每日 AI 工具精选 · 第 010 期｜Qwen Code、Lovart、Exa 等 10 款适合写代码、做设计和搭 Agent 的工具
第 010 期精选 10 款可进入工作流的 AI Agent 生产力工具，覆盖 Qwen Code、Kilo Code、Codex CLI、OpenCode、Lovart、Recraft、Figma Make、Exa、Jina Reader 和 Firecrawl。文章按写代码、平面设计、信息检索三类说明功能亮点、适用场景、使用提醒与官网入口，帮助开发者、设计师和 Agent/RAG 开发者快速判断先试哪一款。
Vistazo a la investigación
本期先给结论：如果你是开发者，优先试 Qwen Code / Kilo Code / Codex CLI；如果你做视觉物料，先看 Lovart / Recraft；如果你在搭 Agent、RAG 或研究工作流，Exa / Jina Reader / Firecrawl 比普通搜索框更像底层零件。
筛选口径没有按「最会刷屏」排序，而是看三件事：能不能直接进入工作流、有没有公开产品入口或开源仓库、是否在国内开发者或设计师语境里有讨论空间。海外工具若有账号、网络或付费门槛，我会直接写在使用提醒里。
10 款工具速览
| 板块 | 工具 | 适合先拿来做什么 | 获取入口 |
|---|---|---|---|
| 写代码 | Qwen Code | 用通义系模型跑终端 Agent、批量改代码、接 IDE / IM 工作流 | GitHub |
| 写代码 | Kilo Code | 在 VS Code、JetBrains 或 CLI 里用 500+ 模型跑代码任务 | GitHub |
| 写代码 | OpenAI Codex CLI | 在本地终端让 Codex 读仓库、改文件、跑命令 | GitHub |
| 写代码 | OpenCode | 开源终端 / IDE / 桌面多端编码 Agent，并行开多个会话 | 官网 |
| 平面设计 | Lovart | 从品牌说明一路生成 logo、包装、社媒图、视频广告等物料 | 官网 |
| 平面设计 | Recraft | 生成品牌视觉、矢量图、mockup 和可商用风格素材 | 官网 |
| 平面设计 | Figma Make | 把页面想法、产品流程或设计稿变成功能原型 | 官网 |
| 信息检索 | Exa | 给 Agent 接入语义搜索、网页抓取、结构化抽取和深度研究 | 官网 |
| 信息检索 | Jina Reader | 把网页转成 LLM 友好的 Markdown，顺手做搜索和网页读取 | 官网 |
| 信息检索 | Firecrawl | 为 Agent / RAG 抓网页、转 Markdown / JSON、处理动态页面 | 官网 |
写代码：今天优先看开源终端 Agent 和可接国产模型的 IDE Agent
1. Qwen Code：通义系开发者可以先试的终端 Agent
一句话定位：Qwen Code 是 QwenLM 开源的终端 AI 编码 Agent，仓库页显示它主打 Auto-Memory、Auto-Skills、SubAgents、Agent Teams、MCP，以及 OpenAI / Anthropic / Gemini / Qwen 等多协议接入；仓库在本轮抓取时显示 25.4k star、6,444 次提交。1
适合场景：你已经在用通义千问或 Qwen3-Coder，希望把「问模型」升级成「让模型在仓库里跑任务」。它可以在终端交互模式里引用文件，也支持 headless 模式、IDE 插件、Desktop、daemon、SDK 和 IM Bot。1
使用提醒：别把它当补全插件。第一次接入时先给只读任务，比如「总结仓库结构」「找出测试入口」「生成改动计划」。确认它的上下文理解没跑偏后，再允许改文件、跑测试或接 MCP。
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2. Kilo Code：想在 IDE 里切模型的团队，可以把它当统一入口
一句话定位：Kilo Code 仓库介绍自己是面向 VS Code、JetBrains 和 CLI 的开源 coding agent，本轮抓取时 GitHub 显示 22.9k star、23,703 次提交，并在 README 中提供简体中文入口。2
适合场景：团队成员有人用 VS Code，有人用 JetBrains，还希望按任务切 Claude、GPT、Gemini、Qwen、DeepSeek、GLM 等模型。Kilo 的卖点是把 IDE、CLI 和模型选择做成一个统一的 Agent 工作台。2
使用提醒：模型越多，越要先定规则。建议把「可自动执行的命令」「需要人工确认的命令」「禁止访问的目录」写进项目说明，不然 Agent 能力越强，误操作范围也越大。
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3. OpenAI Codex CLI：适合重度 ChatGPT / OpenAI 用户的本地终端 Agent
一句话定位：OpenAI 的 Codex CLI 是在本地电脑运行的编码 Agent，README 明确写到可通过 macOS / Linux 脚本、Windows PowerShell、npm、Homebrew 或 GitHub Release 安装；本轮抓取时仓库显示 92.2k star，最新 release 为 2026 年 6 月 18 日的 0.141.0。3
适合场景：你本来就有 ChatGPT Plus / Pro / Business / Edu / Enterprise 或 OpenAI API key，希望把聊天式编程迁到终端里，让 Agent 直接读仓库、提出 patch、跑命令。3
使用提醒：国内用户要先确认账号、网络和 API 计费可用。企业项目使用前还要看清数据、日志、凭据管理方式，不要把生产密钥直接暴露给终端 Agent。
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4. OpenCode：多会话并行和隐私敏感项目可关注
一句话定位：OpenCode 官网称它是开源 AI coding agent，可在 terminal、IDE 或 desktop 使用，支持 75+ LLM providers、LSP 自动加载、多会话并行、session 分享和本地模型。官网还写到它不存储代码或上下文数据。4
