用途：帮助开发者理解并选用 AI 集成开发环境（IDE），覆盖 Windsurf、Cursor、Antigravity、Zed、Cline 及新兴开源方案，并讲解如何将 MCP 服务器与 AI 技能接入开发流程。
主要能力：按开发场景对 Windsurf、Cursor、Antigravity、Zed、Cline 做定位与对比；介绍各 IDE 的 MCP 支持方式、技能集成机制与规则引擎；给出按任务选型建议（MCP 服务器开发、大规模重构、快速原型、团队协作）；总结免费额度最大化与跨 IDE 资源分配的成本控制思路；描述从“人写 AI 辅助”到“全智能体开发”的四阶段演进；并讨论智能体的范围控制、质量门、成本预算、幻觉防控、安全扫描与伦理护栏等监督问题。
使用方式：技能本身不提供安装命令，主要作为选型与配置指导。涉及 MCP 服务器与技能配置时，资料给出示例片段，如
windsorf/config/mcp-servers.yml
servers: filesystem: command: npx args: [-y, "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/tmp"]
以及预算与范围控制示例： agent: scope: max_features: 5 require_human_approval: true supervision: human_checkpoints: ["architecture", "deployment", "security"]
适用场景：需要挑选或迁移 AI IDE、优化订阅与速率限制成本、搭建 MCP 服务器工作流、为智能体设置护栏与人工检查点的个人与团队。
限制：资料中的定价、估值、功能对比与 2026 年趋势属原文陈述，未提供独立验证；本技能不含官方安装命令或代码实现，具体配置需以各产品官方文档为准。部分内容（如具体服务器命令、规则文件路径）为示例性质，实际字段名与用法暂未提供权威说明。