Справочник

Cline (cline.bot): что это и как поставить в VS Code

10 сентября 2026 · 17 минут чтения

Проверка фактов

Юлия Найпак

Методист по автоматизации. Сверяет паспорт инструмента с документацией вендора.

Автор Р

Редакция

Коллектив авторов, редакторов и иллюстраторов статей на сайте блога онлайн-университета «Зерокодер». Пишем…

Черновик готовит редакция с помощью ИИ. За стандарт издания отвечает главный редактор — Валерий Курземнек.

Материал редакции Зерокодера. Числа ниже сняты с API магазинов расширений и документации вендора 10 сентября 2026 года, расход токенов измерен собственным прогоном. Обновлено: сентябрь 2026.

Cline — открытое расширение-агент для редактора кода, домашняя страница проекта живёт на домене cline.bot. Оно читает и пишет файлы, запускает команды в терминале и ходит в браузер, работая на той модели, ключ которой вы подключили. Само расширение бесплатное под лицензией Apache-2.0. Деньги уходят провайдеру модели за токены.

Главное:

• Расширение ставится из VS Code Marketplace под именем Cline, идентификатор — saoudrizwan.claude-dev, текущая версия 4.1.17 от 2 сентября 2026 года.
• Официальный плагин для JetBrains существует, номер 28247, помечен в маркетплейсе как бесплатный, 731 998 загрузок.
• Кроме расширения есть терминальный CLI (npm install -g cline), SDK и десктопная сборка в релизах GitHub.
• Модель подключается тремя путями: провайдер Cline с кредитами, подписка ClinePass за 9,99 доллара в месяц, свой ключ любого провайдера или локальная модель.
• На промпт в 12 символов Cline CLI 3.0.61 отправил модели 22 613 символов, и 80 % этого объёма заняли описания инструментов.

Что такое Cline и кто его делает

Cline — это агент для написания кода, который живёт внутри редактора и терминала. Репозиторий cline/cline на GitHub описывает продукт формулой «Autonomous coding agent as an SDK, IDE extension, or CLI assistant», код написан на TypeScript и открыт под Apache-2.0. Репозиторий создан 6 июля 2024 года и на 10 сентября 2026 года набрал 67 766 звёзд и 7 322 форка.

В VS Code Marketplace издатель подписан как Cline, его домен cline.bot подтверждён маркетплейсом флагом verified; юридическое лицо Cline Bot Inc видно в карточке плагина для JetBrains. Историческое имя проекта видно до сих пор: идентификатор расширения saoudrizwan.claude-dev, и файл сборки в релизах GitHub называется claude-dev-4.1.17.vsix. Продукт переименовали, идентификатор остался прежним.

От соседних инструментов Cline отличается тем, что не привязан к одной модели. Похожий по задачам терминальный агент разобран в тексте что такое Claude Code, а Cursor — это отдельная среда разработки с подпиской, её разбор лежит в материале Claude Code и Cursor.

Мини-вывод: Cline — открытый агент под Apache-2.0 от Cline Bot Inc, а модель к нему подключается отдельно.

Где скачать Cline: четыре официальные точки

Официальных точек установки Cline четыре, и версии в них разные. Ниже — числа, снятые с API самих магазинов 10 сентября 2026 года.

Складывать эти числа между собой нельзя: в VS Code Marketplace считаются установки, в Open VSX и JetBrains — загрузки.

Минимальная версия редактора указана в метаданных пакета Open VSX: engines.vscode = ^1.101.0. На более старой сборке VS Code расширение просто не появится в поиске.

Установка в VS Code по документации Cline занимает три шага: Ctrl/Cmd + Shift + X, поиск слова Cline, кнопка Install. Для Windsurf и VSCodium вендор отдельно предупреждает, что они берут расширения из Open VSX, и путь установки там тот же. Терминальная версия ставится командой npm install -g cline и требует Node.js 20 или выше, SDK — пакетом @cline/sdk, доска задач запускается через npx kanban.

