AI Coding / Vibe Coding

AI 编程工具、代码模型与工作流指南

从你的意图出发:选工具、选模型、安全交付 AI 生成项目,或在不失控的前提下做 vibe coding。

最后复核:2026-07-17。工具与模型条目展示单项复核日期;榜单使用带日期的快照。

按意图开始

四条进入 Hub 的清晰路径。每条都说明适用人群、边界,以及下一步去哪。

我想选一个 AI coding 工具

先按工作流选型:编辑器、终端 agent、编程 agent 或云端 builder,再比较 Cursor、Claude Code 与 Codex。

适合谁: 正在选择主力 AI 编程环境的开发者与团队。

限制: 不是永久第一名榜单。产品界面会变,请核对官网文档。

我想选代码模型

阅读带日期的榜单快照,权衡成本、延迟与上下文——不要把分数当成永久质量排名。

适合谁: 已有工具工作流、需要比较模型的建设者。

限制: 公开跑分不是对你仓库的私有编程考试。

我已经用 AI 写了项目

用本地 checklist 核对 diff、构建、密钥与发布就绪情况,再交给真实用户。

适合谁: 任何要上线 AI 生成或 AI 辅助改动的人。

限制: 清单不会上传仓库,也不会自动判定代码质量。

我是非技术用户

把想法拆成可验收切片,管好权限与数据,按标准验收,并准备部署与回滚。

适合谁: 使用 AI builder 或 agent 的创始人、产品经理与建设者。

限制: 不能替代支付或敏感数据场景下的专业安全审查。

AI 代码大模型排名

查看更多:50 个模型
01

Anthropic - Claude Opus - 5 (max)

Claude Opus 5 max 在本快照中以智能指数 63 领跑,支持 1M 上下文。

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上下文
1M
AA 指数
63
任务成本
$2.34
速度
52 tok/s

适合场景: 适合前沿代码库分析、复杂规划,以及需要顶级推理的高价值 agent 任务。

02

Anthropic - Claude Opus - 5 (xhigh)

与 max 并列最高智能指数,任务成本更低,首块延迟明显更快。

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上下文
1M
AA 指数
63
任务成本
$1.80
速度
52 tok/s

适合场景: 适合仍需前沿质量、又希望延迟更好的多文件修改与 coding agent。

03

Anthropic - Claude Fable - 5

智能指数仍处最前列,支持 1M 级上下文,输出速度较强。

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上下文
1M
AA 指数
62
任务成本
$3.14
速度
63 tok/s

适合场景: 适合深度代码库分析、复杂规划,以及能接受较高延迟的高价值 agent 任务。

04

Anthropic - Claude Opus - 5 (high)

Opus 5 高推理档,延迟明显低于 max/xhigh,排名仍靠前。

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上下文
1M
AA 指数
61
任务成本
$1.23
速度
51 tok/s

适合场景: 适合日常 Claude agent 编程、代码审查和仍需强推理的工具调用工作流。

05

OpenAI - GPT Sol - 5.6 (max)

本快照中 OpenAI 推理线前列档位,1M 上下文,智能指数强。

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上下文
1M
AA 指数
61
任务成本
$1.23
速度
62 tok/s

适合场景: 适合 OpenAI 生态 coding agent、长上下文规划和最高推理档软件任务。

06

SpaceXAI - Grok - 4.6 (high)

新上榜的 Grok 4.6 high 接近前列,500k 上下文,任务成本低于 Claude/OpenAI 的 max 档。

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上下文
500k
AA 指数
61
任务成本
$0.84
速度
66 tok/s

