AI IDE怎么选：把上下文、执行环境和验证证据分开看
选AI IDE时，最容易被演示带偏的地方，是把三个问题混成一个：它能看到什么、它在哪里执行、它拿什么证明改对了。界面里都能出现一个“完成”按钮，按钮背后的权限和证据却可能完全不同。
先确定代码和命令去了哪里
Cursor在10月6日发布的更新中介绍了从手机控制本地Agent：任务仍在自己的机器运行，需要电脑保持在线。10月16日的Environment API则面向云端Agent环境。这两种能力都能帮助离开桌面的开发者，但数据边界、凭证管理和故障排查方式不同。不能看到“远程控制”四个字，就推断代码已经上传或始终留在本地。
GitHub对Copilot coding agent的说明也把工作环境、修改和测试日志列为流程的一部分。能自动跑命令，是执行能力；测试覆盖了什么、环境是否接近目标服务，才决定这些日志支持多强的结论。
用一项小任务拆开比较
我更愿意拿“给配置读取增加一个非法值错误”这种任务做选型样本。验收材料可以很短，但必须预先固定：
| 层面 | 先问的问题 | 留下的证据 |
|---|---|---|
| 上下文 | 读到了哪个提交和哪些文件？ | 提交号、输入文件清单 |
| 执行 | 命令在哪运行，能访问哪些凭证？ | 环境说明、实际命令和退出码 |
| 验证 | 正常值、非法值和缺省值都覆盖了吗？ | 测试结果与人工复核意见 |
先保留原始失败，再让工具修复，最后从干净检出重新运行。若工具只展示一段“预期输出”，证据栏就应该空着，不能由一段解释补上。
这个流程也能暴露选型里的隐藏成本：为了让Agent找到入口补了多少文档？环境启动等待了多久？人工复核是否发现越界修改？这些成本属于完成任务的成本，不该只算模型Token。
文档能回答功能，实验回答适用性
本文没有对这些产品做同环境横向跑分。官方发布能支持“提供了某项功能”，不能支持“对我的仓库一定更快”。如果要形成团队采购意见，应预先固定仓库快照、任务集和失败判定，并保留多次运行的分布，避免把一次顺利的演示变成排名。
我的选择顺序是先看数据与执行边界，再看失败时是否容易退出，最后比较在自己任务上的证据质量。编辑器的流畅体验值得考虑，但不能替代这三项判断。
参考
- Cursor更新记录
- GitHub：Copilot在GitHub上的工作方式