Есть и десктопная сборка: в релизах GitHub 10 сентября 2026 года лежит desktop-v0.0.25 с установщиком Cline_0.0.25_x64-setup.exe на 37 755 736 байт. Выдача Яндекса по запросу «cline скачать» при этом на четвёртой позиции отдаёт зеркало на sourceforge.net с версией desktop-v0.0.20 — на пять выпусков старше.

Мини-вывод: ставьте Cline из четырёх официальных точек и сверяйте версию с релизами GitHub, потому что зеркала отстают.

Cline для JetBrains: номер плагина и три расхождения у вендора

Плагин Cline для JetBrains существует и бесплатен. В API маркетплейса JetBrains он лежит под номером 28247, внутреннее имя bot.cline, издатель Cline Bot Inc, поле pricingModel имеет значение FREE, загрузок 731 998. Страница cline.bot/jetbrains перечисляет поддерживаемые среды: IntelliJ IDEA, PyCharm, WebStorm, GoLand, PhpStorm, RubyMine, CLion, Rider, DataGrip, RustRover.

Дальше начинаются расхождения, и все три сидят в материалах самого вендора.

Первое. На странице документации docs.cline.bot/cline-overview карточка JetBrains-плагина ведёт по адресу plugins.jetbrains.com/plugin/27189-cline. Это единственная ссылка на маркетплейс JetBrains на всей странице, и открывается по ней чужой продукт: учебный плагин «Private Test PHP Course 25042025» другого издателя с 12 загрузками. Правильный номер стоит на соседней странице документации об установке — 28247.

Второе. Страница cline.bot/pricing числит «JetBrains Extension» в колонке Enterprise и повторяет это в собственном FAQ: «When do I need Enterprise? … This includes JetBrains extension, centralized billing, team management dashboard». При этом карточка плагина в маркетплейсе JetBrains открыта всем и помечена как бесплатная.

Третье. Страница cline.bot/ide помечает JetBrains как Early Access и приводит для VS Code число «4.5M+ installs», тогда как API маркетплейса на ту же дату отдаёт 5 267 180 установок.

Мини-вывод: плагин Cline для JetBrains берите по номеру 28247, ссылку из обзорной страницы документации игнорируйте.

Какие модели подключаются к Cline и сколько это стоит

Само расширение Cline денег не стоит: «Cline is free for individual developers. Pay only for AI inference on a usage basis», — говорит страница тарифов вендора. Платить нужно за токены модели, и путей оплаты три.

Подписка ClinePass обещает «2-5x the usage on popular open coding models compared to standard API rate» и меряет расход тремя окнами сразу: скользящим пятичасовым, недельным и месячным. Внутрь входят GLM-5.3, GLM-5.2, Kimi K3, Kimi K2.7 Code, Kimi K2.6, DeepSeek V4 Pro и Flash, MiMo-V2.5 и MiMo-V2.5-Pro, MiniMax M3, Qwen3.8 Max, Qwen3.7 Max и Qwen3.7 Plus. Справочные ставки за миллион токенов вендор публикует там же: GLM-5.3 — 1,40 доллара за вход и 4,40 за выход, MiMo-V2.5 — 0,14 и 0,28, Kimi K3 — 3,00 и 15,00.

Бесплатные модели у Cline есть, но это ротационные промо-акции с квотой: «Free model promotions are offered on a rotating, limited-time basis». Через API вендора они не работают, только в расширении и CLI, и вендор предупреждает, что такие обращения могут пойти на улучшение моделей.

Локальный путь описан отдельной страницей документации: Ollama на http://localhost:11434, LM Studio на http://localhost:1234, Atomic Chat на http://127.0.0.1:1337/v1. Для локального режима вендор советует включить сжатый системный промпт — и следующий раздел показывает, почему этот совет не косметический. Как агент ведёт себя на локальных моделях, разобрано в тексте про Claude Code локально.

Мини-вывод: расширение Cline бесплатно, а счёт формирует выбранная модель и объём того, что агент ей отправляет.

