2026年 AI Agent 开发工具生态全景

陈广亮
2 阅读9分钟

要点

AI Agent工具生态2026：Claude Code CLI、OpenClaw、Cursor深度对比。everything-claude-code 35.6k⭐配置体系完全解构，Skill机制（LLM推理驱动）、Agents/Hooks/Rules/MCP六大组件实战，跨工具配置迁移指南，Token优化+避坑实践。

正文

引言

2026 年初，AI Agent 开发工具生态正在经历爆发式增长。Claude Code CLI、OpenClaw、Cursor 等工具各有定位，而社区驱动的配置项目（如 everything-claude-code）已经累积 35.6k+ ⭐，成为开发者提升 AI 辅助效率的重要参考。

但这个生态也带来了困惑：这些工具的本质差异是什么？如何选型？不同工具的配置能互相借鉴吗？

本文将深入对比三大主流工具，解构 everything-claude-code 的配置体系，并给出跨工具借鉴的实用指南。

一、AI Agent 工具的三种形态

1. Claude Code CLI：专注代码的极简工具

定位：Anthropic 官方终端 AI 编程搭档。

特点：

  • 用完即走：无会话记忆，每次对话独立
  • 模型单一：只用 Claude 系列（Sonnet/Opus/Haiku）
  • 专注编码：工具集仅限文件读写、Shell 执行、Git 操作

适用场景：

  • 快速原型开发
  • 一次性代码生成任务
  • 不需要上下文积累的独立问题

核心配置文件：

  • ~/.claude/settings.json：全局配置
  • .claude/CLAUDE.md：项目级提示词
  • .claude/agents/*.md：子代理定义
  • .claude/skills/*/SKILL.md：技能定义

2. OpenClaw：24/7 运行的全能私人助手

定位：通过聊天应用（Telegram/Discord/Slack 等）交互的全能型 AI 助手。

特点：

  • 持续在线：24/7 运行，支持定时任务和心跳检查
  • 长期记忆：维护 MEMORY.md 和每日日志
  • 多模型支持：可切换 Claude、GPT、Gemini 等
  • 全场景覆盖：不仅限于编码，支持邮件、日程、通知、文档等

适用场景：

  • 需要跨会话记忆的长期项目
  • 多任务并行管理（代码 + 邮件 + 日程）
  • 团队协作中的 Bot 助手

核心配置文件：

  • ~/.openclaw/workspace-*/AGENTS.md：角色定义
  • ~/.openclaw/workspace-*/SOUL.md：个性化设定
  • ~/.openclaw/workspace-*/TOOLS.md：工具使用记录
  • ~/.openclaw/workspace-*/MEMORY.md：长期记忆（主会话专用）

3. Cursor：AI 原生 IDE

定位：集成 AI 能力的代码编辑器，基于 VS Code 深度定制。

特点：

  • IDE 集成：直接在编辑器中调用 AI，无需切换终端
  • 项目上下文：自动索引代码库，提供精准补全
  • 配置简化：通过 .cursorrules 文件配置规则

适用场景：

  • 习惯 VS Code 工作流的开发者
  • 需要实时代码补全和内联建议
  • 偏好图形化界面的用户

核心配置文件：

  • .cursorrules：项目级规则
  • 项目文档（作为上下文）

二、everything-claude-code：配置体系的集大成者

everything-claude-code（35.6k ⭐）是 Anthropic 黑客松获奖者整理的 Claude Code 完整配置合集，经过 10+ 个月实战打磨。

核心组件解析

1. Agents（子代理）：角色分工

子代理是针对特定任务的专家，通过委托机制减轻主会话负担。

典型代理：

  • planner.md：功能规划，生成实现蓝图
  • code-reviewer.md：代码质量和安全审查
  • security-reviewer.md：OWASP Top 10 漏洞扫描
  • tdd-guide.md：强制测试驱动开发流程
  • build-error-resolver.md：修复编译错误

代理定义示例：

---
name: code-reviewer
description: Reviews code for quality, security, and maintainability
tools: ["Read", "Grep", "Glob", "Bash"]
model: opus
---

You are a senior code reviewer with 15+ years of experience...

