Матрица инструментов для ИИ-кодинга

Предиктор Икс поддерживает 12 инструментов для ИИ; они реализуют один и тот же интерфейс, но возможности каждого из них существенно различаются.

Предиктор Икс поставляется со встроенной поддержкой 12 инструментов для ИИ-кодинга. Все они реализуют единый интерфейс — очередь, отправка, выполнение, возврат результатов — поэтому вы можете управлять любым из них через одну и ту же панель Предиктор Икс. Однако возможности инструментов существенно различаются: от поддержки возобновления сессии и MCP до расположения файлов навыков и выбора моделей. На этой странице приведена полная матрица возможностей.

Руководство по выбору инструмента при создании агента см. в разделе Создание и настройка агентов.

Матрица возможностей

Инструмент	Вендор	Возобновление сессии	MCP	Путь для внедрения навыков	Выбор модели
Antigravity	Google	✅ (`--conversation <id>`)	❌	`.agents/skills/`	Динамическое обнаружение (`agy models`)
Claude Code	Anthropic	✅	✅	`.claude/skills/`	Статический + флаг
Codex	OpenAI	✅	✅	`$CODEX_HOME/skills/`	Статический
Copilot	GitHub	✅	❌	`.github/skills/`	Статический (определяется правами учетной записи)
Cursor	Anysphere	✅	✅	`.cursor/skills/`	Динамическое обнаружение
Gemini	Google	❌	❌	`.agent_context/skills/`	Статический
Hermes	Nous Research	✅	✅	`.agent_context/skills/` (резервный)	Динамическое обнаружение
Kimi	Moonshot	✅	✅	`.kimi/skills/`	Динамическое обнаружение
Kiro CLI	Amazon	✅	✅	`.kiro/skills/`	Динамическое обнаружение
OpenCode	SST	✅	✅	`.opencode/skills/`	Динамическое обнаружение + варианты
OpenClaw	Open source	✅	✅	`.agent_context/skills/` (резервный)	Привязан к агенту, нельзя менять для каждой задачи
Pi	Inflection AI	✅ (сессия — это путь к файлу)	❌	`.pi/skills/`	Динамическое обнаружение

Назначение каждого инструмента

Antigravity

От Google. Бинарный файл CLI называется agy. Работает в связке с сервисом Google Antigravity и поставляется с моделью по умолчанию на базе Gemini. Возобновление сессии работает через --conversation <id>; демон захватывает UUID беседы из лог-файла CLI, так как stdout выводит обычный текст, а не структурированный поток событий. Выбор модели работает через флаг --model (добавлен в agy 1.0.6): демон перечисляет каталог с помощью agy models и использует выбранное значение буквально. Обратите внимание, что это отображаемые строки, такие как Claude Opus 4.6 (Thinking), а не идентификаторы provider/model. Если agy не распознает значение, он просто проигнорирует команду, поэтому лучше выбирать из обнаруженного списка, а не вводить вручную. Навыки сохраняются в .agents/skills/ (CLI наследует структуру рабочих навыков Gemini CLI — см. документацию по миграции Antigravity).

Claude Code

От Anthropic. Первый выбор для новых пользователей — наиболее полный набор функций: корректно работает возобновление сессии, поддерживается конфигурация MCP, а также флаги тонкой настройки, такие как --max-turns и --append-system-prompt. Требуется API-ключ Anthropic.

Codex

От OpenAI. Использует JSON-RPC 2.0, обладает более строгой поддержкой состояния и детализированным механизмом подтверждения (ручное одобрение для exec_command и patch_apply). Конфигурация MCP материализуется в $CODEX_HOME/config.toml для каждой задачи. Возобновление сессии работает через thread/resume сервера приложений Codex; если сохраненный поток отсутствует или устарел, Предиктор Икс возвращается к новому потоку, чтобы задача могла быть выполнена.

Copilot

От GitHub. Маршрутизация моделей осуществляется через права вашей учетной записи GitHub — инструмент не выбирает модель самостоятельно, это делает GitHub. Размещение навыков в .github/skills/ является механизмом нативного обнаружения GitHub CLI.

Cursor

От Anysphere, CLI-аналог редактора Cursor. Возобновление сессии работает в текущих версиях Cursor Agent: событие stream-json включает session_id, и Предиктор Икс передает его обратно с помощью --resume <id> при следующем запуске. Конфигурация MCP материализуется в .cursor/mcp.json рабочей области задачи, а файл одобрений проекта Cursor записывается в CURSOR_DATA_DIR для каждой задачи, чтобы управляемые MCP-серверы не зависели от глобальных настроек одобрений в Cursor.

Gemini

От Google, поддерживает серии Gemini 2.5 и 3. Нет возобновления сессии и поддержки MCP — подходит для одноразовых задач, не требующих долгой памяти контекста.

Hermes

От Nous Research. Использует протокол ACP (разделяет транспорт с Kimi). Возобновление сессии работает, конфигурация MCP передается через ACP mcpServers. Однако путь для внедрения навыков — это общий резервный путь (.agent_context/skills/), а не выделенный. Если сам Hermes CLI не читает этот путь, навыки могут не вступить в силу. Проверяйте экспериментально.

Kimi

От Moonshot, нацелен на китайский рынок. Использует протокол ACP вместе с Hermes, включая конфигурацию MCP через mcpServers, но путь к навыкам .kimi/skills/ является нативным механизмом обнаружения для Kimi CLI — это отличается от резервного пути Hermes.