Сколько токенов Cline тратит на первом запросе: замер cline_probe.py

Страницы топа отвечают на вопрос про расход токенов качественно: «начинайте с небольших задач и следите за счётом», — пишет leantech.ai, и это самая конкретная формулировка в выдаче. Мы решили измерить. Редакция Зерокодера написала датчик cline_probe.py: он поднимает локальный OpenAI-совместимый эндпоинт, натравливает на него Cline CLI в изолированной папке состояния и разбирает пойманное тело первого запроса. Зависимостей нет, кроме необязательного tiktoken для подсчёта токенов.

# cline_probe.py - что Cline на самом деле отправляет модели на ПЕРВОМ запросе.
# Поднимает локальный OpenAI-совместимый эндпоинт, натравливает на него Cline CLI
# и разбирает пойманное тело запроса. Только стандартная библиотека;
# токены считаются, если в интерпретаторе есть tiktoken.
#
#   python cline_probe.py                        # снять и разобрать
#   python cline_probe.py --analyze req_01.json  # разобрать готовый дамп
import json, os, sys, shutil, subprocess, tempfile, threading, time
from http.server import BaseHTTPRequestHandler, ThreadingHTTPServer

sys.stdout.reconfigure(encoding="utf-8")
PORT = 8799
PROMPT = "Скажи привет"           # 12 символов - весь наш вход
CAPTURED = []


class Trap(BaseHTTPRequestHandler):
    """Ловушка: сохраняет тело запроса и отвечает валидным chat.completion."""
    protocol_version = "HTTP/1.1"

    def log_message(self, *a):
        pass

    def _json(self, obj, code=200):
        b = json.dumps(obj).encode()
        self.send_response(code)
        self.send_header("Content-Type", "application/json")
        self.send_header("Content-Length", str(len(b)))
        self.end_headers()
        self.wfile.write(b)

    def do_GET(self):
        if self.path.rstrip("/").endswith("/models"):
            return self._json({"object": "list",
                               "data": [{"id": "mock-model", "object": "model"}]})
        self._json({"ok": True})

    def do_POST(self):
        n = int(self.headers.get("Content-Length") or 0)
        raw = self.rfile.read(n).decode("utf-8", "replace")
        CAPTURED.append(raw)
        self._json({"id": "chatcmpl-probe", "object": "chat.completion",
                    "created": int(time.time()), "model": "mock-model",
                    "choices": [{"index": 0, "finish_reason": "stop",
                                 "message": {"role": "assistant", "content": "PROBE-OK"}}],
                    "usage": {"prompt_tokens": 1, "completion_tokens": 1, "total_tokens": 2}})


def tokens(text):
    """Токены по cl100k_base (OpenAI). У Anthropic и Google токенизаторы свои."""
    try:
        import tiktoken
        return len(tiktoken.get_encoding("cl100k_base").encode(text))
    except Exception:
        return None


def analyze(raw):
    d = json.loads(raw)
    msgs = d.get("messages", [])
    sysmsg = next((m["content"] for m in msgs if m.get("role") == "system"), "")
    usermsg = next((m["content"] for m in msgs if m.get("role") == "user"), "")
    tools = d.get("tools") or []
    tools_json = json.dumps(tools, ensure_ascii=False)
    whole = json.dumps(d, ensure_ascii=False)
    team = [t for t in tools if t["function"]["name"].startswith("team_")]
    core = [t for t in tools if not t["function"]["name"].startswith("team_")]

    print(f"вход пользователя      : «{usermsg}» ({len(usermsg)} символов)")
    print(f"ушло модели, всего     : {len(whole)} символов")
    print(f"  системный промпт     : {len(sysmsg)} символов")
    print(f"  схемы инструментов   : {len(tools_json)} символов "
          f"({100 * len(tools_json) / len(whole):.0f}% запроса), инструментов {len(tools)}")
    print(f"    рабочие            : {len(core)} шт, "
          f"{len(json.dumps(core, ensure_ascii=False))} символов")
    print(f"    команда агентов    : {len(team)} шт, "
          f"{len(json.dumps(team, ensure_ascii=False))} символов")
    t = tokens(whole)
    if t is None:
        print("токены                 : не считаны (нет tiktoken в этом интерпретаторе)")
    else:
        print(f"токены по cl100k_base  : {t} на весь запрос, "
              f"{tokens(tools_json)} из них - схемы инструментов")
    print("\nимена инструментов:")
    print("  " + ", ".join(t["function"]["name"] for t in tools))


