这篇主要记录一下我现在理解的 AI coding / vibe coding 环境配置。很多平台名字、价格和策略都会变，所以这里更想讲清楚“有哪些层”和“怎么把它们连起来”。

What is CLI?

CLI = Command Line Interface，中文一般叫命令行界面。

和 GUI 最大的区别是，CLI 不是点按钮，而是通过文本命令和系统交互。现在很多 AI 编程工具都会优先提供 CLI 版本，因为它更容易：

• 读取整个 repo
• 搜索多个文件
• 运行 git status、test、lint、build
• 批量修改代码
• 在 SSH / 远程机器 / tmux 环境里稳定工作

如果以前主要在 IDE 里开发，可以先把 CLI 理解成“一个更可组合的工作台”。常见的基础命令有：

pwd
ls
git status

如果安装了 terminal agent（例如 Claude Code 一类的工具），通常也是在项目根目录下直接启动：

claude

对 AI coding 来说，CLI 通常负责“搜索、改代码、跑命令”，IDE 负责“看 diff、跳转定义、手动微调”。两者配合会比只用其中一个舒服很多。

How to subscribe/get tokens?

这里的“token”经常会被混着说，最好先分清楚它到底指什么：

• Subscription / 订阅：给产品付月费，比如某个 IDE 的 AI 套餐
• API Key：给 CLI、插件或脚本调用模型时使用的密钥
• LLM tokens：模型计费单位，输入和输出文本都会折算成 token

1. 最省事：直接买产品订阅

适合刚开始体验的人。优点是开箱即用、配置少；缺点是灵活性一般，模型、上下文长度和调用方式通常都由平台决定。

常见场景：

• IDE 自带 AI 能力
• 聊天产品内置 code agent
• 一体化的 AI coding IDE

如果你的目标只是“先开始写起来”，订阅通常是最简单的方案。

2. 更灵活：自己申请 API Key

如果你想把同一个模型接到不同工具里，比如 terminal agent、编辑器插件、脚本或者自己的小工具，那通常需要自己申请 API Key。

一般流程：

1. 在模型提供商后台开通 billing / credits
2. 创建 API Key
3. 把 key 放到环境变量里，而不是写死在代码中
4. 让 CLI 或 IDE 插件从环境变量读取

例如在 zsh / bash 中：

export ANTHROPIC_API_KEY="your_key_here"
export OPENAI_API_KEY="your_key_here"
export GOOGLE_API_KEY="your_key_here"

如果希望每次打开终端都生效，可以写进 ~/.zshrc 或 ~/.bashrc，然后重新加载配置。

如果是 Windows PowerShell，写法会不一样，但思路完全一样：不要把 key 硬编码到项目里。

3. 关于安全

API Key 本质上就是权限凭证，所以最好养成几个习惯：

• 不要把 API Key 直接提交到 git 仓库
• 不要发到公开 issue、聊天记录或截图里
• 如果项目用 .env，记得加入 .gitignore
• 如果怀疑泄露，第一时间 revoke / rotate key

How to use in IDEs?

我现在更推荐把 AI 编程工具分成三层来理解，而不是只盯着某一个具体产品。

1. IDE 内补全（tab completion）

这是最轻量的用法，适合：

• 补几行样板代码
• 根据注释生成函数
• 做单文件内的小修改

优点是响应快、打断少；缺点是它更像“高级自动补全”，不太擅长理解整个仓库。

2. IDE 内聊天 / agent

适合：

• 解释报错
• 生成某个文件的初稿
• 做中小规模重构
• 在编辑器里直接 review diff

这种方式通常最适合日常开发，因为上下文离代码最近，切换成本也最低。

3. Terminal agent + IDE

这是我觉得最适合真实项目的一种组合：

• 在 terminal 里让 agent 搜索仓库、改多个文件、跑测试
• 在 IDE 里看 diff、跳定义、做最后的人工确认

这个组合的好处是：

• terminal 更适合执行命令和自动化
• IDE 更适合阅读、比较和局部精修
• 对远程开发机、SSH、tmux 更友好

所以如果后面真的要进入“vibe coding”状态，我会更推荐把 terminal 和 IDE 配合起来，而不是只依赖一个聊天窗口。

VS Code / Cursor / JetBrains 的共通检查项

不管你用哪个 IDE，先确保下面几件事是通的：

1. 能正常打开项目根目录
2. 内置 terminal 能跑 git status
3. 项目运行时已经装好（例如 Python / Node.js / Java）
4. lint / test / build 至少能在本地手动跑一次
5. 如果在校园网、公司网或国内网络环境下，代理设置可用

