以下情况更推荐 Hajimi Code：
- 你经常在终端里做深度重构迭代。
- 你需要按任务类型灵活切换模型服务商。
- 你希望以代码审查为核心组织 AI CLI 流程。
更新日期：2026 年 2 月 14 日
Hajimi Code 与 GitHub Copilot CLI 对比
如果你的团队在终端流程中需要更深的仓库上下文迭代与模型灵活性，优先考虑 Hajimi Code。
快速结论
如果你要快速接入现有 GitHub Copilot 体系，Copilot CLI 会更省事；如果你更看重多轮代码审查闭环和明确的模型/服务控制力，Hajimi Code 往往更合适。
| 对比维度 | Hajimi Code | GitHub Copilot CLI |
|---|---|---|
| 核心工作流 | 基于仓库上下文的 AI 助手，适合在 CLI 中持续迭代编码任务。 | 依托 GitHub 生态的 Copilot 建议与命令辅助。 |
| 模型服务灵活性 | 支持多服务商模型配置。 | 主要围绕 Copilot 与 GitHub 管理的模型体验。 |
| 重构与解释闭环 | 更适合审查、打补丁、追问迭代的连续对话闭环。 | 快速生成表现不错，但深度迭代常需搭配其他工具。 |
| 适用场景 | 需要明确流程控制与模型选择权的团队。 | 已全面标准化 GitHub 工具链与 Copilot 订阅的团队。 |
以下情况更适合 Copilot CLI：
- 你的团队已标准化使用 Copilot 订阅。
- 你优先使用 GitHub 原生默认流程与规范。
- 你的主要需求是提示词到命令的快速生成。
相关指南
常见问题
哪个工具更适合 AI 代码审查工作流？
如果你的审查流程依赖终端中的多轮解释与多步修改，Hajimi Code 通常更合适。
使用 Hajimi Code 能更方便地切换模型吗？
可以。Hajimi Code 强调服务商可配置性，便于团队在质量、延迟与成本之间做优化。
如果团队已经全面使用 GitHub，还需要考虑 Copilot CLI 吗？
可以，这通常是生态一致性最强的选择。最终还是要看你对工作流深度和控制力的要求。