Kiro CLI

От Amazon. Использует ACP поверх stdio через kiro-cli acp. Возобновление сессии работает через session/load, конфигурация MCP передается через mcpServers, выбор модели осуществляется через session/set_model, а навыки копируются в .kiro/skills/ для нативного обнаружения на уровне проекта.

OpenCode

От SST, open-source. Динамически обнаруживает доступные модели и их варианты (сканирует конфигурационный файл CLI). Возобновление сессии работает, инструмент использует поле mcp_config агента — Предиктор Икс внедряет его инлайново через переменную окружения OPENCODE_CONFIG_CONTENT, поэтому MCP-серверы агента получают доступ к OpenCode, не записывая ничего в opencode.json рабочей директории. Когда модель предоставляет варианты, Предиктор Икс отображает их в селекторе агента и передает выбранное значение через opencode run --variant. Подходит для энтузиастов, желающих кастомизировать каталог моделей.

OpenClaw

Open-source проект, оркестратор CLI-агентов. Конфигурация MCP материализуется через обертку Предиктор Икс для конфигурации OpenClaw. Модель привязана на уровне агента (openclaw agents add --model) — её нельзя переопределить для каждой задачи. Конфигурация жестко контролируется: пользователи не могут передавать --model или --system-prompt, все определяется при регистрации агента.

Pi

От Inflection AI, минималистичный инструмент. Возобновление сессии необычно — идентификатор сессии представляет собой путь к файлу на диске (~/.pi/...), а не строковый идентификатор. В других инструментах ID возобновления — это строка, возвращаемая CLI; в Pi ID возобновления — это сам файл сессии.

Возобновление сессии: кто его действительно поддерживает

Механизм возобновления сессии описан в разделе Задачи. Вот текущее состояние для каждого инструмента:

Статус	Инструменты	Значение
✅ Работает	Antigravity, Claude Code, Codex, Copilot, Cursor, Hermes, Kimi, Kiro CLI, OpenCode, OpenClaw, Pi	Передайте ID возобновления, и процесс продолжится с предыдущего контекста
❌ Нет	Gemini	CLI не имеет механизма возобновления

Совет по выбору: если вашему рабочему процессу нужно, чтобы агенты сохраняли контекст между задачами (повторные попытки после сбоя, ручные перезапуски, итеративные беседы), выбирайте только из инструментов с отметкой ✅.

Конфигурация MCP: поддержка по провайдерам

Из 12 инструментов восемь поддерживают mcp_config: Claude Code, Codex, Cursor, Hermes, Kimi, Kiro CLI, OpenCode и OpenClaw. Остальные четыре принимают это поле, но игнорируют его — ошибок или предупреждений не возникает, конфигурация просто не оказывает эффекта.

Пути выполнения зависят от провайдера: Claude Code получает конфигурацию через --mcp-config в паре с --strict-mcp-config; Codex записывает управляемый демоном блок mcp_servers в $CODEX_HOME/config.toml для каждой задачи; Cursor записывает .cursor/mcp.json и проектные одобрения в CURSOR_DATA_DIR; Hermes, Kimi и Kiro CLI получают ACP mcpServers; OpenCode получает инлайн-конфигурацию через OPENCODE_CONFIG_CONTENT; OpenClaw получает mcp.servers через обертку Предиктор Икс. Путь OpenCode не перезаписывает проектный opencode.json.

Если вы установили mcp_config в конфигурации агента, но выбрали инструмент, не отмеченный ✅ в колонке MCP, ваши MCP-серверы не окажут влияния на этого агента. Интеграция MCP специфична для каждого провайдера.

Где хранятся файлы навыков

Каждый инструмент использует свой собственный путь обнаружения навыков. Перед запуском задачи демон Предиктор Икс копирует файлы навыков рабочей области в соответствующую директорию:

Инструмент	Путь	Нативное обнаружение?
Claude Code	`.claude/skills/`	✅ Да
Codex	`$CODEX_HOME/skills/`	✅ Да
Copilot	`.github/skills/`	✅ Да
Cursor	`.cursor/skills/`	✅ Да
Kimi	`.kimi/skills/`	✅ Да
Kiro CLI	`.kiro/skills/`	✅ Да
OpenCode	`.opencode/skills/`	✅ Да
Pi	`.pi/skills/`	✅ Да
Antigravity	`.agents/skills/`	✅ Да (наследует структуру Gemini CLI)
Gemini	`.agent_context/skills/`	⚠️ Общий резерв
Hermes	`.agent_context/skills/`	⚠️ Общий резерв
OpenClaw	`.agent_context/skills/`	⚠️ Общий резерв

То, считывает ли инструмент с резервным путем эту директорию, зависит от документации самого инструмента — гарантий нет. Если ваши навыки не работают для Gemini / Hermes / OpenClaw, проверьте это в первую очередь.

Для создания и использования навыков см. Навыки.

Создание и настройка агентов — выберите инструмент для вашего агента
Задачи — жизненный цикл задач и механика возобновления сессий
Демон и среды выполнения — где работают инструменты и как они подключаются к Предиктор Икс
Установка среды выполнения агента — установка и аутентификация для каждого из 12 поддерживаемых инструментов