời gian liên quan.

Khi chứng kiến tình huống này, tôi đã nghĩ "Thật khó khăn khi công cụ trả phí đột ngột thay đổi thông số kỹ thuật", và đó là một trong những lý do tôi viết bài này.

Năm ngoái, khi được giao nhiệm vụ "thay thế các công cụ trả phí bằng mã nguồn mở" trong dự án cắt giảm chi phí của công ty, tôi đã phải tìm kiếm các giải pháp thay thế cho Cursor. Ban đầu tôi hoài nghi về việc liệu các công cụ mã nguồn mở có thể cung cấp chức năng tương đương không, nhưng khi nghiên cứu sâu hơn, tôi đã ngạc nhiên khi phát hiện ra rất nhiều công cụ tuyệt vời!

Hôm nay, tôi muốn giới thiệu 10 công cụ mã nguồn mở thay thế Cursor mà tôi đã thử và thấy "thực sự hữu ích!" Những công cụ này không chỉ giúp tiết kiệm chi phí mà còn phù hợp với những người coi trọng quyền riêng tư và khả năng tùy chỉnh. Hãy cùng khám phá!

Bảng so sánh các công cụ

Để giúp bạn lựa chọn, tôi đã tổng hợp các đặc điểm của từng công cụ vào bảng so sánh dưới đây. Hy vọng điều này sẽ giúp bạn tìm được công cụ phù hợp với nhu cầu của mình.

Tên công cụ	Thế mạnh	Đường cong học tập	Yêu cầu tài nguyên	Hỗ trợ ngoại tuyến	Ứng dụng chính
Continue.dev	Hoàn thiện & tạo mã	Thấp	Trung bình	✓ (khi sử dụng mô hình cục bộ)	Hỗ trợ lập trình hàng ngày
OpenHands	Thực hiện tác vụ tự động	Cao	Cao	△ (chỉ một số tính năng)	Tự động hóa dự án phức tạp
AutoCode	Tạo mã boilerplate	Thấp	Thấp	✓	Tạo mã lặp lại
TabbyML	Hoàn thiện mã nhẹ	Thấp	Thấp	✓	Phát triển trong môi trường cấu hình thấp
LAgent	Tự động hóa tác vụ phức tạp	Trung bình	Trung bình	✗	Công việc phát triển nhiều bước
Smol Developer	Dự án nhỏ	Thấp	Thấp	✓	Phát triển cá nhân/quy mô nhỏ
Devika	Hỗ trợ học tập	Thấp	Trung bình	✗	Học công nghệ mới & gỡ lỗi
GPT Researcher	Nghiên cứu kỹ thuật	Thấp	Trung bình	✗	Nghiên cứu trước khi phát triển
Kilo Code	Hiểu mã quy mô lớn	Trung bình	Cao	△ (khi lập chỉ mục trước)	Phân tích mã cũ
LangGraph	Xây dựng quy trình AI	Cao	Trung bình	✗	Phát triển công cụ AI tùy chỉnh
Apidog	Phát triển & quản lý API	Thấp	Trung bình	△ (chỉ một số tính năng)	Thiết kế API, Mock tự động, Kiểm thử, Tài liệu

• Đường cong học tập: Thấp = có thể sử dụng ngay, Trung bình = cần một chút học tập, Cao = cần thời gian để thành thạo
• Yêu cầu tài nguyên: Thấp = hoạt động nhẹ, Trung bình = môi trường PC tiêu chuẩn, Cao = nên có PC hiệu suất cao

Hãy cùng xem chi tiết về từng công cụ!

1. Continue.dev

Đầu tiên, tôi giới thiệu Continue.dev, một tiện ích mở rộng hoạt động trên VS Code, bao gồm hầu hết các chức năng chính của Cursor.

Lần đầu tiên sử dụng, tôi đã ngạc nhiên: "Cái này miễn phí sao?" Nó có đầy đủ các tính năng như tạo mã, đề xuất sửa lỗi, hỗ trợ tạo tài liệu - không thua kém các công cụ trả phí.

