核心对比表
同一视角看 8 款工具:✓ 支持 · 部分 部分支持 · — 暂无或不适用
| 工具 | 厂商 | 形态 | 模型 | MCP | Skills | 中文生态 | 上手成本 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Claude Code | Anthropic | 终端 Agent | Claude 系 | ✓ | ✓ 生态成熟 | 一般 | 中 |
| Codex CLI | OpenAI | 终端 Agent | GPT 系 | ✓ | ✓ | 一般 | 中 |
| Gemini CLI | 终端 Agent | Gemini 系 | ✓ | ✓ | 一般 | 低 | |
| ZCode | 智谱 | 终端 Agent | GLM 系 | ✓ | ✓ | ✓ 友好 | 低 |
| Cursor | Anysphere | AI IDE | 多模型 | ✓ | 部分 | 一般 | 低 |
| Windsurf | Codeium | AI IDE | 多模型 | ✓ | 部分 | 一般 | 低 |
| Trae | 字节跳动 | AI IDE | 多模型 | ✓ | 部分 | ✓ 友好 | 低 |
| WorkBuddy | — | Agent 工作台 | 多模型 | ✓ | ✓ | ✓ | 低 |
* 表中信息为演示站点示例数据,具体以各产品官网为准。
六个评测维度
① 产品形态
终端 Agent 在命令行里读写代码、执行任务,天然适合脚本化;AI IDE 提供图形界面,所见即所得;工作台形态把 Agent 编排成可视化流程。
② 模型与计费
有订阅制、按量计费、自带免费额度三种模式。选型时先算清楚自己的日常用量,再决定订阅还是按量。
③ MCP 扩展
MCP 让 Agent 接入数据库、浏览器、内部系统等外部工具。MCP 生态越丰富,Agent 能干的事越多。
④ Skills 生态
把重复工作流沉淀成可复用的 SKILL,团队经验得以累积和分发。支持 Skills 的工具,复利效应最明显。
⑤ 中文与国内网络
国内直连、中文文档、人民币支付,决定了工具能否在团队里真正铺开,而不只是个人尝鲜。
⑥ 安全与私有化
代码会经过模型服务,关注数据留存政策、私有化部署与权限管控选项,是团队选型的底线项。
怎么选
重度命令流玩家→
Claude Code、ZCode。终端即工作台,配合 Skills 把流程固化。
偏好图形界面→
Cursor、Windsurf、Trae。开箱即用,迁移成本低。
国内网络环境→
ZCode、Trae。直连稳定、中文友好、支付方便。
想沉淀团队工作流→
选支持 Skills 的终端 Agent,再自建一个 skills 仓库统一分发。
轻量体验起步→
Gemini CLI。免费额度大,先跑起来再谈深度。
把对比装进你的 Agent
本页就是由 Agent + 建站 Skill 生成并一键发布的——你也可以。一行命令安装建站 skill:
curl -fsSL https://1989o.com/registry/install.sh | bash -s -- site-landing