六款 AI 编程 IDE，谁好用谁劝退

这两年 AI 编程工具卷得厉害。从代码补全到自主 Agent，也就一两年的事。

我陆陆续续用过六款。今天直接说结论，不废话。

老牌。功能最全。基于 VS Code 改的，上手零成本。

强项是懂你的整个项目。建索引，问“这变量哪调的”能给你找全。Tab 补全无延迟。

Composer 是杀手锏——同时改路由、控制器、前端组件，自己跑测试、修 bug。

模型随便切，但不同模型要看你买的套餐，这点烦。

适合：大项目、复杂需求的老手。

AWS 出品。特点是“先写规格再写代码”——过需求文档、系统设计、任务清单，每一步都有审批。

对正式项目有用，不会出现“AI 写一堆但方向错了”的情况。

新人有免费会员，额度通用，不像 Cursor 那样分开算。模型也够用。

缺点是改 bug 调 CSS 时流程太重。偶尔有 bug。

适合：AWS 用户、重视架构的团队。

Google 家的。最大亮点是能直接联动 Chrome——AI 帮你打开浏览器测试前端功能。

模型阵容豪华：Gemini 3 Pro/Flash，Claude Sonnet 4.6、Opus 4.6 Thinking 都有。额度按时间刷新。

前端开发体验拉满，所见即所得。

唯一注意：用老账户更稳。

适合：前端开发、Google 生态用户。

用户量最大。插件形式，融合得好。

学生两年免费，每月 300 次高级模型，普通模型不限量。对在校生极其友好。

计费按次数，不按 token。提示词写好，一次请求搞定。高级模型有倍率机制，影响不大。

缺点是上下文只认当前文件和相邻文件。大规模重构不如 Cursor。

适合：学生、预算有限、 VS Code 老用户。

OpenAI 的 Agent 工具。定位是“云端代理”而不是传统 IDE。

上下文窗口 40 万 token，一次能处理 10 万行代码。

Skills 系统是亮点——加技能包就能调输出方式。内部测试中，一条提示词让它做了一整个视频游戏。

界面设计反直觉，登录藏在左上角菜单里。

适合：需要自动化工作流、愿意配置的人。

开源版 Codex。最大的不同：模型来源随便选——本地部署、云服务、甚至 Codex 的模型都能用。

代码透明， Docker 部署，企业做网络隔离、权限分离都行。不被任何厂商锁定。

代价是自己折腾。

适合：开源爱好者、有隐私要求的企业。

没有最好，只有最合适。自己试。