Tính năng chính:

• Hỗ trợ nhiều mô hình AI - OpenAI, Anthropic, Ollama, Gemini và nhiều mô hình khác để lựa chọn
• Nhận thức ngữ cảnh - Hiểu toàn bộ dự án để đưa ra đề xuất mã phù hợp
• Khả năng tùy chỉnh - Có thể điều chỉnh theo quy trình làm việc của bạn
• Ưu tiên quyền riêng tư - Có thể sử dụng mô hình cục bộ, an toàn cho mã bảo mật

Gần đây, khi được giao nhiệm vụ tái cấu trúc mã cũ, tôi đã hoàn thành nhanh chóng với sự trợ giúp của Continue.dev. Chỉ cần yêu cầu "Viết lại khối mã này bằng cú pháp ES6 mới nhất", nó đã đưa ra đề xuất phù hợp.

2. OpenHands (trước đây là OpenDevin)

OpenHands không chỉ là công cụ hoàn thiện mã, mà còn là "đại lý phát triển" có thể thực hiện các tác vụ một cách tự chủ.

Ban đầu tôi nghi ngờ "Nó thực sự có thể tự thực hiện các tác vụ không?", nhưng khi thử nghiệm, tôi đã ngạc nhiên về độ thông minh của nó. Ví dụ, khi yêu cầu "Tạo một ứng dụng Todo đơn giản", nó sẽ tạo các tệp cần thiết, viết mã và thậm chí thực hiện kiểm thử.

Tính năng chính:

• Thực hiện tác vụ tự chủ - Tự động hóa một chuỗi công việc phát triển dựa trên hướng dẫn
• Tích hợp công cụ - Sử dụng kết hợp terminal, trình soạn thảo, trình duyệt
• Khả năng học tập - Khả năng cải thiện dựa trên phản hồi
• Kiến trúc mở - Khả năng mở rộng cao và có thể tùy chỉnh

Tôi đặc biệt đánh giá cao giá trị của OpenHands trong các dự án liên quan đến nhiều microservice. Chỉ cần yêu cầu "Tạo API để kết nối dịch vụ này với dịch vụ kia", nó sẽ tạo mã cần thiết.

3. AutoCode

AutoCode là công cụ chuyên về tạo mã tự động. Nó đặc biệt giỏi trong việc tạo mã boilerplate, giúp tăng hiệu quả đáng kể trong giai đoạn đầu phát triển.

Khi đang nghĩ "Lại phải viết mã có cấu trúc tương tự...", tôi đã biết đến AutoCode và thử nghiệm, kết quả là tiết kiệm thời gian đáng kể. Đặc biệt ấn tượng với khả năng tạo mã cho các thao tác CRUD.

Tính năng chính:

• Dựa trên mẫu - Tạo mã nhất quán
• Hỗ trợ đa ngôn ngữ - Hỗ trợ các ngôn ngữ lập trình chính
• Mẫu tùy chỉnh - Có thể tạo mẫu phù hợp với quy ước của công ty
• Tạo mã từ API - Tự động tạo mã client từ đặc tả API

Trong một dự án gần đây, tôi nghĩ việc triển khai API client sẽ mất nhiều ngày, nhưng với AutoCode, tôi đã hoàn thành chỉ trong nửa ngày. Thật sự tiết kiệm thời gian!

4. TabbyML

TabbyML là trợ lý lập trình AI nhẹ hoạt động cục bộ. Đặc điểm nổi bật là hoạt động nhanh với tài nguyên tối thiểu.

Tôi từng nghĩ "AI cục bộ chắc nặng và chậm?", nhưng TabbyML hoạt động đáng ngạc nhiên mượt mà. Nó thậm chí chạy tốt trên laptop cũ chỉ có 4GB RAM.

Tính năng chính:

• Thiết kế nhẹ - Hoạt động với tài nguyên tối thiểu
• Phản hồi nhanh - Đề xuất gần như thời gian thực
• Bảo vệ quyền riêng tư - Xử lý mọi thứ cục bộ
• Tích hợp IDE - Tương thích với VS Code, JetBrains IDE và các trình soạn thảo chính khác

Khi cần lập trình trên PC cấu hình thấp trong chuyến công tác, TabbyML đã giúp tôi làm việc hiệu quả. Nó cũng hoạt động ngoại tuyến, nên an toàn khi môi trường internet không ổn định.

