最近主要新使用了 Claude Code、Open Code、Open Claw，至于 Cursor 和 Copilot 是之前一直都有在用的，所以也是就最近的使用体验来分享下
工欲善其事必先利其器
目前的 AI 工具事实上是有非常多通用的地方，比如 MCP、Skills、CLI（一般跟 Skill 一起出现），所以有时候不能离开环境直接讨论，所以这里稍微介绍下我自己常用的。
PromptX
Github 地址
上班时被大推，现在已经嵌入进自己的工作流里了，目前的很多所谓智能体本质上沿用了 PromptX 的思路。
PromptX 以 role 角色来区分，可以定义它的风格，知识库，工作流等，同时也可以有记忆，跟现在大热的 OpenClaw 有一点像，但是更偏工程向，配置等更加方便。另外知识库等可以按需再调用从而对 token 也有一定的节省。
Websearch
搜索功能，联网才是完全体
Skills
基本可以让 AI 自己写，本质就是个 MD，很多时候是 CLI 工具的配套说明。但是因为完全可以靠 AI 一边做开发，一边写文档，然后还是教 AI 来使用，从而能够等到一个稳定收束的期望结果。所以也比较专项我就不多说了
游戏开发相关的 MCP 或 CLI
随便聊下自己有用到的
Godot-MCP
Github 地址
心一横开始尝试用 Godot，目前来说，由于 Godot 的 tscn 文件可读性极高，远超 Unity 的那堆 prefab 和 meta 文件，所以我更推荐直接让 AI 去做对文件的编辑从而实现编辑器操作。MCP 主要负责看 log，方便 AI 去自己调试。Godot 目前推荐的模型是 GLM-5。
Unity-MCP
主要是跑测试的时候，AI 可以获取屏幕并执行点击等类似操作，当然也有其他的对文件的编辑之类的不过 token 消耗太过夸张。
AI-Bridge
Unity 的 CLI 工具，可以在运行时操作，主要当时尝试用来拼 UI，只能说相较于 MCP 来说 token 数量花费少很多，并且MCP总是会触发编译，这个不会。不过让 AI 来代替编辑器操作还是太过困难。目前我只用于代码端设计完界面后，让其根据效果图（老项目没引入 PSD 流程）做一个命名 + 位置调整，目前只能提效。
基本可以代替MCP，我做自动化测试现在也用它。
正题
介绍完手上常用的就按我自己用的时间顺序来聊下用的 AI 工具吧
Cursor
不是你不好，而是我自己用用不起。
在编程工具上，单是回退这项功能，Cursor 支持单文件回退，聊天 checkpoint 回退，全文件回退，就可以说是最好的 AI IDE，加上当时 tab 功能的完善，代码随处可以打开聊天框进行补全，几乎是各场景都可以胜任了。
另外关于 Skills、MCP 等工具的配置，Cursor 是少有的你只需要和它对话，它就基本可以自己配好后，你可以立即在图形化配置里确认结果的，很多时候也只是需要重启一下。
然而 20 美刀的起售价，必须拥有更高级的 pro 订阅才可以自己配置 Coding Plan 之类的，有一种时薪大于我的美（事实上要是我用 Opus，它花的比我挣得快很多），只恨财力不足。
Vs Code+Copilot
曾经的老牌，现在我觉得也挺均衡的，加上 Github Copilot 还是有些额度可以用。我觉得是接近 Cursor 的体验，但是因为我自己用 Coding Plan+ 插件来用 Copilot 经常 Copilot 请求超时，所以也并非性价比的选择。当然写代码与查看代码用 Vs Code 还是相当不错的。
Claude Code
目前主要在用的，我觉得像命令行窗口的一大优点在于，你不需要思考它像 IDE 一样需要缩放到哪里，虽然说你可能仍然需要多一个屏幕，但是它不太会打断你在做的事情，而你随便看看就知道它真的在旁边做着，也许这也是为什么 Claude Code 之后，Vibe Coding 一词才真正大火，它真的像你的 AI 伴侣在旁边陪你编程。
因为仍然是 Claude 官方的，WebSearch 等功能要么需要去北美科学上网，要么还是要靠 MCP 实现，不过因为对 Coding Plan 支持非常友好。
因为它是项目级的，做到哪里就会在项目文件夹下驻留.claude 文件夹，我觉得仍然是和以下的几个工具比，目前用下来比较舒服的 AI 编程工具。如果你本人有工作区的概念，比如像我自己写博客，也是更倾向于去使用 Claude Code 来做。
另外搭配 PromptX 来用的话，定义角色来专门去帮忙做对应的事情，在工作区中记录下工作流，后期更是事半功倍。
OpenCode
很多人喜欢将 Open Code 说成是 Claude Code 的开源版本，不过如果是这样的话有点小瞧它，加上 oh My OpenCode 插件后，可以在任务中后台运行多个子 Agent，配上搜索 MCP 后我觉得大伙也不是真的需要一个 AI 搜索引擎或者 AI 浏览器，所以我确实主要拿它跑搜索，环境配置等任务。
但是虽然我在 AI 编程上已经堪称激进派，但是我一点都放心不了后台跑代码编辑等这样的工作。某种意义上来说，一个我明知道我希望长什么样的任务，看不到其中的步骤，我是很难相信结果的。而且 Open Code 的设计相较于 Claude Code 也确实没有那么项目级，更偏向于本地的助手终端。
另外用 CC-Switch 可以方便互通 OpenCode 和 Claude Code 的 MCP 和 Skills，两者的环境配置难度都不高。
OpenClaw
OpenClaw 的火热充分说明了，很多东西接上网络，那么一切就截然不同了。OpenClaw 的使用因为能够打通飞书、QQ 等各色聊天软件，所以可以说其在使用上是最便利的。然而它的环境配置简直灾难，这也是为何衍生了一堆所谓 OpenClaw 安装，卸载等付费服务的原因。
OpenClaw 凭借灵魂，工具经验等文档来定义一个 Agent，某种意义上也是 PromptX 的思路，但是因为直接与工具本身集成了，所以下限也就提高了，毕竟很多人真的只是想体验当老板的感觉，而不是思考它有什么作用。
我目前是接入了飞书做群聊机器人来方便我们接讨论，同时也配了 GitHub 仓库的权限来去查看目前的项目进度，另外甚至可以直接帮我们去编写云文档。不管怎么说，以前这种项目流水线级的工具，以个人的能力去做多少是不太行的，而现在居然已经如此方便了让人不得不感慨。
但 OpenClaw 终归是会有价值回归的，过高的权限以及大家绞尽脑汁发现 token> 收益时，终归是冷静下来。更别提 OpenClaw 对 Agent 间的隔离做的又那么底层，让人觉得其在该安全的地方不安全，不安全该开放的又限制的很死，总的来说使用上是差强人意的。不过它也还在发展，AI 的接入倘若我们不止看互联网，也去看看物联网也许也有很多应用场景。
总结
这半年来可谓是日新月异，每一天都充满了变化。然而我觉得，与其当洪流过来将其视为洪水猛兽，不如爬上皮艇玩场畅快的漂流。毕竟不管怎么想，怎么害怕，它都终究会到来，还是要认识到自己想要的是什么，至于什么工作岗位减少，入行晋升更难之类的，板上钉钉的事又何苦一直挂在嘴边。
就是 AI 提效都那么厉害了，什么时候落实下八小时双休😮💨