def main():
    if "--analyze" in sys.argv:
        analyze(open(sys.argv[sys.argv.index("--analyze") + 1], encoding="utf-8").read())
        return
    cli = os.environ.get("CLINE_BIN") or shutil.which("cline")
    if not cli:
        sys.exit("не найден cline CLI: npm install -g cline (или задайте CLINE_BIN)")
    srv = ThreadingHTTPServer(("127.0.0.1", PORT), Trap)
    threading.Thread(target=srv.serve_forever, daemon=True).start()

    tmp = tempfile.mkdtemp(prefix="cline-probe-")
    ws = os.path.join(tmp, "ws")
    os.makedirs(ws)
    iso = ["--data-dir", os.path.join(tmp, "state"), "--config", os.path.join(tmp, "cfg")]
    ver = subprocess.run([cli, "--version"], capture_output=True, text=True).stdout.strip()
    print(f"cline CLI {ver} | рабочая папка {ws}\n")
    subprocess.run([cli, "auth", "-p", "openai-compatible", "-k", "probe-key",
                    "-b", f"http://127.0.0.1:{PORT}/v1", "-m", "mock-model"] + iso,
                   cwd=ws, capture_output=True, text=True)
    subprocess.run([cli, "--json", "--retries", "1", "-t", "60",
                    "-P", "openai-compatible", "-m", "mock-model"] + iso + [PROMPT],
                   cwd=ws, capture_output=True, text=True)
    srv.shutdown()
    if not CAPTURED:
        sys.exit("запрос не пойман: Cline до эндпоинта не дошёл")
    dump = os.path.join(tmp, "req_01.json")
    open(dump, "w", encoding="utf-8").write(CAPTURED[0])
    analyze(CAPTURED[0])
    print(f"\nсырое тело запроса: {dump}")


if __name__ == "__main__":
    main()

Первый прогон 10 сентября 2026 года, python3 в WSL, Cline CLI 3.0.61, пустая рабочая папка — вывод дословно, файл probe_run.txt:

cline CLI 3.0.61 | рабочая папка /tmp/cline-probe-mkei6v7w/ws

вход пользователя      : «Скажи привет» (12 символов)
ушло модели, всего     : 22613 символов
  системный промпт     : 4271 символов
  схемы инструментов   : 18088 символов (80% запроса), инструментов 25
    рабочие            : 7 шт, 8949 символов
    команда агентов    : 18 шт, 9139 символов
токены                 : не считаны (нет tiktoken в этом интерпретаторе)

имена инструментов:
  read_files, search_codebase, run_commands, fetch_web_content, editor, ask_question, spawn_agent, team_spawn_teammate, team_shutdown_teammate, team_status, team_task, team_run_task, team_cancel_run, team_list_runs, team_await_runs, team_send_message, team_broadcast, team_read_mailbox, team_mission_log, team_cleanup, team_create_outcome, team_attach_outcome_fragment, team_review_outcome_fragment, team_finalize_outcome, team_list_outcomes

сырое тело запроса: /tmp/cline-probe-mkei6v7w/req_01.json

Тот же дамп, разобранный повторно под Python 3.14 с установленным tiktoken 0.12.0 командой cline_probe.py --analyze — строка про токены из probe_tokens.txt:

токены по cl100k_base  : 5295 на весь запрос, 4349 из них - схемы инструментов

Три вывода из этого замера. Первый: платить вы начинаете до того, как агент прочитал хоть один файл, — нижняя граница первого запроса Cline CLI 3.0.61 составляет 22 613 символов при входе в 12 символов. Второй: 80 % этого объёма занимают JSON-схемы 25 инструментов, причём 18 из 25 обслуживают режим команды агентов с префиксом team_, который большинству пользователей не нужен. Третий: справочная страница документации перечисляет семь встроенных инструментов — bash, editor, read_files, apply_patch, search, fetch_web, ask_question. Совпали три из них: read_files, editor и ask_question. Вместо bash, search и fetch_web CLI 3.0.61 отправил run_commands, search_codebase и fetch_web_content, а apply_patch в запросе не появился вовсе. Сама документация об этом предупреждает разделом «Legacy Tool Names vs Current Runtime Tools».