5. LAgent

LAgent là framework đại lý ngôn ngữ có thể giải quyết các tác vụ phức tạp một cách tự chủ. Nó đặc biệt giỏi trong việc tự động hóa các tác vụ nhiều bước.

Ban đầu tôi nửa tin nửa ngờ "Nó thực sự có thể làm những việc phức tạp như vậy?", nhưng sau khi sử dụng, tôi đã thốt lên "Đây là tương lai!" Ví dụ, nó có thể tự động hóa chuỗi công việc như "Sửa lỗi này, thêm bài kiểm tra và tạo PR".

Tính năng chính:

• Tác vụ nhiều bước - Thực hiện tự chủ các công việc phức tạp
• Sử dụng công cụ - Tận dụng các công cụ bên ngoài khi cần
• Ghi nhớ và học tập - Ghi nhớ các thao tác trước đó và cải thiện
• Kiến trúc có thể mở rộng - Có thể thêm tính năng và công cụ mới

Gần đây, khi cần triển khai nhiều endpoint API, tôi chỉ cần yêu cầu LAgent "Triển khai API RESTful, tạo tài liệu và viết bài kiểm tra", và nó đã tự động hóa toàn bộ quy trình. Công việc thường mất cả ngày đã hoàn thành trong vài giờ.

6. Smol Developer

Smol Developer đúng như tên gọi, là công cụ AI phát triển "nhỏ nhưng mạnh mẽ". Nó mang lại hiệu quả tối đa với tài nguyên tối thiểu.

Ban đầu tôi lo lắng "Công cụ nhỏ như vậy có đủ không?", nhưng sau khi sử dụng, tôi thấy nó đáng ngạc nhiên hiệu quả. Đặc biệt với các dự án nhỏ đến trung bình, nó mang lại kết quả không thua kém các công cụ AI lớn.

Tính năng chính:

• Thiết kế nhẹ - Hoạt động với tài nguyên tối thiểu
• Khởi động nhanh - Có thể bắt đầu sử dụng ngay lập tức
• Giao diện đơn giản - Chi phí học tập thấp
• Tạo dự án - Tự động tạo cấu trúc dự án cơ bản

Trong dự án cá nhân cuối tuần, khi muốn "tạo một hệ thống blog đơn giản", Smol Developer đã tạo cấu trúc cơ bản trong vài phút. Tôi chỉ cần điều chỉnh chi tiết và hoàn thành bản prototype trong một ngày.

7. Devika

Devika là trợ lý AI chuyên dụng cho nhà phát triển. Nó không chỉ hỗ trợ lập trình mà còn giúp gỡ lỗi, tạo tài liệu và hỗ trợ học tập.

Khi nghĩ "Lại phải học một framework mới...", Devika đã giúp tôi rất nhiều. Nó giúp rút ngắn đáng kể đường cong học tập cho công nghệ mới.

Tính năng chính:

• Trợ lý đa chức năng - Lập trình, gỡ lỗi, hỗ trợ học tập và nhiều tính năng khác
• Hiểu ngữ cảnh - Hiểu luồng hội thoại để phản hồi phù hợp
• Cá nhân hóa - Học sở thích của người dùng khi sử dụng nhiều
• Đa phương thức - Hiểu không chỉ văn bản mà còn cả hình ảnh

Khi được giao một dự án sử dụng framework mới, tôi bắt đầu bằng cách hỏi Devika "Hãy dạy tôi cách sử dụng cơ bản của framework này". Sau khi hiểu các nguyên tắc cơ bản, nó tiếp tục giải quyết các thắc mắc trong quá trình triển khai, giúp tôi học tập và phát triển đồng thời.

8. GPT Researcher

GPT Researcher là công cụ hỗ trợ giai đoạn nghiên cứu trước khi lập trình. Nó hữu ích cho việc lựa chọn công nghệ và thu thập thông tin mới nhất.

Khi có câu hỏi như "Nên sử dụng thư viện nào?" hoặc "Phương pháp giải quyết mới nhất cho vấn đề này là gì?", GPT Researcher cung cấp kết quả nghiên cứu toàn diện.

