7 款 AI 编程 CLI 怎么选：任务分工、成本记录与独立审查
选 AI 编程 CLI，我会先看它能否把自己的任务做完，再比较交互、费用和扩展方式。原文的核心判断仍然成立：写完代码之后，需要独立检查。
本文于 2026 年 9 月 27 日重新核对官方文档。下面的分工是选型建议，不是七款工具的统一性能排名；没有同一仓库、同一模型、同一预算下的完整测量，就不能把“更快”“更省”当成普遍结论。
七款工具，分别验证什么
| 工具 | 文档中的定位 | 建议优先验证的场景 | 决策前要确认 |
|---|---|---|---|
| Claude Code | 可读文件、编辑和运行命令的编程 Agent | 已使用 Claude 的项目开发与审查 | 账号计费方式、项目规则与审批设置 |
| Codex CLI | 在终端处理代码库任务 | 修复可复现问题、实现有明确验收条件的改动 | 模型、权限配置与实际任务结果 |
| OpenCode | 支持多种模型接入的编程工具 | 比较不同供应商，保留同一客户端 | 每个模型的认证与工具调用兼容性 |
| Pi | 可扩展的精简编程 Agent | 从少量功能开始，按需定制工作流 | 完成任务所需的扩展和维护时间 |
| omp | 集成多种开发能力的 Pi 衍生工具 | 需要语言服务、调试等能力的任务 | 项目语言支持与配置复杂度 |
| DeepSeek Harness | 以插件组织能力的 Agent harness | 自定义执行与审查流程 | 插件、模型与当前版本的配合 |
| Grok Build | 提供交互终端、无界面运行与 ACP 接入 | 终端工作、脚本化任务或编辑器集成 | 登录方式、输出格式和客户端兼容性 |
这里刻意不填“最强”和“最便宜”。CLI 决定工具、上下文和权限如何组织；模型、提示词、仓库质量和任务难度也会影响结果。换模型之后，原来的比较未必成立。
用三道真实任务做选择
从自己的仓库里选三个已有答案或明确验收条件的任务：一个小 bug、一次跨文件改动、一个带已知缺陷的代码审查。为每个候选工具准备同一起点，给相同说明、时间预算与权限。不要让后一个工具直接读到前一个工具的答案。
| 记录项 | 怎么记 |
|---|---|
| 环境 | 日期、CLI 版本、模型 ID、推理设置、仓库提交 |
| 完成情况 | 原有测试是否通过，需求是否满足，有无无关改动 |
| 人工投入 | 纠正提示次数、审查和返工分钟数 |
| 费用 | 实际计费、缓存命中与未命中输入、输出用量 |
| 时间 | 从发出任务到人工确认可用的总时间 |
| 审查质量 | 找到的真实问题、误报、漏掉的已知缺陷 |
每题先跑一轮淘汰明显不适合的方案，再用不同但相近的任务复查入围者。保留失败结果；只展示成功截图容易高估稳定性。没有运行的数据就留空，不用主观分数补齐。
比 token 单价更有用的成本算法
每个合格任务成本 =（实际调用费用 + 分摊的订阅费用）÷ 验收通过的任务数。 人工返工时间单独记录。使用订阅时，避免将已包含的调用再次算成 API 费用；使用 API 时，以账单用量为准。
缓存折扣只有在请求实际命中时才有意义。不要假设所有任务都有相同命中率，也不要只比较输入单价：长输出、失败重试和额外审查都可能改变总费用。
写代码与审代码怎样分工
先固定一个实现工具和一个审查流程，减少来回切换。审查者可以是另一模型，但不同模型仍可能漏掉同一个错误；测试、复现和人工判断不能省。
给审查工具提供需求、改动 diff、相关代码和已运行的测试。要求每条问题说明触发条件、对应位置、影响和验证方法，区分确定的问题与待确认的猜测。实现者修正后，再运行相关测试并检查最终 diff。
小改动可以先检查边界条件和回归；涉及认证、数据变更或跨模块行为的改动，需要更完整的场景验证。让第二个模型说“通过”，本身不是合并依据。
今天就能开始
选两个候选工具，完成上面的三题记录，然后留下一个主要实现工具和一个审查入口。若需要在 Windows 的 Codex 中接入 OpenCode Go，可继续阅读安装与排错指南。比较路由器时，再看 9Router 替代方案。
官方资料
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