本地补全插件和云端编码任务经常被放在同一个「AI 编程」标签下运行位置其实不同。补全发生在开发者已经打开的编辑器里上下文多半是当前文件和本机索引。云端任务则是把需求交给另一台机器上的环境由那边执行构建、测试或预览。代码、依赖、日志和临时密钥会进入那台受管主机而不是只留在笔记本内存里。选型时要先问进程在哪。如果目标是边写边补全工具必须能进本地 IDE 或本地命令行。如果目标是把任务从个人机器挪到可审计的环境重点就变成宿主机隔离、任务记录、谁能看见仓库以及失败后环境是否还在。这两类能力不能互相替代。没有本地补全不代表云端任务没用有云端任务也不代表编辑器里会突然出现补全。还要看凭证怎么过去。本地补全通常复用开发者已经配置的密钥助手。云端任务如果要拉私有仓库、访问内部包源就要把凭证交给执行环境。凭证是临时签发还是长期明文、任务结束后是否销毁、日志里会不会打出命令行参数这三件事决定风险比模型名称更值得先写进评估表。未保存的本地缓冲区也不会自动出现在云端环境里除非客户端明确上传。因此云端能看到我正在写的文件不能当成默认能力。网络边界也要写清。执行机若能访问生产数据库或内部管理口一次任务提示就可能变成横向移动的入口。比较稳妥的做法是给任务环境单独的网络策略只能拉指定代码源和依赖源不能访问办公网管理面。任务记录至少留下谁提交、用的哪个仓库版本、执行机镜像摘要以及是否人工批准过写操作。没有这些字段出了问题只能在聊天记录里翻。MonkeyCode 的 README 对比表是项目自述不是独立评测。按这张表它有需求与 SPEC 管理、云端开发环境和私有化部署同时标明没有本地 IDE、没有本地 CLI、没有代码补全。这个自述刚好说明它站在云端任务这一层而不是本地补全那一层。官方还列出 GLM、Kimi、MiniMax、Qwen、DeepSeek 等模型那是功能清单不是兼容性测试结果。因此评估时把问题写成代码会在哪台机器上被读取和执行日志留给谁任务结束后环境是否销毁。先回答这三句再看产品名称。本文没有登录其在线环境也没有实测生成质量。评估表里再加一列写清数据离开笔记本的时机。是保存后就同步还是只有显式提交任务才上传。前者会把未完成的实验代码送出本机后者则要求开发者知道自己提交了什么。两种都可行但不能混在介绍里不写清。另外把只读查看和允许执行机写回分支分成两个审批写回前至少要有目标分支和差异摘要。没有差异摘要的写回先不要开放。