AI 写代码现在按秒计费，便宜到几乎没有门槛，三大开发平台——GitHub、Vercel、Replit——几乎同时陷入同一种焦虑：原来靠集成模型垒起来的护城河，正在被自己接入的模型一点一点吃掉。模型几秒钟就能吐出一个能跑的函数甚至小型应用，代码生成不再是开发者的稀缺能力，而是人人能调用的底层资源。

真正变稀缺的是代码写完之后那段流程。三家公司默契地把赌注押到了软件交付链上三个不同环节：GitHub 的 Agent HQ 把多家模型的智能体放进临时云环境里调度，替开发者解决"谁来干、怎么分工"的编排难题；Vercel 走的是生产路径，靠隔离的 microVM 沙箱让生成的代码真的能上线跑起来，连计费都贴着智能体的实际运行方式走；Replit 则把重心放在验证上，用真实浏览器驱动的自测循环去抓那些"看起来能用、一跑就崩"的代码。

三家不约而同都支持 MCP 标准，允许任意智能体接入任意工具。这件事对一线工程师影响很直接：换平台不必再重写接入层，工具可以在 GitHub、Vercel、Replit 之间顺滑迁移，团队可以根据"跑、验、上线"哪一步最卡自己来选栈，而不是被某个平台的模型绑定锁死。互操作性本身成了新的基础设施。

挑平台，本质上是在挑 AI 写完之后那段你搞不定、平台能替你兜住的流程——替你把活儿派下去，替你在沙箱里真跑一遍，还是替你验明白到底能不能用。

你最近做项目，最卡你的是 AI 写完代码之后的哪一步——跑不起来，验不明白，还是上不了线？