因为 AI 工具本质上是在“已有开发环境”上加速，而不是替你补齐环境本身。

一个简单够用的配置思路

如果只是个人学习或 side project，我会建议：

• 编辑器：VS Code 或 Cursor
• 终端：iTerm2 / Windows Terminal / 系统终端
• Shell：zsh 或 bash
• 版本控制：git
• AI 工具：
  • 一个 IDE 内补全 / 聊天工具
  • 一个 terminal agent
• 可选增强：SSH、tmux、代理、ripgrep

这里最重要的不是“装得多全”，而是这几个组件之间要顺畅：编辑器能看代码，终端能跑命令，git 能看变更，模型能稳定调用。

新手工作流建议

如果是刚开始接触 AI coding，我会建议按这个顺序来：

1. 先在 IDE 里用补全和聊天
2. 再学会在 terminal 里看 git status、跑测试
3. 最后再上 agent 式工具做多文件修改

这样不容易一开始就“黑箱感太强”，也更容易知道问题到底是出在代码、环境，还是模型本身。

Popular AI coding tools comparison

下面这个表更偏“怎么选工具”，不是严格的 benchmark。价格和额度变化很快，尤其是 2026 年很多产品都在从固定请求数切到 token / credits / usage-based 计费，所以这里按 2026-05-06 看到的公开页面记录一版。

