Coding AI 爭霸戰：從 Copilot、Cursor 到 Antigravity，2025 開發者該如何選對軍火庫？

嗨，我是浪花科技的 Eric。如果你跟我一樣，每天都在跟程式碼搏鬥，那你最近一定有一種「焦慮感」。不是因為 bug 修不完，而是 AI 工具出得實在太快了！前年我們還在讚嘆 GitHub Copilot 自動補全的神奇，去年 Cursor 就跳出來說它能讀懂整個專案，到了 2025 年，Google 的 Antigravity 概念（以及背後的 Agentic Workflow）又把我們推向了「任務導向」的新紀元。

身為資深工程師，我的 VS Code 擴充功能列表早就塞滿了各種 AI 助手。但老實說，工具不是越多越好，而是要「用對地方」。你不會拿手術刀去切牛排，也不會拿電鋸去修手錶。

今天這篇文章，我不談虛無縹緲的未來，我們來談談實戰。從最基礎的自動補全，到現在最火紅的 Antigravity 任務導向開發，究竟哪種專案、哪個情境適合用哪一套工具？這是我這段時間「親身試毒」後的心得報告。

1. GitHub Copilot：隨叫隨到的「貼身書僮」

定位：微觀層面的加速器 (Micro-Optimization)

即便現在 AI 工具百花齊放，我依然沒有退訂 GitHub Copilot。為什麼？因為它的強項在於「極速的單點補全」。

當你在寫一個標準的 WordPress Filter，或者是一個常見的 Array 處理函式時，Copilot 幾乎是在你大腦想到邏輯的同時，程式碼就已經出現在螢幕上了。它不需要你切換視窗、不需要你輸入 Prompt，它就在那裡，默默地幫你省下敲擊鍵盤的次數。

適合場景：

• 快速編寫 boilerplate code： 例如建立一個新的 WP_Query 迴圈。
• 簡單的邏輯補完： 已知變數 A 和 B，要寫一個 function 計算它們的總和。
• 正如其名「副駕駛」： 你手握方向盤（主導邏輯），它幫你看路（補全語法）。

工程師碎碎念：
Copilot 最大的缺點是「健忘」。它通常只看得到當前檔案或開啟的幾個分頁，對於跨檔案的複雜邏輯，它常常會產生「幻覺」或給出不存在的函式。但在寫這種簡單的 function 時，它還是很香的：

// Copilot 瞬間補全的範例
function roamer_filter_content( $content ) {
    if ( is_single() && in_category( 'news' ) ) {
        $custom_text = '<p>感謝閱讀浪花科技新聞專欄</p>';
        $content .= $custom_text;
    }
    return $content;
}
add_filter( 'the_content', 'roamer_filter_content' );

2. Cursor：懂你整個專案的「資深同事」

定位：中觀層面的重構與理解 (Context-Aware Refactoring)

如果說 Copilot 是貼身書僮，那 Cursor 就是坐在你旁邊、剛好把整個專案都看過一遍的資深同事。Cursor 最大的殺手鐧在於它的 Codebase Indexing (程式碼庫索引)。

當我接手一個遺留專案（Legacy Project），或者需要對現有的 Laravel Service 進行重構時，我首選 Cursor。你可以直接用 `Cmd+K` 或是 Chat 面板問它：「幫我把這個 Controller 的邏輯拆分到 Service Layer，並參考專案中現有的 Service 寫法。」

Cursor 不會瞎掰一個全新的寫法，它會去「讀」你專案裡其他的檔案，模仿你的 Coding Style。這點對於團隊協作來說至關重要，因為它不會破壞程式碼的一致性。

適合場景：

• 接手新專案 (Onboarding)： 問它「這個專案的路由結構是怎麼設計的？」。
• 程式碼重構 (Refactoring)： 將義大利麵條式的程式碼模組化。
• 除錯 (Debugging)： 把錯誤訊息丟給它，它會結合你的程式碼上下文找出原因。

