年初我们写过终端与 IDE 的路线之争（这篇），半年过去，战况比当时清晰多了：没有谁吃掉谁，市场按工作方式裂成了三块。
年中正好做一次选型盘点。写给要给团队定工具栈的人。
三分天下的格局
终端派（Claude Code、Codex CLI）：AI 是执行者，你是指挥官。给目标、放权限、收结果，改动以任务为单位。上半年这一派吃掉了最多的重度用户，尤其是愿意让 AI 直接改仓库的人。
IDE 派（Cursor、Windsurf、Copilot）：AI 是副驾驶，你始终握着方向盘。补全、行内修改、tab 键接受，改动以行为单位。Cursor 月活破千万说明这条路线的受众依然是最大盘子。
agent 派（后台异步跑的那批）：AI 是外包团队，你是甲方。提需求单，它开分支、写代码、提 PR，你只做 review。适合批量杂活：依赖升级、测试补全、跨仓库的机械改动。
三派不互斥，重度团队往往三样都有。真正的问题是预算和习惯的分配比例。
按团队画像的选型建议
| 团队画像 | 主力 | 补充 |
|---|---|---|
| 个人开发者 / 独立黑客 | Claude Code | Cursor 免费档 |
| 初创小团队（快糙猛） | Cursor | agent 跑杂活 |
| 中大型工程团队 | IDE 派统一采购 | 终端派给资深工程师开小灶 |
| 强合规企业 | Copilot（微软全家桶联动） | 内网部署的开源方案 |
几条半年实战攒下的经验：
别按跑分选，按"谁改代码"选。 愿意让 AI 直接动仓库的团队，终端派效率碾压；坚持每行都要人看的团队，硬上终端派只会互相折磨。
模型可换，工作流难换。 Cursor 接入 Grok 4.5、Claude Code 支持多模型路由，2026 年的工具基本都做了模型解耦。选工具本质是选工作流，模型焦虑可以放下了。
agent 派的账要单独算。 后台 agent 按任务烧 token，一个配置不当的自动化任务一晚上能烧掉一顿大餐钱。上了 agent 派的团队，第一件事是建用量监控。
下半年的变量
一是 ChatGPT Work 这类办公 agent 和编程工具的边界在融化，“写代码"正在变成通用 agent 的一个子能力；二是本地算力（RTX Spark 们）成熟后，“敏感代码不出内网"的本地编程助手会是新战场。
工具会继续换代，但方向已经不可逆：AI 从"帮你写代码"走向"替你干活”，人的位置从写作者移向验收者。选型的终极问题其实是：你的团队准备好当甲方了吗？