关键点：

  • 工具限制：每个代理只开放必需工具（避免权限泄露）
  • 模型选择：复杂任务用 Opus，简单任务用 Sonnet/Haiku
2. Skills（技能）：按需激活的专业知识

Skill 是什么？

  • 不是简单的提示词模板：而是包含完整工作流、决策树、脚本的文件夹
  • 按需激活：Claude 通过 LLM 推理判断何时调用（不是关键词匹配）
  • 可包含资源：如 Anthropic 官方 PDF Skill 自带 Python 解析脚本

核心 Skills：

  1. continuous-learning：自动从会话提取编码模式

    • 识别重复的代码风格偏好
    • 生成 Instinct 文件（信心评分机制）
    • 支持跨会话学习

  2. strategic-compact：对抗上下文窗口限制

    • 在逻辑断点建议 /compact（而非等到 95% 自动压缩）
    • 避免压缩时丢失关键变量名和文件路径

  3. tdd-workflow：测试驱动开发

    • 强制先写测试，再写实现
    • 80% 覆盖率检查
    • RED-GREEN-REFACTOR 循环

  4. verification-loop：持续验证

    • 每次变更后自动运行测试
    • 失败时回滚并重试

Skill 文件结构：

skills/
└── pdf-processing/
    ├── SKILL.md          # 工作流描述
    ├── parse_pdf.py      # 解析脚本
    └── examples/
        └── sample.pdf
3. Hooks（钩子）：工具调用前后的自动化

Hooks 在工具执行前后自动触发脚本，实现"无感知"的自动化。

典型 Hooks：

  1. 文件保存时检查 console.log：
{
  "matcher": "tool == \"Edit\" && tool_input.file_path matches \"\\.(ts|tsx|js|jsx)$\"",
  "hooks": [{
    "type": "command",
    "command": "grep -n 'console\\.log' \"$file_path\" && echo '[Hook] Remove console.log' >&2"
  }]
}
  1. 会话结束自动保存状态
  2. 会话开始加载上下文

Hook 触发时机：

  • PreToolUse：工具执行前
  • PostToolUse：工具执行后
  • Stop：会话结束时
  • SessionStart/SessionEnd：会话生命周期
4. Commands（斜杠命令）：快捷操作

Commands 是预定义的任务流程，一条命令触发完整工作流。

常用命令：

  • /plan "Add user authentication"：生成功能实现计划
  • /tdd：启动测试驱动开发流程
  • /code-review：审查刚写的代码
  • /build-fix：修复编译错误
  • /e2e：生成端到端测试
  • /learn：从当前会话提取模式到 Skills
5. Rules（规则）：始终生效的约束

Rules 是强制性规则，每次对话自动加载。

规则分类（多语言架构）：

rules/
├── common/              # 通用规则（任何语言都适用）
│   ├── coding-style.md  # 不可变性、文件组织
│   ├── git-workflow.md  # Commit 格式、PR 流程
│   ├── testing.md       # TDD、80% 覆盖率
│   ├── security.md      # 不许硬编码密钥
│   └── performance.md   # 模型选择、上下文管理
├── typescript/          # TypeScript 专属规则
├── python/              # Python 专属规则
└── golang/              # Go 专属规则

关键规则示例：

  • Security：禁止硬编码 API 密钥、数据库密码
  • Testing：所有功能必须有 80%+ 测试覆盖率
  • Git：Commit 格式必须符合 Conventional Commits
  • Performance：每个项目最多 10 个 MCP Server
6. MCP 配置：外部服务集成

MCP（Model Context Protocol）允许 Claude Code 调用外部服务 API。

常用 MCP Servers：

  • github：GitHub API（PR、Issue、Actions）
  • supabase：Supabase 数据库操作
  • vercel：Vercel 部署
  • railway：Railway 服务管理

⚠️ 关键警告：

  • 不要同时启用太多 MCP：每个 MCP 工具描述占用 token，200k 上下文可能缩到 70k
  • 每个项目最多 10 个 MCP，最多 80 个工具

三、Skill 机制：LLM 推理驱动的按需专家

Skill vs Prompt vs Rules

维度RulesPromptSkill
生效时机每次对话自动加载用户手动输入AI 自动判断何时需要
内容强制约束一次性指令完整工作流 + 资源
示例"禁止硬编码密钥""用 React 写一个登录页""处理 PDF 时的完整流程"

Skill 的工作原理

  1. 用户提问："帮我从这个 PDF 提取表格数据"

  2. Claude 推理：

    • 识别关键词："PDF"、"提取"、"表格"
    • 匹配到 pdf-processing Skill 的 triggers 字段
    • 自动加载 SKILL.md 内容到上下文

  3. 执行工作流：

    • 调用 parse_pdf.py 脚本
    • 按 SKILL.md 定义的步骤处理
    • 返回结构化数据

为什么 Skill 不是简单的 Prompt？

Skill 机制的优势：

  • Skill 是可复用的专业知识库
  • 包含决策树、错误处理、脚本资源
  • 跨会话生效（不需要每次重复）

四、跨工具借鉴指南

1. Claude Code 用户

直接使用 everything-claude-code：

# 安装插件
/plugin marketplace add affaan-m/everything-claude-code
/plugin install everything-claude-code@everything-claude-code

