AI 编程 / Vibe Coding 完全指南
用 AI 写代码已经不新鲜，难的是把它稳定地用在真实项目上：选对工具、喂对上下文、守住质量、算清成本。这页是这条线的总入口，按“入门 → 进阶 → 工程化”整理了我们写过的实测与教程。
适合：正在用或准备用 AI 编程工具的开发、技术负责人。
一、先搞清楚：Vibe Coding 不是“甩手掌柜”
二、工具怎么选
| 工具 | 一句话定位 | 相关实测 |
|---|---|---|
| Claude Code | 终端里的 agentic 编程，适合大仓库、多文件改造 | 用 Zen 免费模型跑 Claude Code、Claude Code 循环工程 |
| Codex | OpenAI 的命令行编程 agent | Codex 完整指南、Codex vs Claude Code |
| Cursor | AI-first 编辑器，上下文压缩是强项 | Cursor 上下文压缩提速 |
| OpenCode / Pi | 开源、可自托管的终端编程 agent | OpenCode vs Pi、OpenCode 循环工程实现 |
| Pi 插件生态 | 给 agent 加能力 | 开发者必备的 5 个 Pi 插件 |
三、上下文工程：决定成败的一步
模型能力大同小异，喂什么上下文拉开差距。
四、质量与工程化
AI 写代码快，但review、规范、技术债是绕不开的。
五、成本
常见问题
Q：新手该从哪个工具开始？先确定你要“补全”还是“agent 自主改代码”。补全用编辑器类（Cursor / Copilot），多文件改造用终端 agent（Claude Code / Codex / OpenCode）。参考上面的工具表。
Q：上下文工程到底指什么？指你如何组织代码、规范、历史、约束，把它们放进模型可见的窗口。见第三节。
Q：AI 生成的代码能直接上生产吗？不能。必须经过人工审查与测试，见第四节。
Q：有没有不花钱的方案？本地模型 + 开源 agent 是可行的，见 本地 & 自托管 LLM 指南。
最后更新：2026-10-13 ｜ 汇智网编辑部