AI 编程工具在 2025 年下半年开始大规模爆发，到 2026 年已经分成清晰的三层。本章不教你怎么按按钮，而是把每一层的"擅长点 + 短板"讲清——选型时，工具之间的差异远小于你想象，关键是把对的事用对工具做。

5.1 三层工具栈

┌──────────────────────────────────────────────────┐
│  L3 · Agent Harness                              │
│  Claude Code / Codex CLI / OpenCode / Cursor Agent│
│  能跑命令、改多文件、自循环执行任务                  │
├──────────────────────────────────────────────────┤
│  L2 · AI IDE / 工作区                            │
│  Cursor / Windsurf / Copilot Workspace            │
│  带 chat + 多文件编辑、引用当前工程                 │
├──────────────────────────────────────────────────┤
│  L1 · In-Editor 补全                              │
│  GitHub Copilot / Tab / Codeium                  │
│  单行/小片段补全                                  │
└──────────────────────────────────────────────────┘

三层不是"高级 = 顶级"——L1 仍然在 2026 年的日常编码里是高频出现的，因为它快。三层是协作而非替代。

5.2 表格速览

工具 层 强项 短板 典型场景
GitHub Copilot L1 行内补全、快 不会自主行动 续写已开场的小函数
Cursor L2/L3 IDE+chat+agent 几合一 默认行为较激进 重构、新功能、写测试
Windsurf L2 多文件 cascade 编辑 社区生态薄 跨文件同步改
Claude Code L3 long-horizon 任务执行 不带 UI，命令行 半小时级任务自动跑
Codex CLI L3 OpenAI 模型 + 任务模式 配置面貌更新快 复杂工程改造
OpenCode L3 开源、可插后端、可扩展 自带模型需自配 自己搭 harness / 二开
Continue / Aider L2/L3 开源 配置成本高 隐私敏感的场景

5.3 五个核心工具深入

5.3.1 GitHub Copilot（L1）

最早的"AI 补全"，2026 年仍然每个 IDE 都有它的影子。

  • 心智：键盘里的复读机——你打半句，它猜下半句
  • 使用心得：接受率高的小任务首选，但不要把它当 Agent 用——它会反复改同一个错误，需要你 turn-around
  • 技能要点：行内注释写好（// returns true if odd），它接得准了 80%

5.3.2 Cursor（L2/L3 混合）

VS Code fork，把 AI 揉进 IDE。三个核心模式：

⌨️ Tab       ←→ 自动补全（Copilot 风格）
💬 chat      ←→ 一次问答（带当前文件 context）
🤖 Agent     ←→ "做这件事" 自动多步执行（接近 L3）
  • 核心 trick：@file / @folder / @web / @docs 显式指定 context——比起让模型全自主，显式比隐式快。
  • 代价：agent 模式吃 token，激进；生产代码务必开 review。

5.3.3 Claude Code（Anthropic 官方 L3）

终端原生的 Agent harness：

claude-code
> 在 lib/ 下找到所有 try-catch 中空 catch 的位置，给清单 + 修 10 个
  • 强项：long-horizon、长任务、自动多轮、能跑命令与测试
  • 代价：要会用，否则会跑过——把权限给全开时它可能改它不该改的东西
  • 进阶用法：写一份 CLAUDE.md 当 system prompt 沉淀，本课程 22 编写第一个 Skill 会把这层抽象出来。

5.3.4 Codex CLI（OpenAI 官方 L3）

类似 Claude Code 但用 OpenAI 模型。2025 年下半年开始 LazyCodex 等社区二开扩展了大量 Skill 体系。它的设计哲学跟 Claude Code 接近，几乎同步——例外是它在某些 Rust / TypeScript 重型工程上选择偏好不同。

工具选型不是选老婆，是选工具箱里的螺丝刀——你能选两把不冲突的，并按场景切换。

5.3.5 OpenCode（开源 L3）

OpenCode 是开源、模型无关、可二开的 Agent harness。在 Claude Code / Codex 之上的核心增量：

✅ 可插模型后端（OpenAI / Anthropic / DeepSeek / 本地 ollama）
✅ 自带 Skill 系统（slash commands、references、插件包）
✅ Plan / explore / oracle / metis 等多 subagent 内置
✅ 配置可放 .opencode/ 完成项目级"沉淀"
✅ MCP over stdio / http / sse 全协议

本系列后续大量章节会以 OpenCode 为基底展开 Skill / MCP。底层兼容意味着你学到的东西大概率可以在 Claude Code 中复用——少学一遍术语，多懂一层机制。

5.4 何时不用 AI 编程

诚实陈述：以下场景让 AI 暂时性地退一步反而更快：

  • 你想学新语言的肌肉记忆——纯手敲一晚胜过让 AI 给你 100 个完整 snippet
  • 排查性能瓶颈——看火焰图、看指标，比让模型脑算性能可读性更准
  • 修复安全漏洞——审美/约束/责任问题，AI 会快速给"看起来过得去但仍有 0day"的解
  • 写公开合约——API 设计、license 文本、对外承诺的 SLA

这些共同点："** resultat 需要的是非常具体的、属于 工程师的判断**"，AI 不是判断的源头。

5.5 选型心法：四问

让选型变成一个 checklist，比追新爽：

  1. 任务规模：分钟级 → L1；小时级 → L2；半天级以上 → L3
  2. 上下文来源：单文件 → 任一；多文件 → L2/L3；很重的跨工程 → L3 + RAG/MCP
  3. 可控成本：能让你走 review → 越往 L3 越要注意
  4. 沉淀价值：要不要复用规则？要 → OpenCode / Claude Code（有 Skill 体系）；不要 → L1/L2 即可

5.6 小结

  • 三层并立，不是替代
  • 选工具靠"任务规模 + 上下文来源 + 可控成本 + 沉淀价值"四问
  • 你最好的回报是同时掌握 Claude Code / Cursor 一对组合拳：一个审查、一个长跑

下一篇：《06 Vibe Coding 理念与心法》——选完工具，谈你与工具之间的协作节奏。

Summary: 三层工具栈 + 五大核心工具速览 + 四问选型心法，建立一个清晰的工具视角。