你用的那些 AI 工具，到底是什么关系？
写在前面
最近身边的业务同学普遍陷入一种新型焦虑：
“我知道 Claude Code，我也知道 Cursor，我也知道要用 Skill，但我搞不清楚它们是什么关系。我就像在一个没有地图的城市里乱走，知道这个街道叫什么，但不知道它通向哪里。”
这篇文章就是那张地图。
我不会给你讲技术原理，也不会推荐你”最好用的工具”——我只想帮你搞清楚这些东西分别是什么层次的东西，以及它们之间是如何配合工作的。
看完之后，你应该能清楚地说出：”哦，原来我在用的这些玩意儿，是这么回事。”
一、先建立一个框架：三层结构
整个 AI 编程/AI 工作 的工具生态，可以用三层来理解：
1 | ┌─────────────────────────────────────────┐ |
这三层缺一不可，但它们是完全不同性质的东西。混淆它们，是大多数困惑的根源。
二、第一层：模型层（LLM）——真正的大脑
LLM（Large Language Model，大语言模型） 是整个生态的核心。它是真正在”思考”的部分。
你现在能叫得出名字的主流 LLM 大概是这些：
| 公司 | 模型系列 | 常见名字 |
|---|---|---|
| Anthropic | Claude 系列 | Claude 3.5 Sonnet、Claude 3 Opus |
| OpenAI | GPT / o 系列 | GPT-4o、o3、o1 |
| Gemini 系列 | Gemini 2.0 Flash、Gemini Ultra | |
| DeepSeek | DeepSeek 系列 | DeepSeek-V3、DeepSeek-R1 |
| 阿里 | Qwen（通义）系列 | Qwen2.5、QwQ |
| 月之暗面 | Kimi 系列 | Moonshot-v1 |
关键理解：LLM 本身只是一个”大脑”，它不会主动打开文件、不会执行命令、也不会显示在你的屏幕上。它接受文字输入，返回文字输出，仅此而已。
一个很重要的区分：你花钱买的 API（比如 Claude API、OpenAI API），本质上就是在买访问这个大脑的权限。你发一段话给它，它回你一段话，按字数计费。
所以，LLM 是原材料，不是产品。
三、第二层：宿主层（CLI / IDE）——你操作 AI 的界面
大脑有了，但你没法直接跟大脑说话。你需要一个界面，也叫宿主（Host）。
这一层有两种形态：
形态一：CLI（命令行工具）
CLI（Command Line Interface，命令行界面）是你在终端里打命令用的工具。
常见的 AI CLI 工具：
| 工具名 | 背后公司 | 底层模型 |
|---|---|---|
| Claude Code | Anthropic | Claude 系列 |
| Codex CLI | OpenAI | GPT / o 系列 |
| Gemini CLI | Gemini 系列 | |
| oh-my-opencode | 社区 | 可配置（Claude/GPT 等） |
| Kimi CLI | 月之暗面 | Moonshot 系列 |
这类工具的特点是：你在终端里跟 AI 对话，AI 可以帮你读文件、写代码、执行命令。核心能力是操作文件系统和终端——这是它跟普通聊天框的本质区别。
形态二：IDE（集成开发环境）
IDE 是带图形界面的编辑器，AI 功能集成在里面。
常见的 AI IDE 工具：
| 工具名 | 形态 | 特点 |
|---|---|---|
| Cursor | 独立 IDE | 基于 VS Code，深度 AI 集成 |
| GitHub Copilot | VS Code / JetBrains 插件 | 主要做代码补全和对话 |
| Windsurf | 独立 IDE | 主打”Agentic”体验 |
| Zed | 独立 IDE | 轻量，原生 AI 支持 |
| Trae | 独立 IDE（字节） | 国内，面向中国开发者 |
CLI 和 IDE 的关系
很多人以为这两者是竞争关系，其实它们是不同使用场景下的同类工具。
| 维度 | CLI | IDE |
|---|---|---|
| 界面 | 纯文字终端 | 图形界面 |
| 适合谁 | 习惯命令行的工程师 | 所有人 |
| 能力边界 | 偏向自动化、批处理 | 偏向交互式编辑 |
| 可定制性 | 更高（脚本组合） | 较低 |
本质上，CLI 和 IDE 都是”宿主”——它们负责把你的需求传给 LLM，再把 LLM 的输出呈现给你，同时提供文件读写、终端执行等能力。
一个容易混淆的点：底层用的 LLM 和宿主是分开的。Cursor 默认用 Claude，但你也可以配置成用 GPT-4。Claude Code 默认用 Claude，但理论上也能接其他模型。“我在用 Cursor” ≠ “我在用 Claude”，这是两回事。
四、第三层：增强层（Skill / MCP）——给 AI 装上工具箱
光有大脑和界面还不够。你希望 AI 不只是”说说话”，还能真正干事情——查数据库、调 API、执行特定的业务流程。
这就是第三层的价值：给 AI 扩展能力。
Skill：给 AI 的”操作手册”
Skill（技能包） 本质上是一份写给 AI 的说明书，告诉它遇到某类任务时该怎么做、用什么脚本、遵循什么流程。
一个 Skill 通常长这样：
1 | my-skill/ |
SKILL.md 里写的是自然语言的指令，比如：
“当用户让你查询订单状态时，调用
scripts/query_order.py，参数是订单号，返回格式是 JSON。”
AI 读到这份说明书，就知道遇到”查订单”这类需求时该怎么做。
这就是 Skill 的本质：不是给人看的代码，而是给 AI 看的说明书。
