过去十八个月里推出的每一款 CI 相邻工具，开场白都一样：把仓库连过来，把流水线交给我们，让我们的智能体修复失败。即便产品不同，请求的形状是完全一致的。Gitar 想把你的仓库放到他们的云里。Nx Cloud 想让你按他们的 monorepo 重构你的构建图。Dagger 想让你用他们的 SDK 重写 YAML。每家都有可辩护的理由。但没有一个理由能从你的团队身上拿掉迁移税。
Stitch 是围绕另一个观察构建的。开发者已经有了流水线，已经拥有机器，并且越来越多地已经有一个认证好的 AI 智能体坐在自己的终端里。任务不是引入一个新的控制面。任务是把已经存在的三件事连起来。
这篇文章谈的是无法装进特性矩阵的那部分对比。
市场被切成三块
真正去看产品时，AI-CI 这个类别不是一个市场，而是三个。
- 云端重构平台，比如 Gitar。把代码推到他们的环境，让他们的智能体做大规模改动，把结果拉回来。为一次性的大规模现代化优化。
- 构建图 SaaS，比如 Nx Cloud。把仓库重构成一个 workspace，把图推到他们的缓存里，得到分布式任务执行和远程缓存。为构建昂贵的大型 monorepo 优化。
- 可编程流水线引擎，比如 Dagger。用代码替换 YAML，让流水线在他们的引擎里以容器方式运行，得到可重现性和可移植性。为 CI YAML 已经无法维护的团队优化。
Stitch 哪一个都不是。它是第四个类别：一个本地优先的 verify 循环，读取你已有的 CI 配置，并用你已经在用的 AI 智能体在你的机器上运行它。
能力矩阵
| 能力 | Stitch | Gitar | Nx Cloud | Dagger + AI |
|---|---|---|---|---|
| 使用你已有的 CI 配置 | 是 | 否 | 否 | 否 |
| 在本地运行任务 | 是 | 仅云端 | 云端 + 本地 | 容器 |
| 可插拔的 AI 智能体 | 任意 CLI 智能体 | 仅内置 | 仅内置 | 仅内置 |
| 需要新的基础设施 | 无 | SaaS 账户 | Nx workspace | Dagger SDK |
| 原生 Claude Code 集成 | 自带 skill | 否 | 否 | 否 |
| 价格 | 免费、MIT | 付费方案 | OSS 免费 + Cloud 付费 | OSS 引擎免费 + Cloud 付费 |
矩阵低估了实际发生的事。有意思的部分是每一行三个月后对工程团队意味着什么。
“使用你已有的 CI 配置” 真正的意思
如果一个工具直接读取 .github/workflows/*.yml 或者 .gitlab-ci.yml，你的 CI 仍然是唯一的真理来源。你部署到生产的流水线，就是 verify 循环执行的流水线。从结构上来说，漂移不可能发生。
如果一个工具要求你把流水线翻译成新的格式（Dagger SDK、Nx 项目图、厂商的 SaaS YAML），你现在拥有两个流水线。一个推到 CI。一个本地工具能理解。任何一边的修改都必须镜像到另一边。实践中，镜像会过时。实践中，本地工具会慢慢偏离生产。实践中，“本地通过” 不再意味着 “CI 通过”。
成本不是迁移本身。成本是两份配置的长期维护。Stitch 通过拒绝拥有配置来绕过它。
本地执行不仅仅是延迟的故事
只在云端的工具兜售规模。诚实的解读是：他们兜售规模，是因为云端是他们提供的唯一模式。没有任何不需要走一次网络往返的本地 CLI 可以在笔记本上运行。这有三个没人会写在销售页面上的后果。
- 你的代码离开了机器。 每一次迭代都把 diff 发到 SaaS 后端。在受监管的环境里，这就是一次合规审查。
- 你按计算分钟付费。 在慢 runner 上跑快速反馈的工作流，很快就会变贵。
- 你继承了他们的可用性。 当 SaaS 出事故时，你的 verify 循环就停了。
本地优先把这三点都反过来。Stitch 的任务在编辑器所在的机器上运行。除非你配置一个通知通道把它送出去，否则什么都不会离开。也没有可以倒下的 Stitch 后端。
“可插拔的 AI 智能体” 是唯一诚实的答案
Gitar、Nx Cloud，以及螺接在 Dagger Cloud 上的 AI 功能，全部自带一个单一的专有智能体。选择属于厂商，成本是厂商的账单，模型升级节奏是厂商的路线图。
Stitch 没有自己的智能体。它调用你已经在用的智能体：Claude Code、Codex，任何 CLI 兼容的东西。凭据是你的。模型选择是你的。当 Anthropic 发布更快的 Claude，或者 OpenAI 发布更便宜的 Codex，你当天就能用上，不需要 Stitch 发版。
这一点重要，因为 AI 智能体市场跑得比任何 CI 厂商能发布的速度都要快。把智能体锁进 CI 工具，是在赌 CI 厂商能跟上前沿模型。到目前为止，没有一家跟得上。
基础设施成本才是真正的价格问题
价格那一行藏起来了更重要的数字。Stitch 的 “免费、MIT” 意味着唯一的支出是你已经付的 AI 智能体订阅。每用户每月20美元起的 SaaS 条目、Nx Cloud 方案、Dagger Cloud 方案，全都是按席位的账单，会随着团队增长，叠加在 AI 智能体订阅之上。
对一个已经在用 Claude Code 的五人团队来说，Stitch 增加为零。竞品工具在 verify 循环还没跑过一次之前，就先增加一笔四位数的年费。
Stitch 输的地方
诚实的对比需要这一节。
- 如果你需要带组织级别 dashboard 的托管 fix-on-merge 服务，Stitch 不是这个形状。它按开发者运行。
- 如果你的 CI 需要笔记本跑不动的特殊构建镜像，本地执行无法验证那些任务。Stitch 会检测并跳过它们；剩下的部分仍然交给 CI。
- 如果你的问题是 “把这个 Java 8 代码库现代化到 Java 21”，那 Gitar 这种重构平台正是为此而生。Stitch 不是。
- 如果你的问题是 “我们的 YAML 看不懂”，把它换成 Dagger 代码可能是对的。Stitch 不解决那个。
矩阵不是 “Stitch 处处胜出”。矩阵是 “在已有流水线上做 push 前的 AI 修复循环验证这个问题里，Stitch 胜出”。
这场赌
Stitch 之下的赌是：开发者的机器是 verify 循环正确的位置，开发者已有的 AI 智能体是修复正确的位置。这个类别里其他每一个工具都在押反方向：正确的位置是厂商的云、用厂商的智能体、按厂商的价格。
如果赌对了，本地优先的工具在延迟、成本、隐私、智能体自由度上胜出。如果赌错了，云端工具在规模和中央控制上胜出。我们认为赌对了，因为智能体已经在开发者的机器上了。难的部分不再是 “AI 该跑在哪里？“，难的部分是 “别再把 AI 强行推到别的地方”。