超级管理员
楼主
选 AI 编码工具的时候，大家比的是模型能力和价格。真正决定能不能在团队里推广开的，是权限面。
按控制粒度分六类
编辑器助手：内联补全和对话，改动范围由开发者逐个文件确认。控制面最窄，风险最低，代表是 GitHub Copilot、Cursor 的补全模式。
提示驱动环境：用自然语言描述功能，工具在项目级别生成。必须先定好验收测试，代表是 Replit Agent。
Agentic 编码平台：任务规划 + 多文件执行。控制面最宽，必须限制工具权限，代表是 Claude Code。
画布式编排：多个 Agent 并行在共享任务板或画布上跑，需要显式的任务边界和仓库隔离，代表是 CleanCode、Friday 这类。
可观测与控制平面：不产生代码，只监控和刹车，代表是 Flightdeck。
暂存执行层：Agent 的写操作先落到 copy-on-write 的暂存区，人审完再 apply，代表是 PolicyVisor。
划分原则
按「犯错的成本」分档，而不是按「便利程度」分档。低成本的活（补全、写测试、生成文档）放宽；高成本的活（改架构、动生产配置、执行数据库迁移）必须走暂存 + 人审。
四条硬约束
一是凭据最小化，Agent 不拿生产环境的长期凭证，用短期 token 或者只读账号。二是隔离 runner，别在开发者的个人机器上跑无人值守的 Agent。三是写入前需审批，尤其是 git push、部署、改 DNS 这类不可逆操作。四是完整的操作日志，出问题能追溯。
一句话总结
Agent 的能力提升很快，权限设计却常常被留到最后。先划边界再谈效率，顺序反了，早晚要用一次事故来补课。
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