目前 Skill 有一套统一规范（agentskills.io），主流 CLI 工具——Claude Code、Codex、oh-my-opencode 等——都支持这套格式，写一份 Skill 可以跑在多个 CLI 上。
MCP：给 AI 的”标准接口”
MCP（Model Context Protocol） 是另一种扩展方式，但层次更低，更技术性。
如果说 Skill 是”操作手册”，那 MCP 是”标准插头”。
MCP 解决的问题是：AI 怎么连接外部系统（数据库、Web 服务、文件系统、各种 API）？每次都要从头集成太麻烦，于是 Anthropic 提出了 MCP 这个标准协议——任何外部系统，只要实现了 MCP 接口，AI 就能直接调用，不需要重复开发。
常见的 MCP Server 有：读文件的、查数据库的、调 GitHub 的、搜索网页的……
对业务人员的简单理解：
- MCP Server = 封装好的”工具”，技术同学负责开发和维护
- AI 通过 MCP 调用这些工具，就像人类通过 App 访问各种服务
- 你不需要知道 MCP 怎么实现，只需要知道”我们公司的某某系统已经接了 MCP，AI 可以直接用”
Skill 和 MCP 的区别
| 维度 | Skill | MCP |
|---|---|---|
| 本质 | 给 AI 的说明书 + 脚本 | 标准化的工具接口协议 |
| 谁来写 | 任何人（Markdown + 脚本） | 技术人员（实现协议） |
| 灵活性 | 高，自然语言描述流程 | 中，需要按协议格式实现 |
| 适合场景 | 定义 AI 的工作流程 | 连接外部系统和数据源 |
五、把三层串起来：一个完整的例子
假设你是一个运营同学，想让 AI 帮你每天早上自动拉取前一天的 GMV 数据，然后生成一份简报发到飞书群。
这件事在三层结构里是这样运作的：
第一层（LLM）：选用 Claude 3.5 Sonnet，它负责理解你的需求、撰写简报文字、判断数据异常。
第二层（宿主/CLI）：你用 Claude Code 或 oh-my-opencode 作为宿主，它负责调度整个流程、执行脚本、管理对话。
第三层（增强）：
- 一个 MCP Server 连接你们公司的数据仓库（技术同学搭建），AI 可以通过它查 GMV 数据。
- 一个 Skill 定义了”GMV 简报”的工作流程：先拉数据、再生成分析、最后调用飞书 API 发消息。
整个链路：你发出一条指令 → 宿主接收 → LLM 理解和规划 → 通过 Skill 的脚本拉取数据（MCP 提供数据库访问）→ LLM 生成文字 → 宿主执行飞书 API 发送简报。
每一层做自己擅长的事，没有哪一层可以替代另一层。
六、常见的混淆和误区
误区一：”我在用 Cursor，我就是在用 Claude”
不一定。Cursor 是宿主，它可以接 Claude，也可以接 GPT-4，也可以接本地模型。工具 ≠ 模型。
误区二：”Claude Code 和 Cursor 是竞争产品”
从某种角度看是，但它们属于不同形态。Cursor 是 IDE，带图形界面；Claude Code 是 CLI，在终端里用。你甚至可以同时用两者——在 Cursor 里做交互式编辑，在终端里用 Claude Code 做批量处理。
误区三：”Skill 是给工程师用的，我用不上”
错。Skill 的设计初衷就是让非工程师也能定义 AI 的工作方式。一个 Skill 的核心是一份 Markdown 文档，你只需要用自然语言写清楚”遇到 XX 任务，按照 YY 步骤去做”，AI 就能照着执行。会写文档，就能写 Skill。
误区四：”换了 LLM，一切都要重来”
不是。这正是三层结构的价值所在。你的 Skill 是写给 AI 看的说明书，不依赖特定 LLM；你用的宿主（如 oh-my-opencode）通常支持切换底层模型。上层的东西不会因为你换了大脑就失效。
误区五：”MCP 和 Skill 是一回事”
不是。MCP 是技术底层，负责”AI 怎么连接外部系统”；Skill 是业务上层，负责”AI 遇到这类任务该怎么做”。一个 Skill 里可能会用到 MCP 提供的工具，但两者是不同层次的概念。
七、给业务人员的实操建议
如果你是一个业务人员，正在被这些概念搞晕，以下是一个简单的决策框架：
Step 1：先锁定你的宿主（CLI 或 IDE）
- 如果你在用 Mac/Linux，且不怕命令行，试试 Claude Code 或 oh-my-opencode
- 如果你想要图形界面，用 Cursor 或 Trae（国内访问更稳定）
- 不确定？先装 Cursor，门槛最低
Step 2：不要纠结底层用哪个 LLM
宿主通常会帮你选一个默认模型（比如 Cursor 默认 Claude）。在你刚开始用的阶段，不需要研究模型差异，先跑起来。
Step 3：Skill 是你”训练 AI 理解你业务”的核心工具
当你发现某类任务 AI 经常做不到位，或者每次都要重复给它解释背景，这时候就值得写一个 Skill——把背景、流程、规范一次性写清楚，让 AI 永远记得。
Step 4：MCP 交给技术同学
你不需要关心 MCP 怎么实现。你只需要告诉技术同学”我希望 AI 能访问 XXX 系统的数据”，让他们帮你搭好 MCP Server。
总结
用一张图把三层关系固化在脑子里：
1 | 你的需求 |
- LLM = 大脑，真正思考的部分，你通过 API 访问它
- CLI / IDE = 你操作 AI 的界面，不同形态，本质相同
- Skill = 给 AI 的操作手册，你写，AI 执行
- MCP = 标准插头，让 AI 能连接外部系统
这四件东西，各司其职，层层叠加，组成了你每天在用的那些 AI 工具。
下次再看到一个新工具的名字，先问自己：它属于哪一层？——这一个问题，能帮你排除 80% 的困惑。