AI工具选型和基本介绍
AI工具能力对比（2026年1月）
全文感知能力排行：Claude Code > Cursor > Cline/Aider/OpenCode
代码补全能力排行：Cursor > Cline （ Claude Code 和 Aider 是命令行工具，不支持代码补全 ）
OpenClaw 是泛用智能 agent，不专注代码上下文、代码补全和代码生成，它主要擅长“执行”与“整合”，例如：主动操作系统、访问网页、处理邮件、整理文件、发起提醒等；
OpenClaw = 广泛自动化 + 常驻智能代理（OpenClaw 本身是一个 Agent 平台）；
Claude Code = 专注于编码/内容生成辅助；
目前最优秀的AI编码是工具 Cursor ，其次是 GitHub Copilot、Cline等，Google Antigravity正在迅速崛起；
对于所有AI编码工具来说，Tab代码补全的免费额度通常都比较高，一般每个月有2000~5000次；这个“次”是按下 Tab 键接受建议的次数； Copilot 在你打字时显示的灰色虚影（建议）不计入次数；只有当你觉得它写得对，并按下 Tab 将其插入代码中，才会扣除 1 个次数额度。对于轻量级开发者，一个月 2,000 次其实能支撑很久。
真正贵的是聊天和修改文件的额度，例如GitHub Copilot Free 每月仅提供 50 次 Chat（对话）。
Cursor、Copilot 都有免费版，免费版不仅限制次数，还限制模型；一般免费版只能使用基础模型。大部分AI编码工具不支持自由更换“行内补全”的AI模型，但支持切换“对话/重构”中的模型。GitHub Copilot Free 背靠 Github ，因此代码补全上有一定的优势；GitHub Copilot Free 主打的是快速补全，但感知能力弱，目前仅感知已在 Tab 打开的代码文件；而 Curosr 不需要打开代码文件，直接是整项目全局感知。
目前常用AI编程工具的分化如下：
Copilot / 通义灵码 等大厂AI工具：这些AI工具主打毫秒级代码补全；他们不敢像 Cline 或 Claude Code 那样直接向用户申请“系统 Shell 权限”或“自主修改本地文件权”；因为一旦 AI 误删了生产数据库或写了安全漏洞，背后的法律风险巨大。
Cline / Claude Code 等智能体：这些AI工具是能够直接干活的自主智能体( Agent)，能够修改复杂 Bug、重构项目、从 0 到 1 搭建框架、生成软件功能； Cline 是 Claude Code 的开源 IDE 版本，Cline 是IDE插件，Claude Code 是纯命令行工具。
Cursor：提供独立IDE，主要侧重环境融合，全方位感知项目；它将 Agent 和补全能力深度缝合在编辑器底层。
综上，Copilot / 通义灵码正在变成每个开发者的标配基础设施，负责 60% 的日常琐碎代码生成。而 Cline / Cursor 用于从0到1生成页面、API接口等。
Claude Code 和 Cursor 是目前最强的两AI工具，两者优势如下：
Claude Code：生态完整、灵活性高、可接入其它任何三方模型、可用于非编程领域。具体包括：支持Agents（代理），除了内置的通用代理（例如用于代码库探索的 "Explore" 代理），用户可以创建自定义子代理来担任特定的角色，例如“代码审阅者”或“测试生成器”。支持Skills（技能），技能是可重用的(长期资产)、模块化的能力包，可扩展 Claude 的功能。支持Plugins（插件），插件是一种将自定义功能（包括代理、技能、命令和挂钩）打包并通过项目或团队共享的方式。
Cursor : Claude Code命令行工具，而Cursor是一个可视化体验极佳、编码效果更强的AI编码工具。
总体，在编码方面，Claude Code 的优势是对整体项目的理解能力更强，而 Cursor 在代码补全方面更强； Cursor 的IDE可视化做的非常好，非常适合做代码审核等操作。因此，最佳实践是使用 Claude Code 做大功能、生成完整模块/功能、重构以及自动生成大量代码的任务；用 Cursor 做日常编码、内联补全、审查与快速反馈。
使用 Cursor 进行代码补全时，不需要像使用 Copilot 时打开所有关联文件， Cursor 会自动跨文件搜索并提取相关的上下文信息；同时 Cursor 的代码补全比 Copilot 更强、更智能，缺点是 Cursor 略慢； Copilot 只有一个优势，就是代码补全速度快。
连接 AI 模型
Anthropic API 是一套让开发者能够将 Claude 系列大型语言模型（LLM）集成到自己应用程序中的技术接口，目前已成为AI 行业的“通用标准”；Claude Code、Cursor、Aider 、Cline 、OpenCode、OpenClaw、Continue 等几乎所有 AI 工具都支持接入 Anthropic API 接口协议的 AI模型。
AI工具基本情况
Cursor 提供独立编辑器，该编辑器基于 VsCode 开发，并持续跟进最新版的 VsCode，安装后可直接导入 VsCode 配置; Cursor之所以提供独立编辑器，是因为插件无法满足部分复杂功能的定制需求。
