我试了5个AI编程工具,最后留下的只有这两个

上个月我在群里说"我现在大部分代码都是AI写的"，有人立马接了一句："那你们公司雇你干嘛？"

说实话，这个问题我当时没接住。但事后认真想了想，我的答案其实很简单：我不是让AI替我写代码，而是让它替我写那些我不想写的代码。

三个月前，我电脑上装了一堆AI编程工具：GitHub Copilot、Codex、Cursor、Windsurf、通义灵码。写一行代码都要纠结用哪个，效率反而更低了。

现在我只留了两个。今天就把这段时间的真实体验说清楚。

一、为什么AI编程工具突然爆发了？

2024年底到2025年，AI编程经历了几个关键节点：Claude 3.5 / GPT-4o 的代码理解和生成能力大幅提升；多Agent模式成熟，AI不只是补全代码，而是能独立完成任务；MCP协议让AI能直接调数据库、读文件、操控浏览器。

以前AI写代码像个刚毕业的实习生——帮你打打下手还行。现在不一样了，它像个能独当一面的中级工程师——前提是你知道怎么用它。

二、这5个工具，一句话总结

最稳定，但最保守。补全体验最好——写个函数名就能猜出你要干什么。但做不了复杂任务。适合日常写代码时的内联补全。

最强的多Agent编程工具。不是编辑器插件，而是跑在终端里的AI Agent。有自己的命令系统，能创建文件、跑测试、提交代码。MCP功能可以直操作仓库。适合新项目搭建、代码重构、自动化工作流。

编辑器体验最好的。Tab补全比Copilot快。最关键是上下文理解强——选中代码按Ctrl+K，能理解整个文件在干什么。适合日常编码、业务逻辑开发。

理念很好但还没到火候。稳定性不够，偶尔卡住。

免费但差距明显。适合预算有限的入门用户。

它做了其他工具都不做的事——把AI从编辑器解放出来了。说一句话就能完成整个项目搭建。MCP扩展生态是个亮点，装了github-mcp-server可以直接操作仓库。

（此处放一张 Codex 终端运行的截图）

日常写代码还是用Cursor。补全快，上下文理解准。最常用的是Composer模式（Ctrl+I），能对话式地重构代码。每次都能给出结构清晰的答案。

（此处放一张 Cursor Composer 的截图）

日常写业务代码用Cursor；搭新项目或重构用Codex；管理GitHub仓库用Codex+GitHub MCP；写简单函数用Copilot内联；代码审查用Cursor。

简单说：Cursor用来写，Codex用来做。

AI写代码最大的坑不是它写得不对，而是你以为它写对了。AI生成的每一行代码，review过才能上线。

我的流程：AI生成一版，逐行Review，改掉逻辑错误，AI写测试，再Review一遍，然后合并。这样效率至少是以前的两倍。

回到开头那个问题："你让AI写代码，那你干嘛？"

我让我自己更值钱的那部分——设计架构、理解业务、做技术判断。把样板代码、配环境这些重复劳动交给AI。这不是偷懒，是把精力花在回报更高的事情上。

你现在用哪个AI编程工具？踩过什么坑？评论区聊聊。

我是小波，在AI编程工具的路上踩了不少坑才找到这两个。关注我，每周分享一个真实可用的AI工具或开源项目。

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