工程師碎碎念：
Cursor 雖然強，但它本質上還是在「IDE 內部」運作。它更像是一個超級強化的編輯器，你需要與它頻繁對話（Chat-based）。當你需要它「主動」去幫你跑測試、開瀏覽器驗證時，它就顯得力不從心了。

3. Antigravity：統籌大局的「AI 架構師」

定位：宏觀層面的任務導向 (Task-Oriented & Agentic)

來到 2025 年，我們談論的重點已經從「Autocomplete」轉向了「Antigravity」（這裡指代 Google 的 Project IDX 概念、Gemini 1.5 Pro 的超長 Context Window 以及 Agentic Workflow 的總稱）。

Antigravity 的核心邏輯是「任務導向」。你不再是一行一行地寫 code，甚至不再是一個檔案一個檔案地改。你是給出一個「目標」：

「幫我開發一個 WordPress 外掛，包含後台設定頁面、一個 Shortcode，並且要串接 OpenAI API，最後幫我寫好單元測試。」

在 Antigravity 的模式下（例如透過多代理人 Multi-Agent 系統），AI 會：

1. 規劃 (Plan)： 思考需要哪些檔案結構。
2. 執行 (Execute)： 同時生成 PHP、JS、CSS 檔案。
3. 驗證 (Verify)： 如果它是整合在像 Project IDX 這樣的環境，它甚至能理解終端機的報錯並自我修正。

適合場景：

• 從零到一的模組開發： 瞬間生成完整的 CRUD 骨架。
• 複雜的跨系統整合： 需要同時考慮 API、資料庫與前端顯示的任務。
• 架構設計與驗證： 讓 AI 擔任架構師，規劃整個系統的資料流。

// 在 Antigravity 模式下，我們更關注的是 Prompt 的結構化
// 這種 Prompt 通常包含：角色設定、任務目標、限制條件、輸出格式

Task: Create a WooCommerce Custom Payment Gateway
Constraints:
- Integrate with ECPay API
- Use Singleton Pattern
- Include logging mechanism
- Compatible with WooCommerce 8.0+

4. 實戰擂台：哪種專案該用哪套工具？

為了讓大家更直觀地選擇，我整理了以下這個決策矩陣。這是我自己在浪花科技內部開發時的判斷標準：

• 情境 A：日常維護、修復小 Bug
  👉 首選：GitHub Copilot
  原因： 速度最快，不需要切換視窗，思緒不會被打斷。你只需要有人幫你把 `foreach` 寫完。
• 情境 B：接手他人程式碼、功能優化、重構
  👉 首選：Cursor
  原因： 需要理解上下文（Context）。Copilot 容易瞎猜，但 Cursor 知道你專案裡的 `User` 類別定義在哪裡，能寫出正確的引用。
• 情境 C：開發全新功能模組、POC (概念驗證)、複雜系統設計
  👉 首選：Antigravity (Agentic Tools)
  原因： 涉及多個檔案的連動。用 Cursor 你需要一個個檔案打開來改，用 Antigravity 模式，你可以讓 AI 一次性規劃並生成整套解決方案。

5. 結論：混合雙打才是王道

很多工程師問我：「Eric，所以我該退訂 Copilot 改用 Cursor 嗎？」或者「有了 Antigravity，我還需要學寫 Code 嗎？」

我的答案是：成年人不做選擇，我全都要（如果預算允許的話）。

在浪花科技，我目前的終極工作流是這樣的：
1. 規劃階段： 使用 Antigravity/Gemini 等高階模型進行架構討論，生成專案骨架與核心邏輯。
2. 開發階段： 在 Cursor 中進行實作，利用它的 Codebase Context 確保新寫的程式碼符合專案規範。
3. Coding 過程： 開著 Copilot，讓它處理那些瑣碎的 array mapping、字串處理，保持我的打字速度跟得上思考速度。

AI 工具不是用來取代你的，是用來讓你從「碼農」升級成「技術決策者」的。從 Copilot 到 Antigravity，變化的不是工具的強弱，而是我們「與程式碼互動的層次」——從單行、單檔，進化到了系統層級。

別被工具綁架，而是要讓工具成為你大腦的延伸。這才是 2025 年開發者該有的姿態。

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