2026年Q1 AI程式設計工具實測：誰在真正幫你寫程式，誰在表演

我們SFD實驗室是個重度程式碼生產團隊。後端Fastify、前端Nuxt 3 SSR、CMS系統、自動化腳本——每週產出的程式碼量不少。所以AI程式設計工具對我們來說不是「好玩的新玩具」，是實際影響出貨速度的基礎設施。

2026年Q1，我們密集使用了四款工具：Cursor、Claude Code（透過OpenClaw ACP）、GitHub Copilot、以及Codex。說說真實感受，沒有PR稿。

Cursor：依然是最順手的IDE整合

這個基本上已經成為團隊的預設選擇，不是因為它在所有指標上最強，而是因為它的「開發者體感」最好。

Cursor的優勢在於它真的理解你的程式碼庫。Composer模式下，它能引用多個檔案的上下文，在做跨檔案重構的時候能把你的命名風格、函式簽章模式都記住。我們有個服務有12個Fastify外掛，每次新增外掛Cursor基本能直接照著現有模式產生，幾乎不用修改。

缺點是越來越貴，而且在某些複雜業務邏輯上會「自信地犯錯」——程式碼跑得通，但不是你想要的行為。必須仔細review。

我們用的不是直接的Claude Code CLI，而是透過OpenClaw的ACP框架呼叫，讓Claude Code在我們的agent管線裡跑。

Claude Code的強項是在需要理解大量上下文的任務上。你給它一個複雜的需求，它會先讀相關檔案，然後做一個系統性的修改計畫，再執行。這個「先想後做」的模式在處理有複雜依賴的任務時明顯比Cursor強。

弱點是速度慢一些，而且有時候會過度謹慎——一個簡單的改動它也要確認好幾次。但對於真正複雜的任務，這個謹慎是優點。

用了幾年了，感情是有的。但老實說，2026年的Copilot在我們的工作流裡已經退到「偶爾用一下」的位置了。

核心問題是：它的補全品質在簡單模式下還是很好，但一旦涉及複雜業務邏輯，它的建議經常是「看起來對但語義不對」。當你的程式碼庫已經有一定複雜度，它的上下文理解開始拖後腿。

OpenAI的Codex在特定任務上讓我們很驚喜，特別是從自然語言描述生成結構化程式碼。但穩定性和可預測性不夠好，現在更適合做原型和探索，不適合放進生產管線。

如果你問我今天的推薦：

這四個不是競爭關係，是互補的。聰明的做法是根據任務性質切換，而不是死守一個。