适合场景: 适合 xAI 生态 coding agent、中等上下文规划,以及成本可控的前沿实验。

推荐 AI 编程工具

查看更多 AI 编程工具
AI 编程 IDE

Cursor

Cursor 将编辑器、对话、agent 执行、内联修改和代码库上下文结合在一起,适合高频日常开发。

适合谁: 希望在编辑器内完成 AI 辅助开发的开发者与团队。

注意点: 重点评估规则文件、仓库索引、价格,以及团队对模型行为的控制需求。

查看介绍最后复核:2026-07-19
终端 agent

Claude Code

Claude Code 面向 agent 式代码修改、解释、调试和命令行开发循环。

适合谁: 熟悉终端、重视 diff 审查的工程师。

注意点: 重点检查命令权限、仓库边界,以及团队如何记录 agent 决策。

查看介绍最后复核:2026-07-19
编程 agent

Codex

Codex 代表 OpenAI 在应用、终端、编辑器和多 agent 软件开发场景中的 coding agent 工作流。

适合谁: 已经围绕 OpenAI 模型和 agent 工作流构建能力的团队。

注意点: 采用前需要确认具体产品形态、可用模型和集成路径。

查看介绍最后复核:2026-07-19
Agentic IDE

Windsurf

Windsurf 聚焦 IDE 内的 AI 辅助编程,强调 agent 流程和代码库感知能力。

适合谁: 正在比较 Cursor 类编辑器 agent 与团队开发环境的开发者。

注意点: 与其他 IDE 比较时,需要关注产品变化、账号迁移和路线图稳定性。

查看介绍最后复核:2026-07-19
AI IDE

Trae

Trae 定位为自适应 AI IDE,覆盖代码编写、Builder 流程、多模态输入和项目上下文辅助。

适合谁: 正在评估新一代 AI IDE 与 Builder 式开发环境的团队。

注意点: 标准化使用前,需要确认地区可用性、平台支持、模型选择和数据处理方式。

查看介绍最后复核:2026-07-19
终端 agent

opencode

opencode 聚焦终端 AI 编程,强调轻量界面和模型供应商选择。

适合谁: 比较新一代终端 agent 的开发者。

注意点: 验证供应商配置、本地权限和仓库保护机制。

查看介绍最后复核:2026-07-19

第三方插件与 Skills

查看更多插件

通过收录审核且 GitHub Star 不低于 10,000 的仓库,只进入一个主能力分类,并按带日期的快照排序。辅助能力只在详情页展示。Star 代表社区关注度,不是绝对质量或安全评分。

#01编码与实现合集

Superpowers

高热度 Claude Code 扩展项目,面向 skills、工作流增强和 agent coding 习惯。

想给 Claude Code 增强成熟工作流的用户。GitHub Stars26万2026-07-24查看介绍最后复核:2026-07-19
#02编码与实现合集

ECC

面向主流 coding agent 的大型工程系统,包含 Skills、Rules、Agents、记忆、安全和研究优先工作流。

希望跨语言和工具采用完整、可配置 coding-agent 环境的开发者。GitHub Stars23.3万2026-07-24查看介绍最后复核:2026-07-19
#03上下文、Rules 与集成工作流

Hermes Agent

Nous Research 的开源 Agent 栈,在多次会话间保留上下文、工具与工作流,而不是每次对话从零开始。

希望 coding agent 能长期运行、可集成工具、有记忆并可持续扩展 Skills 的开发者。GitHub Stars22万2026-07-24查看介绍最后复核:2026-07-19
#04规划、需求与 SpecsSkill

Grill Me

Matt Pocock 近期热门的 /grill-me skill:一次一问,在写代码前把方案问到共识清楚。

希望在 agent 开写代码前,把设计/功能方案里的隐含假设全部问清楚的人。GitHub Stars18.5万2026-07-24查看介绍最后复核:2026-07-19
#05编码与实现合集

Anthropic Skills

Anthropic 官方 Claude agent skills 仓库,提供可复用工作流、文档 skills 与参考模式。

希望用可版本化的 skills 规范 Claude Code 或 API agent 的团队。GitHub Stars16.4万2026-07-24查看介绍最后复核:2026-07-19
#06Agent 编排与自动化插件

gstack

包含产品、设计、工程管理、发布、文档和 QA 角色的 Claude Code 强约束插件。

希望在产品开发全流程获得强力审查的创始人和小团队。GitHub Stars12.4万2026-07-24查看介绍最后复核:2026-07-19

AI 编程课程

已上线课程

开发者 AI 基础课程

面向开发者工作流的 AI 实用基础:模型、提示词、编程助手、结果验证、隐私与可靠协作。

7 节课进入课程

后续课程规划

规划中

AI Coding 工具实战课

围绕 Cursor、Claude Code、Codex、OpenCode 的真实项目配置、rules、权限、插件与 review 流程。

规划中

Vibe Coding 产品实战课

从想法、原型、需求约束到上线前检查,面向独立开发者、产品和非技术用户。

规划中

AI Agent 工程化课程

围绕 spec、subagents、MCP、测试、PR、发布检查和团队协作,把 agent 工作流做成可复用流程。

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