如何选择你的编码助手
Source: Dev.to
为什么即使有这么多选择，专业开发者使用工具仍然更困难
编码助手如 Cursor、Windsurf、Claude Code、Gemini CLI、Codex、Aider、OpenCode、JetBrains AI 等，近几个月一直是热点新闻。然而，对许多人来说，挑选合适的工具感觉 要困难得多，而且选择范围也更受限。
TL;DR – OpenCode > Claude Code > Aider > Copilot > …
并非所有工具都一样。它们发展迅速，下面的示例可能很快就会过时。
1. 如何可视化整个格局
你可以在一张图上绘制编码助手，横轴表示 人工参与度 vs. 自动化程度（参与度越低 = 自动化程度越高）。
| 类别 | 描述 |
|---|---|
| GitHub Copilot（早期版本） | Tab 补全、单行或块级补全。通过命名良好的函数或注释表达意图；后期加入了行内提示和聊天会话。 |
| 编码代理 | 当下大多数开发者日常使用的最前沿技术。把它们当作队友（尽管它们有 逆行性失忆）。 |
| 并行化 / 后台代理 | 例如 Claude Code 的子代理用于分析，利用 Git worktree 并行解决多个问题。 |
| 远程实例代理 | 通常用于代码审查流水线（Claude Code、Copilot 等）。 |
| “纯感受编码” | 极端做法，许多人警告它在生产环境中极易产生 bug。 |
2. 决策标准
在评估新工具时，我会关注以下方面：
| 维度 | 考量要点 | 示例 / 备注 |
|---|---|---|
| LLM 模型 | • 最新、最强大的模型 • 上下文窗口大小 • 每 token 成本 | • Claude Sonnet 3.7 → 2024 年中期最爱 • Claude Sonnet 4（同价更好） • Claude Opus 4 – 适合大型代码库，但价格高 • 2025 年 7 月中旬: Grok 4 被称为“当下最佳” |
| 模型支持与多样性 | 工具是否支持多模型，还是只能锁定单一模型？ | • Cursor – 支持众多主流模型 • Claude Code、Gemini CLI – 主要围绕单一模型构建 |
| 编辑器 / IDE 集成 | • VS Code vs. JetBrains vs. 终端 • IDE 专属功能（例如 JetBrains AI） | |
| 交互方式 | • 行内提示、块级补全、聊天会话、全局搜索等 | |
| 成本结构 | • 订阅费用、按使用计费、企业版定价等 | |
| 隐私与安全 | • 本地运行 vs. 云端 • 数据加密、合规性（GDPR、HIPAA）等 | |
| 社区与生态 | • 文档完整度、示例代码、插件市场、活跃度 | |
| 可扩展性 | • 是否支持自定义插件、脚本或模型微调 |
以上内容为该章节的第一部分（共三部分），请在后续章节中保持上下文连贯。
Bottom line: If you work for a services firm or create client‑facing IP, steer clear of individual licenses and data‑training models unless you have explicit contractual protection.
结论： 如果你在服务公司工作或创建面向客户的知识产权，除非有明确的合同保护，否则应避免使用个人许可证和数据训练模型。
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Avoid tools that train on your data for commercial products.
- Example: Google Gemini CLI’s free tier does train on your code in exchange for a generous quota.
- 示例：Google Gemini CLI 的免费层 确实 会在你的代码上进行训练，以换取慷慨的配额。
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Indemnity against IP claims – essential for enterprises.
- Anthropic (Claude Code) provides indemnification for commercial users.
- Anthropic（Claude Code）为商业用户提供赔偿。
- Cursor’s MSA only offers indemnity for customers with >250 seats (as of this writing).
- Cursor 的 MSA 仅为拥有 >250 个席位 的客户提供赔偿（截至撰写时）。
t the individual.
针对个人。
Source: …
要点
- 工具选择是多维的——模型质量、集成度、速度、成本和授权都很重要。
- 保持灵活——今天的“最佳”工具（例如 Grok 4）可能在几个月后被超越。
- 优先考虑法律安全——尤其是商业或面向客户的工作。
- 关注性价比——大量使用高级模型会让“无限”套餐感觉受限。
通过将你的需求与上述标准对应，你可以在噪音中筛选出真正提升生产力且不会带来意外法律或财务风险的编码助手。
选择合适的编码助手
对于刚接触编码助手的团队成员，建议先使用 GitHub Copilot。其固定费用模式让预算更简单，同时你可以学习以下基础：
- Prompt engineering（提示工程）
- Context engineering（上下文工程）（这些技能将在另一篇博客中详细介绍）
掌握这些基础后，可考虑转向基于 API 的工具，以便在不同模型之间切换。
- 我更倾向于 Claude Sonnet 和 Claude Opus，而不是 OpenAI（以及在一定程度上 Gemini）。
- 如果能很好地控制成本，可以尝试 Claude Code 或开源选项，如 OpenCode 或 Aider。
我会把 OpenCode 放在 Claude Code 之上，因为它更灵活。
如果需要进一步说明，联系相应工具的支持团队是获取帮助的最佳方式。
| Feature | Copilot | Claude | Open‑source | GitHub‑model | Other |
|----------------------------|------------------------|----------------------|---------------------------|-----------------------|-------|
| **Model support** | Multiple (incl. Grok 4) | Claude‑only | Multiple (open‑source) | GitHub‑model | Varies |
| **IDE integration** | VS Code fork | JetBrains IDEs | Terminal | VS Code/JetBrains | Varies |
| **Speed** | Fast | Moderate | Fast | Fast | Mixed |
| **Cost (typical heavy use)**| $60–$200/mo | $100/mo | Free / low‑cost | $10/mo | Varies |
| **Licensing** | Company‑wide options | Company‑wide (recommended) | Open‑source | Individual/Company | Varies |
| **Data training** | No (by default) | No (opt‑out) | No | No | Depends |