AI Coding 工具實戰指南

目前主流的 AI Coding 工具分兩類：IDE 整合型 和 Terminal 型。

選擇指南:

你的開發方式？
│
├── 習慣 IDE（VS Code 等）
│     └── Cursor Agent
│
├── 有 ChatGPT 帳號（免費也可以）
│     └── Codex CLI ← 免費用戶也能用
│
├── 有 Google 帳號
│     └── Antigravity CLI (agy) ← 免費
│
└── 想自由切換模型 / 用本地模型
      └── OpenCode

工具比較總覽

	Cursor	Claude Code	Codex CLI	Antigravity	OpenCode
介面	IDE (GUI)	Terminal	Terminal / IDE / Desktop	Terminal	Terminal / IDE / Desktop
LLM	多家模型	Claude	GPT-5.6	Gemini	多家模型
費用	訂閱制	API 按量	ChatGPT 免費帳號可用	Google 帳號免費	看用哪個模型
開源	否	否	是（Apache 2.0）	否	是（Apache 2.0）
Skills	支援	支援	支援	支援	支援
強項	全端、跨檔重構	後端、DevOps	ChatGPT 生態整合	免費入門	靈活切換模型

IDE 整合型：Cursor Agent

Cursor 工作流:

使用者下指令
    ↓
Agent 分析 codebase（自動抓相關檔案）
    ↓
修改多個檔案
    ↓
使用者在 IDE 中逐一審核 diff
    ↓
接受 / 拒絕修改

核心能力：

能力	說明	範例場景
Agent Mode	自動讀 code、改檔、跑指令	「幫我加一個 Dark Mode」
多檔案編輯	一次改多個相關檔案	重構 API 端點和前端呼叫
Context 自動抓取	分析程式碼結構找出相關檔案	改一個函數，自動找到所有使用它的地方
視覺 diff 審核	GUI 顯示修改前後差異	逐行審核 AI 改了什麼
Background Agent	雲端獨立跑任務	把大型重構丟給背景跑

常用指令：

/goal     設定目標，Agent 持續追蹤進度
/init     初始化專案設定（.cursorrules）
/compact  壓縮對話歷史，釋放 Context Window
/clear    清除對話，重新開始

範例操作：

Prompt: 「把所有 API 呼叫從 fetch 改成 axios，加上統一的錯誤處理」

Cursor Agent 會:
1. 搜尋所有用 fetch 的檔案
2. 逐一改寫成 axios
3. 建立統一的 error handler
4. 每個修改都顯示 diff 讓你審核

Terminal 型：Claude Code

Terminal 對話範例:

$ claude
> 分析這個專案的安全漏洞

Claude Code:
我來掃描專案結構...

找到 3 個潛在問題:
1. src/auth.ts:23 - 密碼用 MD5 hash（應改 bcrypt）
2. src/api.ts:45 - SQL 查詢沒有參數化（SQL Injection 風險）
3. .env 檔案被 git 追蹤（應加入 .gitignore）

要我修復嗎？

> 修復全部

[修改 src/auth.ts] ✓
[修改 src/api.ts] ✓
[更新 .gitignore] ✓
[建立 commit: "fix: 修復密碼 hash、SQL injection、env 檔案安全問題"] ✓

常用指令：

/init         建立 CLAUDE.md（專案說明文件）
/compact      壓縮對話，節省 Context Window
/cost         查看 Token 用量和花費
/permissions  管理工具權限（哪些操作需要確認）

免費方案 1：Codex CLI（ChatGPT 帳號）

Codex CLI 是 OpenAI 的開源 Coding Agent。重點：ChatGPT 免費帳號就能用，不需要 API key。

# 安裝（macOS / Linux）
curl -fsSL https://chatgpt.com/codex/install.sh | sh

# 也可以用 Homebrew
brew install --cask codex

# 啟動，選「Sign in with ChatGPT」
codex

方案	費用	額度
ChatGPT Free	免費	有限額度，用完等重置
ChatGPT Plus/Pro	月費	更多額度
API key	按量計費	無固定上限

Codex CLI 範例:

$ codex
> 幫我掃描這個專案有沒有安全漏洞

Codex:
掃描到 3 個問題:
1. src/auth.ts - 密碼用 MD5（應改 bcrypt）
2. src/api.ts - SQL 沒有參數化
3. .env 被 git 追蹤

要我修復嗎？

> 修復全部
[修改 3 個檔案] ✓
[建立 commit] ✓

免費方案 2：Antigravity CLI (agy)

Google 在 2026 年 6 月用 Antigravity CLI 取代了 Gemini CLI。Google 帳號免費使用。

# 安裝（macOS / Linux）
curl -fsSL https://antigravity.google/cli/install.sh | bash

# 也可以用 Homebrew
brew install --cask antigravity-cli

# 啟動（第一次會開瀏覽器登入 Google 帳號）
agy

特色	說明
免費額度	Google 帳號即可，有每日請求上限
模型	Gemini（100 萬 token context）
Skills 支援	相容 Gemini CLI 的 skills、hooks、plugins
設定目錄	~/.gemini/（跟 Gemini CLI 共用）

開源方案：OpenCode

OpenCode 支援 75+ 模型供應商，可以用你現有的訂閱，也可以跑免費的本地模型。

OpenCode 支援的登入方式:
- GitHub Copilot 訂閱 → 直接用
- ChatGPT Plus/Pro 訂閱 → 直接用
- 任何 API key（OpenAI、Anthropic、Google）→ 自己帶
- Ollama 本地模型 → 完全免費，不需要任何帳號

通用術語

這些概念在所有 AI Coding 工具中通用：

Agent Loop (Agent 工作循環):

接收指令 → LLM 思考 → 呼叫工具 → 觀察結果 → 思考 → 回覆或繼續
    ↑                                                         │
    └─────────────── 如果沒完成就繼續循環 ──────────────────────┘

術語	意思	類比
Tool Use	LLM 生成工具呼叫（函數 + 參數）	大腦決定要用哪隻手做事
Context Window	LLM 一次能看的所有文字量	書桌能攤開多少文件
System Prompt	Agent 的設定檔（角色、規則）	工作手冊
/compact	壓縮舊對話，保留重點	把讀過的文件歸檔，清出桌面空間
/init	初始化專案設定文件	寫一份專案 README 給 Agent 看
Skills	教 Agent 做特定任務的說明	工作 SOP
Plugins	擴充 Agent 可用的工具	多裝一套工具組

作業

作業 1：安裝一個 AI Coding 工具

選擇一個免費的 AI Coding 工具，完成安裝和基本操作：

1. 安裝 Antigravity CLI 或 OpenCode（二擇一）
2. 用它開啟一個現有的程式專案
3. 請它分析專案結構，截圖回報結果
4. 試著用它修改一個小功能，觀察 Agent Loop 的過程

作業 2：比較兩種工具

用同一個任務（例如：「找出這個專案中的安全問題」）分別在兩種不同工具中執行，比較：

• 回答的品質和深度
• 執行速度
• 操作體驗

寫一段 200 字的比較心得。