Tính năng chính:

• Nghiên cứu tự động - Thu thập và tổ chức thông tin dựa trên câu hỏi
• Đánh giá độ tin cậy - Đánh giá độ tin cậy của nguồn thông tin
• Thông tin mới nhất - Nắm bắt xu hướng công nghệ mới nhất
• Tạo báo cáo - Tạo báo cáo có tổ chức từ kết quả nghiên cứu

Gần đây, khi tôi tự hỏi "Phương pháp tối ưu cho microfrontend là gì?", tôi đã yêu cầu GPT Researcher nghiên cứu. Sau vài phút, tôi nhận được báo cáo so sánh các phương pháp chính, ưu và nhược điểm, cùng với ví dụ triển khai. Nếu không có nó, tôi sẽ phải tự nghiên cứu trong nhiều giờ.

9. Kilo Code

Kilo Code là công cụ hỗ trợ hiểu và thao tác với codebase quy mô lớn. Nó đặc biệt giỏi trong các dự án phức tạp.

Khi bối rối "Không biết bắt đầu từ đâu với mã cũ này...", Kilo Code đã trở thành vị cứu tinh. Nó phân tích toàn bộ codebase và trực quan hóa cấu trúc.

Tính năng chính:

• Phân tích codebase - Hiểu cấu trúc của dự án quy mô lớn
• Trực quan hóa phụ thuộc - Minh họa các phụ thuộc phức tạp
• Hỗ trợ tái cấu trúc - Đề xuất điểm cải thiện
• Điều hướng - Chuyển nhanh đến mã liên quan

Gần đây, khi được giao bảo trì một dự án khổng lồ đã phát triển hơn 10 năm, Kilo Code đã giúp tôi hiểu codebase trong thời gian ngắn. Chỉ cần hỏi "Module này làm gì?" và nó cung cấp giải thích chi tiết cùng liên kết đến mã liên quan.

10. LangGraph

LangGraph là công cụ cho phép xây dựng quy trình AI phức tạp một cách trực quan. Nó vượt xa việc hoàn thiện mã đơn giản, cho phép phát triển ứng dụng AI tùy chỉnh.

Khi muốn "tích hợp các tính năng AI nâng cao vào quá trình phát triển", tôi đã tìm thấy LangGraph. Ban đầu tôi nghĩ "Có vẻ khó...", nhưng nhờ giao diện trực quan, tôi đã bắt đầu dễ dàng hơn dự kiến.

Tính năng chính:

• Quy trình trực quan - Xây dựng như sơ đồ luồng
• Thiết kế mô-đun - Các thành phần có thể tái sử dụng
• Quản lý trạng thái - Có thể xây dựng ứng dụng với trạng thái phức tạp
• Công cụ gỡ lỗi - Kiểm tra từng bước trong quy trình

Trong dự án gần đây, tôi đã sử dụng LangGraph để tạo "trợ lý đánh giá mã". Hệ thống này tự động phân tích mã khi PR được gửi và đề xuất cải tiến, giúp quy trình đánh giá hiệu quả hơn đáng kể.

Quy trình phát triển lý tưởng và vai trò của Apidog

Sau khi giới thiệu nhiều công cụ, tôi muốn chia sẻ quy trình phát triển lý tưởng dựa trên kinh nghiệm của mình, kết hợp các công cụ này. Đặc biệt trong phát triển API, Apidog đóng vai trò quan trọng.

1. Giai đoạn lập kế hoạch và nghiên cứu

Đầu tiên, sử dụng GPT Researcher để nghiên cứu lựa chọn công nghệ và thực hành tốt nhất mới nhất. Ví dụ, tạo báo cáo nghiên cứu về "Thực hành tốt nhất cho kiến trúc microservice năm 2025".

2. Giai đoạn thiết kế API

Tiếp theo, sử dụng Apidog để thiết kế đặc tả API. Lợi thế lớn là có thể thực hiện thiết kế API RESTful hoặc GraphQL, tạo đặc tả OpenAPI, và xây dựng máy chủ giả lập trong một công cụ.

