一、什么是编辑预测（Edit Prediction）？

在 Zed IDE 中，编辑预测是一项「隐形」却至关重要的功能：它默默观察你的编码行为，在恰当时机预判你接下来的操作——

• 当你输入 if (，它提前补全 ) { 和闭合花括号
• 当你选中一段冗余代码，它预判你将删除并高亮提示
• 当你写注释 // sort array，它准备生成对应的排序实现

预测精准时，编码如行云流水；预测失准时，反而造成干扰。关键在于：不同开发者有不同的编码风格、项目类型和技术栈，单一模型难以满足所有场景。

为此，Zed 推出 可插拔的编辑预测提供者架构（Pluggable Edit Prediction Providers），让你根据实际需求自由选择预测引擎。

二、支持的预测提供者

Zed 目前集成六大主流编辑预测服务，各具特色：

1. Zeta（默认提供者）

Zeta 是 Zed 团队自研的首款编辑预测模型，专为 Zed 的上下文格式优化训练。无需任何配置，开箱即用。

团队正在开发 Zeta2，预计数周内发布。新版本在速度、准确率和训练数据质量上均有显著提升。

如果你发现当前的预测是糟糕的或者瓦努七年不需要预测
zeta也提供了精细化模式来关闭预测功能

2. Mercury Coder

Mercury Coder 采用扩散模型架构（Diffusion Architecture），与传统自回归模型有本质区别：

传统自回归模型	Mercury 扩散模型
逐 token 生成（如打字机）	并行优化整个输出（如文档编辑）
顺序依赖，延迟累积	全局调整，响应更流畅

特别适合需要整体重构或批量修改的场景，预测更自然连贯。

3. Sweep

Sweep 的核心优势是速度：

• 采用在线强化学习（Online RL）训练
• 自定义 diff 格式，精准捕捉最近的代码变更
• 专属推理栈优化，预测延迟低于 100ms

适合对响应速度要求极高的实时编码场景。

4. Ollama（本地运行）

Ollama 是社区呼声最高的功能之一。借助新的可插拔架构，Zed 现已原生支持 Ollama：

• 在本地机器运行开源模型（Qwen、CodeLlama、DeepSeek 等）
• 代码永不离开你的设备，满足安全与隐私要求
• 无需网络连接，离线环境也可使用

特别适合处理敏感代码、内网开发或网络不稳定场景。

5. 其他提供者

• GitHub Copilot：支持 Next Edit Suggestions 功能
• Codestral：Mistral AI 推出的专用代码模型

四、如何选择适合你的提供者？

没有「最好」的模型，只有「最适合」的模型。选择时需考虑：

场景	推荐提供者	理由
日常开发，追求平衡体验	Zeta	默认优化，无需配置
需要整体代码重构	Mercury Coder	扩散架构更适合批量编辑
极致响应速度	Sweep	<100ms 延迟
敏感代码/离线环境	Ollama	本地运行，数据不出设备
已有 Copilot 订阅	GitHub Copilot	无缝衔接现有工作流

五、配置指南

1. 打开 Zed Settings Editor（Cmd+, 或 Ctrl+,）
2. 搜索 edit prediction provider
3. 从下拉菜单选择目标提供者
4. 根据提示填写 API Key 或本地服务地址（如 Ollama 需指定 http://localhost:11434）

六、未来展望

Zed 团队明确表示将持续优化编辑预测体验：

• Zeta2 即将发布，性能全面提升
• 持续降低新提供者的集成门槛
• 探索多模型协同预测（如 Heuristic + LLM 混合）

编辑预测的本质是理解开发者意图。随着可插拔架构的成熟，Zed 正从「提供单一预测方案」转向「构建预测生态」，让每位开发者都能找到最懂自己的 AI 助手。