我的 AI 编程助手探索之旅：为什么最终选择了 Claude Code

前言

在过去的两年里，我几乎试遍了市面上所有的主流 AI 编程助手：Cursor、GitHub Copilot、Codex、Aider、Trae、Kiro、Roo Code、Cline、Jules、v0……在经历了漫长的探索和对比之后，我最终选择以 Claude Code 作为主力工具。

这篇文章想分享一下我的心路历程，以及我对 AI 辅助编程的一些思考。

工具探索之路

主流工具的尝试

我使用过的工具可以分为几类：

IDE 集成类：

Cursor：界面友好，内置模型选择灵活，很好，阅读代码之类的非常舒服，生成代码的能力也很强，付费属性强
GitHub Copilot：与 GitHub 生态深度集成，白嫖自动补全和免费额度还行

命令行工具类：

Aider：Git 集成做得很好, 但是 Claude Code出来之后社区热度很低，可以说已经凉凉
Roo Code、Cline：各有特色，但是使用体验始终比 Cursor 差一个档次，插件的形式我不喜欢

在线工具类：

v0：适合快速原型，生成 Next.js，集成Vercel生态
Jules（异步编程）: 很好的探索，集成很好，免费，Gemini AI Pro额度足，可以用来跑任务。但是目前来看，本地仍然是最优解，不能作为主力使用。

这些工具各有优势，但都没有完全满足我的需求。

为什么选择 Claude Code

1. MCP（Model Context Protocol）的扩展能力

Claude Code 的 MCP 系统是其最大的亮点之一。通过 MCP，我可以：

自定义数据源和工具集成
灵活扩展上下文获取能力
与现有工作流无缝对接

这种开放性让 Claude Code 不再是一个封闭的工具，而是一个可编程的平台。

2. Skills 系统

Skills 允许我定义可复用的任务模板和工作流，这大大提高了重复性操作的效率。

3. 不使用 RAG 的设计选择

这一点可能很多人会感到意外。Claude Code 选择不使用 RAG（检索增强生成），而是信任大模型本身的理解和推理能力。

我的使用经验印证了这个选择是正确的：

如果能够提供清晰的上下文，现在主流大模型的输出质量差异并不会特别大。

关键在于如何有效地组织和管理上下文，而不是依赖外部的知识检索。

4. Unix 哲学的胜利

Claude Code 体现了经典的 Unix 哲学：

做好一件事：专注于与模型的交互
可组合性：通过管道与其他工具配合
文本流：一切都以文本为中心

这种设计让它可以自然地融入现有的开发工作流。

我的实际使用方案

第一性原理：工具是为了创造价值

在深入分享我的方案之前，想先说一个更本质的问题：

你真的需要折腾这些吗？

从第一性原理出发，使用工具的目的是创造价值，而不是折腾工具本身。

Claude Code 官网可直接使用，开箱即用。对于大多数个人开发者：

如果官网额度够用
如果你对成本不敏感
如果你追求效率而非折腾

那么直接用官网就好。多模型配置的本质是"用配置复杂度换取性价比"，这个交易值不值得，取决于你的具体情况。

OpenRouter 这类产品的价值是"方便"，但对个人来说，官网获取也没什么不好。关键是想清楚自己的需求。

Claude Code + 多模型策略

我没有局限于单一模型，而是根据不同任务选择合适的模型：

复杂任务（架构设计、系统规划）：

使用 Claude 4.5 Opus, GPT 5.1 Codex, Gemini 3 Pro
这部分通常在聊天框或终端中完成
重点是"先想清楚怎么做"

日常编码（非特别复杂的问题）：

使用性价比高的模型
DeepSeek、Kimi、MiniMax 等国产模型表现优秀
在经济上更划算

聊天和文本生成：

Google Gemini
ChatGPT

中国的主要使用豆包和千问，安装在手机上，想到什么随时随地问，量大管饱。

图像相关：

当然是 Nano Banana

本地小模型

Ollama 部署，本地探索，跑任务

上下文管理是核心

我逐渐认识到，AI 编程的本质就是上下文管理。如果能有一个良好的上下文：

清晰描述问题
提供足够的代码背景
明确期望的输出

那么模型的输出质量通常都不会差。

关于 Cursor

Cursor 是一个优秀的工具，它的补全能力确实很出色。但我最终没有继续使用，主要原因：

成本相对较高
如果大模型能够独立完成任务，额外的优化成本不值得

这让我思考一个问题：在 AI 已经足够强大的今天，我们需要多少"优化"？

Spec-Driven Development 的反思

我曾经使用 GitHub 开源的 SpecKit 工具进行规范驱动开发。对于复杂任务，这确实有帮助。

但最近我越来越少使用了，原因很简单：

大模型的能力已经足够强，只要我能够清晰地表达需求，就不需要复杂的规范框架。

SpecKit 太重、太复杂了。有时候，简单直接地描述需求，反而更高效。

AI 中的知识与智慧

我越来越深刻地认识到：AI 里面充满了人类的知识和智慧。

关键在于如何引导：

清晰的意图表达：让 AI 理解你真正想要什么
合适的上下文：提供恰到好处的背景信息
迭代式对话：通过多轮交互完善结果

这与其说是"使用工具"，不如说是"与 AI 协作"。

云端与本地工具的平衡

纯云端工具（如 v0）：

适合项目初始化
快速搭建原型
无需本地配置

本地工具（如 Claude Code）：

与现有工作流深度集成
数据安全可控
可定制性强

我的方案是两者结合，根据场景选择。

总结

经过长时间的探索，我最终的选择是：

Claude Code + 多模型策略 + 国产模型补充

这个方案的核心优势：

开放性：MCP 和 Skills 让工具可以无限扩展
灵活性：根据任务选择合适的模型
经济性：简单任务用便宜模型，复杂任务用顶级模型
简洁性：不依赖复杂的框架，信任 AI 的理解能力
工具与模型解耦：这可能是最重要的优势

关于工具与模型解耦：

很多工具将"工具"和"模型"强绑定在一起——你选择了这个工具，就必须用它指定的模型。这带来一个问题：一旦模型付费政策变化或体验下降，你的整个工作流都会被打断。

而我选择的方式将工具和模型解耦了：

Claude Code 是稳定的工具层
模型可以随时切换、自由组合

这样的好处非常明显：

某个模型不付费了？换个模型就行，使用习惯完全不变
想试试新模型？加一个脚本就好，无需适应新界面
不同任务用不同模型？一个命令就能切换

这种灵活性才是真正的"用 AI"，而不是"被 AI 用"。

最重要的是，我学会了更好地与 AI 沟通——这或许才是 AI 时代最重要的技能。

如果你也在探索 AI 编程工具，希望我的经验能给你一些参考。记住：最好的工具，是适合你的工具。