# 安装规则（必需手动）
git clone https://github.com/affaan-m/everything-claude-code.git
cd everything-claude-code
./install.sh typescript  # 或 python、golang

2. Cursor 用户

无法直接使用插件，但可以借鉴思路：

  1. Rules → .cursorrules：
# .cursorrules
## Coding Style
- Prefer immutability
- No console.log in production

## Testing
- 80%+ coverage required
- Write tests before implementation

  1. Skills → 项目文档：

    • 把 SKILL.md 内容放入项目 docs/ 目录
    • Cursor 会自动索引为上下文

  2. Hooks → 无等价物：

    • Cursor 不支持 Hooks
    • 可以用 Git Hooks 或 CI 替代

3. OpenClaw 用户

OpenClaw 已内置类似 Skill 机制：

  • 配置路径：~/.openclaw/workspace-*/skills/
  • 工作原理与 Claude Code 相同

借鉴方式：

  1. 复制 Skill 文件夹
  2. 改写 Rules：OpenClaw 的约束写在 AGENTS.md 中
  3. Hooks → Cron Jobs：用定时任务替代

五、最佳实践：避坑指南

1. Token 优化

// ~/.claude/settings.json
{
  "model": "sonnet",  // 默认用 Sonnet，60% 成本降低
  "env": {
    "MAX_THINKING_TOKENS": "10000",  // 限制思考 token
    "CLAUDE_AUTOCOMPACT_PCT_OVERRIDE": "50"  // 50% 时压缩上下文
  }
}

日常命令：

  • /model sonnet：大部分任务
  • /model opus：复杂架构、深度调试
  • /clear：任务切换时清空上下文（免费）
  • /compact：逻辑断点手动压缩（质量更高）

2. MCP 管理

问题：开启所有 MCP Server 后，200k 上下文缩到 70k。

解决方案：

// 项目级配置 .claude/settings.json
{
  "disabledMcpServers": ["supabase", "railway", "vercel"]
}

规则：

  • 每个项目最多 10 个 MCP
  • 总工具数不超过 80 个

3. Skill 选择

  • 按项目启用：后端项目不需要 frontend-patterns
  • 定期清理：删除不用的 Skills

4. 压缩时机

正确做法（strategic-compact）：

  • 研究阶段结束 → /compact → 开始实现
  • 完成里程碑 → /compact → 开始下一个
  • 调试完成 → /compact → 继续功能开发

六、工具对比表

维度Claude Code CLIOpenClawCursor
运行方式终端命令24/7 后台服务IDE 集成
交互界面CLI聊天应用（Telegram等）图形化编辑器
会话记忆❌ 无记忆✅ 长期记忆（MEMORY.md）⚠️ 项目级上下文
模型支持Claude 系列Claude + GPT + GeminiClaude + GPT + 自研
技能机制✅ SKILL.md✅ skills/ 目录⚠️ 需手动配置文档
Hooks✅ hooks.json❌ 无（用 Cron 替代）❌ 无
适用场景快速原型、一次性任务长期项目、多任务管理IDE 重度用户

七、选型建议

选择 Claude Code CLI，如果你：

  • 只需要代码生成，不需要跨会话记忆
  • 习惯终端工作流
  • 想要完全控制配置（Agents/Skills/Hooks）

选择 OpenClaw，如果你：

  • 需要 24/7 运行的私人助手
  • 管理多个任务（代码 + 邮件 + 日程 + 通知）
  • 通过 Telegram 等聊天应用交互
  • 需要跨会话长期记忆

选择 Cursor，如果你：

  • 深度依赖 VS Code 工作流
  • 更喜欢图形化界面
  • 需要实时代码补全和内联建议

总结

AI Agent 开发工具生态在 2026 年已经相当成熟，但选择合适的工具、配置合理的工作流仍需深入理解各工具的差异。

核心要点：

  1. Claude Code CLI：极简、专注代码、无记忆
  2. OpenClaw：全能、24/7、长期记忆
  3. Cursor：IDE 集成、图形化、实时补全

everything-claude-code 的价值：

  • 提供了经过实战验证的配置体系
  • Skill 机制让 AI 变成"按需专家"
  • Hooks 实现了"无感知"自动化

最佳实践：

  • Token 优化：默认 Sonnet，复杂任务用 Opus
  • MCP 管理：每个项目最多 10 个
  • 压缩时机：逻辑断点手动 /compact

无论选择哪个工具，从小范围开始，逐步扩展配置，才能找到最适合自己的工作流。

原文链接

本文首发于个人博客：chenguangliang.com/posts/blog0…

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