Cursor 免费版每月有 2000 次基本代码补全，这点与 Copilot 相同；但 Cursor 的补全次数用尽后会切换为慢速请求，而 Copilot 则是 2000 次固定额度。
升级付费版后，两者都有无限次数的代码补全，且代码补全所使用的模型能力更强。
Cursor 和 Copilot 用于代码补全的模型都是基于 Claude 3.5 Sonnet 、 GPT-4o 等模型蒸馏出的轻量级定制模型，用户无法自主切换；用户只能切换聊天对话中的模型。
使用 Cursor 编辑器打开项目后，Curosr 会自动对项目整体进行分析，并建立索引；项目在持续开发时，Cursor 也会自动监控并增量更新全局索引；
Claude code 需要主动执行 init 命令来识别整个项目，然后创建或更新项目的 CLAUDE.md 文件，这个文件主要是用于保存项目的结构总结、规则说明、提示和上下文指令等。
/init 会帮助自动生成这个上下文摘要文件，有助于后续的交互更具项目整体理解；如果项目发生了变化，可以手动执行 init 来更新 CLAUDE.md 文件；但这并不是必须的，因为 Claude Code 并不 完全必须 手动 init 才能识别项目，它在处理请求时会实时分析当前代码，但 /init 主要是为了生成有用的上下文文件（CLAUDE.md）以便于后续交互。
Cursor 和 Claude code 都是非常优秀的 AI 编码客户端工具，因此用户量很大；Cursor 主要是方便，但贵，且免费版无法接入自定义模型；而 Claude code 生态完善，且可免费接入自定义模型。
Codex 目前并不支持自定义模型，且必须开通 plus 会员后才能使用；2026年春节前，codex 限时允许免费版用户使用，但免费用量很少；根据网友实测反馈，codex 的编码能力超过 cursor、Claude code，是目前最强的编码模型和工具。
开发前端后项目时，应该将前后端代码放在一个目录下，以消除 AI 的“信息孤岛”，并在根目录下放置 AI 相关声明文件，例如：.cursorrules、cursor.rules ，以便告诉 AI 如何处理这个全栈项目。也可以不放在一个目录下，直接使用 AI 工具的相关命令，将另一个目录也纳入到当前项目中来。
常见AI工具工作原理
Claude Code： 抛弃了传统 RAG（检索增强生成），转而使用全局搜索来感知全文，例如：它会先自主决定使用 ls 来查看目录结构，再用 grep 搜索关键词，发现关键文件后再调用 read_file 完整读取；这种接近人类的探索模式能够实现逻辑级的全文感知，因此在全文感知方面最强，但速度略慢（因为它没有提交建立索引，而是实时搜索）；因为 Claude Code是命令行工具，因此其工具本身的执行效率更高；Claude Code 像一个经验丰富的架构师，不信任过时的索引；它在执行时会反复调用 grep 或 ls，这种递归式探索（思维链）虽然增加了延迟，但能发现 RAG 无法覆盖的隐性依赖；
Cursor ：使用的是传统 RAG（检索增强生成）；它会提前扫描整个项目，并对代码进行分块和向量化；并通过向量匹配找到最相关的代码片段塞进上下文；因为它预先索引了全文，所以能快速定位，响应速度最快；但在处理深层逻辑关联时（比如修改一个底层 API 影响 20 个上层文件），它受限于 RAG 的分块机制，可能会因为“语义不直接相关”而漏掉部分文件；
Cline ：介于 Claude Code 和 Cursor 之间；Cline是开源插件，它的强在透明度与开源生态；因为 Cline是一个插件，因此其工具效率略低；且更多是依赖手动或自动读取文件并拼凑成提示词；如果项目太大，它很容易因为提示词过长导致成本飙升或模型注意力涣散。
综上，Cline 之所以弱，是因为它只是一个普通的 IDE 插件； Cline 不可能像 Cursor 一样建立全局索引，因为那需要消耗大量的本地 CPU/GPU 资源，VS Code 对插件的资源占用有严格限制；如果 Cline 在后台疯狂建立索引，会导致 VS Code 卡顿，甚至被系统杀掉进程。还有，建立 RAG 索引通常需要调用 Embedding 模型，Cline 是一个开源工具，它很难要求用户为了“建立索引”先支付一笔额外的 API 费用，或者在本地跑一个沉重的向量模型。Cline 也不像 Claude Code 一样主动进行全局文件搜索(它能做到)，Cline 的逻辑更倾向于“用户给什么，我看什么”；虽然 Cline 现在也具备了读取文件树和搜索文件的工具调用能力，但它的自主性的设定比 Claude Code 低很多。
关于Token消耗：
Cursor 是按需索引匹配到的接口定义和相关片段，Cline 是由用户手动读入接口文件 + Cline自主尝试读入关联文件；Claude Code 是自主搜索 -> 发现接口 -> 递归读取受影响文件进；因此，Claude Code 通常会消耗更多token，可能是 Cursor 和 Cline 的3~4倍，但 Claude Code 在某些复杂场景下能一次性解决一个复杂问题，以省下后续与模型继续交涉的token 成本。
