4个 AI 编程工具,该选哪个

Copilot 装得最早，后来换到 Cursor，再往后终端里常驻 Claude Code，云端还挂着 Codex。一开始我天天看跑分，想挑一个留下，剩下的卸掉。结果四个都没卸，因为它们干的不是同一种活。

先说结论：这四个各占一个工位。你不需要都装上，但得知道手里的活派给谁。

Copilot 管你敲键盘的那一下，Cursor 管你在编辑器里改一片，Claude Code 管你不想盯着的整段活，Codex 管你派出去就不管的任务。

这篇讲四件事：它们各自站在哪，各管什么活，怎么配合，以及一个很多人没注意到的事：四个工具读的不是同一份说明书。

一、这四个在抢同一个位置吗？

不抢。它们的差别在 AI 站在你的哪个位置，和谁更强关系不大。

离你的手越近，你控制得越细。离你的手越远，你越省心，也越要看验收。

二、Copilot 管什么？

它是插件，贴在编辑器里，跟着你的编辑动作实时推荐。

管的是你敲键盘的那一下：补一行，补一个函数，照着函数名补全测试逻辑。有一篇实测里，补单元测试这一项它体验最好，原因是边写边补的节奏贴合写测试的动作。

最好用的时候：你知道要写什么，只是不想敲。

不够用的时候：从空文件推演出一个完整项目，它不是干这个的。

一句话：它是离手最近的那一个，也是四家里最容易遇到环境问题的。插件形态的代价就在这里——扩展装了、状态栏也正常，但就是不出提示。这种状况多半是账号授权断了，公司网络拦 GitHub 的 OAuth 是常见原因。

三、Cursor 管什么？

它是 AI 原生的编辑器，不是插件。你整个开发环境搬进去。

管的是跨文件改一片。Composer 多文件编辑加上代码库语义检索，是它和插件形态的根本差别。

最好用的时候：日常开发，前端和全栈，需要来回改好几处。

不够用的时候：要它自己跑测试、自己定位根因并一路改到底，比终端 Agent 弱一档。

一句话：它是你要一直待在里面的那个环境。代价是迁移成本，换编辑器不只是换一个插件。

它是订阅制，价格档位会调，具体以官网为准。

四、Claude Code 管什么？

终端里的 Agent。给目标，它自己读文件、跑命令、改代码、跑测试。

管的是大范围重构、老项目迁移、批量任务、排查根因。

和 Cursor 的分界：都在改代码，差别在谁发起下一步。Cursor 是你发起，Claude Code 是它自己往下走。

代价是：你放手越多，越需要验收。它改了 12 个文件，你得知道改了什么。

一句话：适合扔一个任务让它自己跑完的人。

五、Codex 管什么？

云端和命令行的工程 Agent。派任务，异步执行。

管的是可以并行派、不用守着的任务，后台批量开发，接进自动化流水线。

一个省钱的点：它接的是可替换的模型，可以接性价比更高的模型压成本，不必绑死最贵的那一档。

一句话：它是你派出去、回头看结果的那一个。

六、四个工位怎么配合？

三种常见组合：

成本账：四个同时开是按月付费叠四份。多数人开两份就够，常见是一个 IDE 型加一个 Agent 型。

七、它们读的是同一份说明书吗？

不是。四个工具读四份不同的项目规则文件。

好消息是有一个通用层：AGENTS.md。跨工具标准，30 多个工具都读，由 Linux Foundation 旗下 Agentic AI Foundation 托管，和 MCP 同一体系。共享规则写这里。

三个坑：

Claude Code 不原生读 AGENTS.md。 要让 Claude 用上共享规则，在 CLAUDE.md 首行写 @AGENTS.md 导入。

Codex 对 AGENTS.md 有 32 KiB 上限，超出静默截断。 你不会收到任何报错，只是后半段规则没了。

漂移。 90% 的内容四份一模一样。你在 Cursor 里踩完坑改了规则，教训到不了另外三份。半年后同一个 bug 从另一个工具进来。

推荐做法一句话：共享规则写 AGENTS.md，工具专属的写各自原生文件，always-on 部分控制在 300 行以内。

八、哪些坑容易踩？

九、总结

回到开头那个问题：该装哪个。

我会按工位记这四个，不按名次记。

第一篇写了 Agent 学习的整体路线，第二篇写了向量库怎么选，第三篇写了本地推理框架的层次，这篇讲写代码这一层。