适合场景：你经常同时开多个任务，比如一个 Agent 修测试、一个 Agent 写迁移脚本、另一个 Agent 查文档。OpenCode 的 multi-session 更适合这种「并行派活」模式。
使用提醒：并行不是越多越好。建议一个 session 只负责一个明确目标，并要求它先输出计划，再开始改动。否则多个 Agent 同时改仓库，合并冲突会抵消掉省下的时间。
平面设计：从单张生图，转向可迭代的设计工作流
5. Lovart：从品牌想法到整套营销物料
一句话定位：Lovart 官网把自己称为 AI design partner，主张「从 logo 到完整营销活动都在一次对话里完成」，覆盖 logo、包装、社媒内容、视频广告，并强调可以把颜色、布局和品牌语气统一成可扩展的品牌世界。5
适合场景：运营、独立开发者、小团队需要快速做活动主视觉、商品页素材、品牌系统初稿。它比单纯文生图更适合「先理解需求，再给方案，再改稿」的任务。
使用提醒：中文海报仍要人工复核。硅星人的星流 Agent 上手评测提到，国内版在中文文字替换上曾出现把中文改成英文、中文文字效果异常等问题；这类问题在正式商用前必须逐字检查。6
6. Recraft：更偏设计师的视觉资产生成器
一句话定位：Recraft 官网写到它提供 text-to-image 模型和设计平台，面向 photorealism、vector generation、custom styles、mockups 等场景，并强调模型不只追求 prompt accuracy，也追求设计审美。7
适合场景：你需要做 icon、海报、品牌视觉、产品 mockup、可复用插画风格。它比「只出一张漂亮图」更适合需要统一风格的视觉资产库。
使用提醒：矢量、字体、商标和人物肖像都要单独查授权。Recraft 可以提高出图效率，但不能替你完成商用合规审查。
7. Figma Make：把设计想法变成功能原型
一句话定位：Figma Make 官网说明它可以从设计和 prompt 出发，快速生成 functional prototype；官方页面还展示了 onboarding flow、data dashboard、gradient gallery 等入口。8
适合场景：产品经理、设计师和前端一起做低保真到高保真的过渡。你可以先用 Figma Make 把想法变成可点的原型，再回到设计系统里精修组件、状态和交互。
使用提醒：它更像原型加速器，不是最终交付的设计审查员。生成后要检查响应式、组件命名、可访问性和设计系统一致性。
信息检索：给 Agent 装「能读网页」的底层能力
8. Exa：AI Agent 用的搜索和研究 API
一句话定位：Exa 官网直接写着「Web search, built for AI agents」，一套 API 覆盖 search、crawling、research agents；页面还展示了低延迟搜索、deep research、结构化输出和 grounded citations 等能力。9
适合场景：你在做研究型 Agent、销售线索挖掘、竞品监控、代码文档检索，需要的不只是蓝色链接，而是可喂给模型的内容片段、结构化结果和引用。
使用提醒：Exa 更适合开发者和 Agent 工作流，不太适合普通用户当浏览器搜索框。腾讯云开发者社区有一篇 Exa 工具评测提到，国内 AI 博主和频道曾讨论 exa-code，并把它放在 coding agent 上下文检索场景里评估。10
9. Jina Reader：把网页变成模型能读的 Markdown
一句话定位：Jina Reader 官方说明，它可以通过在 URL 前加
r.jina.ai 把网页转成 LLM-friendly input；同一页面还给出 s.jina.ai 搜索入口和 MCP server 入口。11适合场景：你在搭 RAG、知识库、日报抓取、网页总结工具，卡在「HTML 太脏、广告太多、上下文太长」。Jina Reader 的价值是把网页先清洗成模型更容易消费的文本。
使用提醒：它不是万能爬虫。遇到登录墙、动态页面、反爬、付费内容时，仍要准备替代路径。对法律、医疗、金融等高风险内容，Reader 输出只能当原文清洗结果，不能替代人工核验。
10. Firecrawl：把搜索、抓取、交互打包给 Agent
一句话定位：Firecrawl 官网称它是给 AI agents 使用的 clean web data 工具包，支持 search、scrape、interact，并把网页转成 clean Markdown 或 structured data；官网还写到它被 150,000+ companies 使用，且开源仓库入口在官网显著位置。12
适合场景：你要让 Agent 读取产品文档、竞争对手页面、招聘页、帮助中心或动态网页。相比自己维护 Playwright + 解析规则，Firecrawl 更像现成的网页数据层。
使用提醒：成本和稳定性要提前压测。SegmentFault 文章把 Firecrawl 放在「AI Agent 必备的高性能 Web 数据接口」里，强调它能将复杂网页转成适合大模型处理的格式，并支持 MCP 集成。13
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怎么选：别一次装 10 个，按角色先试 1-2 个
- 开发者：如果你偏国产模型和终端工作流，先试 Qwen Code；如果团队模型来源很杂，先试 Kilo Code；如果你已经有 ChatGPT 订阅或 OpenAI API，Codex CLI 上手成本低；如果你想并行跑多个编码会话，再看 OpenCode。
- 设计师 / 运营：活动海报、品牌初稿先试 Lovart；需要可复用视觉资产、矢量和 mockup，先试 Recraft；产品原型和页面流程，优先 Figma Make。
- Agent / RAG 开发者：需要搜索排序和结构化研究，先试 Exa；需要网页转 Markdown，先试 Jina Reader；需要抓取、动态页面和 MCP 组合，先试 Firecrawl。
本期不建议盲目追「全自动」。真正能省时间的用法，是先把边界写清楚：哪些目录能改、哪些命令能跑、哪些素材能商用、哪些网页能抓。Agent 工具最怕的不是能力不够，而是权限给得太早。
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