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主流 Coding Agent 对比 ​

本文是能力边界和选型方法,不是对任何产品的永久承诺。命令和具体开关以各产品官方文档为准。

本页属于 AI Harness 工程化专题,重点比较真实仓库中的能力与治理边界。

选型维度 ​

维度需要回答的问题
运行位置终端、IDE、桌面应用还是远程工作区?
上下文是否支持仓库规则、目录级规则和会话记忆?
扩展是否支持 Skills、Plugins、Hooks、Subagents 和 MCP?
权限能否限制目录、命令、网络和写操作?
协作是否能保存轨迹、导出 diff、接入 CI?
模型能否使用目标模型,是否支持 Tool Calls 或 Responses API?

能力矩阵 ​

下表用于建立理解框架;具体版本请查看产品官方资料。

工具常见入口配置/规则扩展重点更适合
Claude CodeCLI/终端CLAUDE.mdSkills、Hooks、Subagents、MCP终端驱动的复杂代码任务
CodexCLI/IDEAGENTS.md 等MCP、Skills、任务隔离受控的工程任务和代码修改
CursorIDE项目规则Rules、MCP、AgentIDE 内的交互式开发
TraeIDE项目规则Agent、MCP、工作流IDE 内的中文开发体验
OpenCodeCLI/终端Agent 配置MCP、Plugins、Subagents可配置的终端工作流
OpenClawAgent 平台工作区配置Skills、Channels、Tools多通道 Agent 自动化
DeepSeek HarnessCLI/WebProfile、WorkspaceSkills、MCP、扩展DeepSeek 驱动的代码协作

为什么需要 Harness ​

单个 Agent 工具往往解决“如何让模型修改代码”;Harness 解决的是更完整的交付闭环:

因此选型不应只看模型回答质量,还要观察:

  • 是否能稳定恢复长任务;
  • 工具和权限是否可控;
  • 失败是否能被机器验证;
  • 是否能在团队中统一规则;
  • 升级后是否有回归任务集。

一个通用的项目规则文件 ​

不同工具的文件名和加载规则可能不同,但内容可以抽象为同一份工程契约:

markdown
# Repository Contract

## Before editing
- Read the nearest package README and existing tests.
- Prefer the smallest change that satisfies the task.

## Verification
- Run the formatter for changed files.
- Run the narrowest relevant test first.
- Report commands and results; do not claim tests you did not run.

## Safety
- Never print secrets.
- Ask for approval before destructive or external write operations.
- Keep unrelated user changes intact.

落地时应根据工具的规则层级拆分到仓库级、目录级和个人级配置,避免一个巨大文件污染所有任务。

接入真实仓库的六步闭环 ​

选定产品后,不要从“让 Agent 扫描全部代码并自由修改”开始。先在一个可回滚的小任务上跑通:

  1. 固定工作区与基线:记录仓库根目录、分支、HEAD、未提交改动和任务范围,禁止覆盖用户已有改动。
  2. 建立上下文地图:先读仓库规则、目录说明、依赖清单、相关实现和既有测试,再按符号与调用链补充内容。
  3. 按阶段授权:探索阶段只读;实现阶段只写任务目录;验证阶段只运行项目声明的格式化、静态检查和测试命令。
  4. 设置审批点:安装依赖、访问外网、删除或移动文件、数据库迁移、提交、推送和部署必须单独批准。
  5. 窄验证后回归:先跑变更文件格式检查和最近测试,再跑受影响模块回归;CI 仍是合入门禁。
  6. 交付可复核证据:输出 diff、执行过的命令、退出码、失败与重试记录、未运行检查和残余风险。

真实仓库上下文建议分层加载:

层级内容何时加载
L0 任务契约目标、非目标、验收条件、允许修改路径每轮保留
L1 仓库约束规则文件、构建方式、代码生成与提交约定任务开始
L2 相关代码入口、依赖、相邻实现、测试与配置检索命中后
L3 执行观察diff、编译错误、测试结果、审查意见产生后写入状态

上下文不是权限。即使模型看到了部署脚本,也不代表它可以部署;即使规则写着“不要推送”,真正的禁止仍应由工具策略执行。

审批与回归怎样做成机器规则 ​

可以将工具按风险分成三组:

  • 自动允许:仓库内读取、符号搜索、查看 diff、运行已登记的只读检查。
  • 范围内允许:只修改任务 allowlist 中的文件,只执行参数受限的 formatter/test。
  • 必须审批或禁用:删除、外部写入、凭证访问、包管理器安装、提交推送、生产部署和任意 Shell。

审批请求必须包含具体动作、参数、影响范围和回滚方式,不能只问“是否允许继续”。批准 git push 不等于批准部署,批准一个路径也不能扩展到整个仓库。

团队还应保留一组稳定回归任务,至少覆盖:精确定位、小范围修改、测试失败修复、越界写入拒绝、高风险动作暂停和中断恢复。升级模型、规则、Skill、MCP Server 或 Agent 产品后,在相同仓库快照上比较成功率、测试通过率、越权次数、人工介入率、耗时和成本。

个人与团队的推荐组合 ​

个人探索 ​

  • 一个主力 Coding Agent;
  • 一份简短仓库规则;
  • 一个格式化和测试 Hook;
  • 两到三个只读 MCP 工具。

团队交付 ​

  • 统一仓库规则和版本;
  • 只允许经过审计的 Skills/MCP;
  • Planner、Coder、Reviewer 分工;
  • CI 作为最终门禁;
  • 固定任务集做升级回归。

生产自动化 ​

  • 远程 Harness 服务和身份认证;
  • 工具按角色授权;
  • 所有写操作保留审批和审计;
  • 失败可重试但有预算上限;
  • 高风险动作必须人工确认。

练习 ​

  1. 使用上表为一个 10 人 Go/Java 团队写一页选型记录。
  2. 将仓库规则拆成“模型建议”和“机器门禁”两列。
  3. 为同一个缺陷任务分别设计个人模式和团队模式的执行流程。

参考资料 ​

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  2. 02做项目
  3. 03出成果
  4. 04拿面试