Trước đây, tôi phải chuyển đổi giữa nhiều công cụ: "Thiết kế API → Swagger Editor → Xây dựng máy chủ giả lập → Tạo mã client", nhưng Apidog cho phép quản lý tất cả trong một nơi. Điều này đặc biệt có giá trị trong các dự án liên quan đến nhiều microservice.

3. Giai đoạn triển khai mã

Sau khi hoàn thành thiết kế API, tận dụng tính năng MCP server củaApidog. Điều này lưu trữ đặc tả API cục bộ, cho phép trợ lý lập trình AI hiểu đặc tả.

Ví dụ, khi kết hợp với Continue.dev hoặc AutoCode, bạn chỉ cần yêu cầu "Tạo mã client cho endpoint API này", và nó sẽ tạo mã chính xác tuân theo đặc tả API đã định nghĩa trong Apidog. Điều này ngăn chặn sự khác biệt giữa đặc tả API và triển khai, cho phép tạo mã chất lượng cao một cách hiệu quả.

4. Giai đoạn kiểm thử và xác minh

Kiểm tra mã đã triển khai bằng Apidog. Bạn có thể tự động tạo trường hợp kiểm thử dựa trên đặc tả API, gửi yêu cầu đến endpoint thực tế và xác minh kết quả.

Trước đây, quy trình là "Kiểm thử với Postman → Kiểm tra kết quả → Cập nhật tài liệu", nhưng với Apidog, bạn có thể phản ánh kết quả kiểm thử trực tiếp vào tài liệu, giữ cho nó luôn cập nhật.

5. Giai đoạn triển khai và giám sát

Cuối cùng, sử dụng LAgent hoặc LangGraph để tự động hóa quy trình triển khai. Chỉ cần yêu cầu "Triển khai API này vào môi trường dàn dựng và thiết lập giám sát cơ bản", và nó sẽ tự động hóa chuỗi tác vụ.

Hiệu quả tiết kiệm thời gian thực tế

Trước đây, từ thiết kế API đến kiểm thử và tạo tài liệu thường mất khoảng một tuần. Tuy nhiên, kể từ khi áp dụng quy trình này với Apidog là trung tâm, cùng công việc hoàn thành trong khoảng 2 ngày. Đặc biệt, việc tự động tạo và cập nhật tài liệu, cùng với việc xây dựng máy chủ giả lập ngay lập tức, tiết kiệm thời gian đáng kể.

Kết luận: Tận dụng sức mạnh của mã nguồn mở

Đến năm 2025, các công cụ lập trình AI mã nguồn mở đã phát triển đáng kinh ngạc. Ngày càng có nhiều công cụ có tính năng không thua kém các công cụ thương mại như Cursor, và chúng miễn phí!

Điều tôi đặc biệt đánh giá cao là "khả năng tùy chỉnh và tự do đặc trưng của mã nguồn mở". Tính linh hoạt để điều chỉnh theo quy trình làm việc của bạn hoặc thêm tính năng cần thiết là lợi thế lớn mà các công cụ thương mại không có.

10 công cụ tôi giới thiệu đều có đặc điểm riêng. Smol Developer phù hợp với dự án nhỏ, Kilo Code cho codebase lớn, GPT Researcher khi cần nghiên cứu - tôi khuyên bạn nên chọn theo tình huống cụ thể.

Các công cụ này mạnh mẽ khi sử dụng riêng lẻ, nhưng còn mạnh mẽ hơn khi kết hợp. Quy trình phát triển lý tưởng của tôi là sử dụng GPT Researcher để nghiên cứu kỹ thuật, Apidog để thiết kế API và tạo tài liệu, sau đó sử dụng Continue.dev hoặc AutoCode để tạo mã dựa trên đặc tả. Tôi đã nhận thấy rằng khi đặc tả API rõ ràng, chất lượng đầu ra của trợ lý lập trình AI cải thiện đáng kể.

Hãy thử các công cụ mã nguồn mở này! Chúng sẽ thay đổi trải nghiệm phát triển của bạn!

Bạn đang sử dụng công cụ lập trình AI nào? Nếu có công cụ khuyến nghị không có trong danh sách này, hãy chia sẻ trong phần bình luận!