产品	主要使用方式	典型价格 / 计费方式	更适合谁	备注
GitHub Copilot	VS Code / JetBrains / Visual Studio / Xcode / Neovim / GitHub / CLI；补全、chat、agent、code review、cloud agent	Free；Pro $10/月；Pro+ $39/月；Business / Enterprise 另计。GitHub 说明 2026-06-01 起切到 GitHub AI Credits，用量超过 included credits 后继续按 credits 付费	已经重度使用 GitHub 和主流 IDE 的开发者 / 团队	覆盖面最广，补全体验成熟；Pro / Pro+ 新订阅在 2026-04 后有暂停提示，购买前要看当前账户页面
Cursor	独立 AI IDE；Tab 补全、chat、agent、rules、MCP、cloud agents	Hobby 免费；Pro $20/月；Pro+ $60/月；Ultra $200/月；Teams $40/user/月	想要“IDE 内完成大部分 AI coding”的个人开发者	上手快，适合 side project 和真实 repo；如果已经习惯 VS Code，迁移成本低
Windsurf	独立 AI IDE + Cascade agent；也有插件和后台开发能力	Free；Pro $20/月；Max $200/月；Teams $40/user/月；Enterprise 定制；超出额度通常按 API price / credits	喜欢 agent-first IDE、想用 Cascade 做多文件修改的人	和 Cursor 定位接近；价格页显示支持主流模型、Fast Context、SWE 模型、Devin Cloud sessions 等能力
Claude Code	Terminal agent，也可通过 Claude 订阅访问；适合读 repo、改多文件、跑测试	Claude Pro $20/月；Max from $100/月；Team 标准席 $30/月，含 Claude Code 的 Premium seat $150/月；也可走 Anthropic API token 用量	喜欢 terminal 工作流、需要强代码理解和多文件修改的人	用量差异很大。Anthropic 文档给过企业部署粗略均值：约 $13/active day，约 $150-250/developer/月
OpenAI Codex	Codex CLI / IDE extension / Codex app / cloud task；可本地 pair，也可把任务交给 cloud agent	Codex 包含在 ChatGPT Plus、Pro、Business、Enterprise/Edu 等计划；Plus $20/月，Pro $200/月，Business $30/user/月按月；Codex 用量已按 token/credits 计	想把 ChatGPT 账号直接接入 terminal / IDE / cloud agent 的用户	适合和 ChatGPT 项目、文档、代码一起用；实际成本取决于模型、上下文和输出量
Gemini Code Assist	VS Code / JetBrains / Android Studio / Cloud Shell / Gemini CLI / GitHub PR review	Individual $0；Standard $19/user/月，或无年度承诺 $22.80/user/月；Enterprise $45/user/月，或无年度承诺 $54/user/月	想要免费额度大、Google Cloud / Firebase / Android 生态内开发的人	免费个人版公开写明每天 6,000 code-related requests 和 240 chat requests；Gemini CLI / Agent Mode 请求数与 Code Assist 共享
JetBrains AI Assistant / Junie	JetBrains IDE 内 AI Assistant、补全、chat、agent / Junie；也支持本地模型和部分云模型	AI Free；AI Pro 个人 $10/月、商业 $20/月；AI Ultimate 个人 $30/月、商业 $60/月；Enterprise $60 起或定制	已经使用 IntelliJ IDEA / PyCharm / WebStorm / GoLand 等 JetBrains IDE 的人	IDE 集成深，适合不想换到 Cursor/Windsurf 的 JetBrains 用户；额度用 AI Credits 表示
Devin	云端 autonomous software engineer；给任务、让它计划、编码、测试、交付；也有 DeepWiki / review / integrations	Free；Pro $20/月；Max $200/月；Teams $80/月；Enterprise 定制；超出 quota 后 pay-as-you-go	想把明确 ticket / migration / refactor 交给后台 agent 的团队或重度个人用户	更像“委派任务”而不是实时 pair programming；适合边界清楚、可测试、可 review 的任务
Replit Agent	浏览器 IDE + Agent + deploy；从自然语言生成、修改、部署应用	Starter 免费；Core $25/月或 $20/月年付，含 $25 monthly credits；Pro $100/月或 $95/月年付，含 $100 credits；AI 和云资源消耗 credits	快速做 web app / demo / MVP，尤其是不想本地配环境的人	优点是从编码到部署一体化；缺点是 credits 成本会随任务复杂度浮动
Cline	VS Code extension / CLI；本地 agent，可读写文件、跑命令、接 MCP	开源版免费；自己付模型 API / inference；Enterprise 定制	想 BYOK、控制模型和成本、在 VS Code 里使用 agent 的人	平台不锁模型，成本主要来自 OpenAI / Anthropic / Gemini / OpenRouter 等模型调用
Roo Code	VS Code extension + Roo Code Cloud；可 BYOM / BYOK，也可用 Roo Router	VS Code extension 免费 + inference；Cloud Free $0 + credits；Cloud Team $99/月 + credits；Cloud agent $5/hour credits，模型 inference 另计	想要开源 VS Code agent，同时可选云端后台任务的人	价格更透明，但要自己理解模型 token 和 cloud agent 运行时间
Continue	VS Code / JetBrains extension；自定义 code agents，BYOK / managed credits	Starter $3 / million tokens pay-as-you-go；Team $20/seat/月，含 $10 credits；Company 定制；另有开源 / BYOK 路线	想自定义 agent、团队共享 rules / blocks / prompts 的开发者或团队	更像可组装的 AI coding layer；适合愿意配置模型、规则和团队治理的人
aider	Terminal pair programmer；直接在 git repo 里指定文件、让模型编辑	工具本身开源免费；成本来自你连接的 LLM API 或本地模型	喜欢 terminal、想要简单直接 BYOK 的开发者	轻量、透明、git 友好；不追求漂亮 UI，适合精确控制上下文和 diff

简单选型可以这样看：

• 只想最稳妥地开始：GitHub Copilot / Cursor / Windsurf
• 喜欢 terminal agent：Claude Code / OpenAI Codex / aider
• 已经在 JetBrains 生态里：JetBrains AI Assistant / Junie
• 想要免费或低成本试水：Gemini Code Assist / Cline / Roo Code / Continue / aider
• 想把整块任务交给后台跑：Devin / Replit Agent / Copilot cloud agent / Codex cloud task
• 在意成本可控：优先选 BYOK 工具，并给 API key 设置预算上限

几个价格陷阱也要注意：

• “Unlimited” 通常会有 fair use、模型限制或高峰期限制，不等于无限算力。
• Agent 模式比普通 chat 贵很多，因为它会多轮读取文件、生成 diff、跑命令、再修复。
• 大 repo 的上下文、长输出、并行多个 agent session，都会显著增加 token / credits。
• 团队采购时要看 SSO、日志、数据保留、训练策略、代码引用过滤、预算上限，而不只是单人月费。

资料来源：GitHub Copilot plans / usage-based billing、Cursor pricing、Windsurf pricing、Claude pricing / Claude Code costs、OpenAI ChatGPT pricing / Codex in ChatGPT / Codex rate card、Gemini Code Assist、JetBrains AI plans、Devin pricing、Replit pricing、Cline pricing、Roo Code pricing、Continue pricing、aider usage。