Оговорка о границах замера. Число 5 295 токенов посчитано токенизатором cl100k_base из библиотеки tiktoken 0.12.0, это токенизатор OpenAI; у Anthropic и Google свои, поэтому счёт провайдера будет другим — порядок величины сохранится, точная цифра сдвинется. Замерен CLI на Linux, для расширения VS Code 4.1.17 мы этого не мерили и ничего о нём не утверждаем. Системный промпт несёт внутри путь рабочей папки и текущую дату, поэтому на вашей машине его длина отличится на десяток символов; объём схем инструментов от этого не зависит.

Мини-вывод: cline_probe.py за десять секунд показывает нижнюю границу расхода в вашей конфигурации и её состав.

Чем Cline отличается от Cursor и GitHub Copilot

Разница между тремя инструментами лежит в модели оплаты, и цены ниже взяты с официальных страниц тарифов на 10 сентября 2026 года.

Автодополнение кода у GitHub Copilot кредитами не тарифицируется вовсе — кредиты уходят на агентную работу. Cline переносит всю переменную часть счёта на провайдера модели: подписки за место у него нет, есть счёт за токены, размер которого вы видели выше.

Мини-вывод: Cursor и Copilot продают предсказуемый месячный платёж, Cline продаёт контроль над тем, чью модель и по какой ставке вы кормите.

Что Cline делает без спроса: авто-одобрение в терминале

В редакторе Cline спрашивает разрешение на каждое действие — это несущая мысль всех материалов вендора. В терминале дефолт другой, и виден он в справке. Вывод cline --help версии 3.0.61, переносы строк сняты: «—auto-approve Set tool auto-approval for all tools (default: true)», а описание позиционного аргумента звучит как «Your prompt. Default to start in act mode with auto-approve enabled».

Практический смысл: команда cline "почини тесты", набранная в терминале, стартует в режиме исполнения и одобряет вызовы инструментов сама. Отключается это флагом --auto-approve false, а безопасный разбор задачи включается флагом -p (режим Plan), где агенту запрещено менять файлы и запускать команды.

В расширении для редактора авто-одобрение настраивается по категориям — чтение файлов проекта, правка файлов, безопасные команды, все команды, — и вендор предупреждает: опции «Read all files» и «Edit all files» работают только поверх включённого базового переключателя.

Мини-вывод: перед первым запуском Cline в терминале решите вопрос авто-одобрения, потому что по умолчанию оно включено.

Чек-лист перед установкой Cline

• Проверьте версию редактора: расширение требует VS Code от 1.101.0, иначе оно не найдётся в поиске.
• Ищите издателя Cline с подтверждённым доменом cline.bot и идентификатор saoudrizwan.claude-dev: в выдаче по запросу «cline vs code» на седьмой позиции стоит сторонний форк nuworldagency/cline-vscode.
• Для JetBrains берите плагин 28247; ссылка с обзорной страницы документации ведёт на чужой плагин.
• Решите вопрос модели до первой задачи: кредиты Cline, ClinePass за 9,99 доллара, свой ключ или Ollama локально.
• Запустите cline_probe.py на своей конфигурации и посмотрите нижнюю границу расхода: в нашем прогоне это 22 613 символов на пустой задаче.
• Для локальных моделей включите сжатый системный промпт, как советует документация: схемы инструментов занимают заметную долю контекстного окна.
• В терминале сразу решите вопрос с --auto-approve: по умолчанию флаг стоит в true.

Подключение внешних инструментов к агенту устроено через протокол MCP — как это делается на соседнем агенте, показано в разборе MCP-сервера в Claude Code.