Mac 做全端開發該裝什麼：編輯器、終端、容器管理跟設計工具

這篇整理了我在 Mac 上進行開發工作時使用的工具。我的開發工作流大致是：用 VS Code 作為主力編輯器搭配 Claude Code 進行開發，Zed 負責快速瀏覽程式碼，終端機用 Ghostty 搭配 Claude Code 操作，版本控制用 Fork 做視覺化管理，容器化用 OrbStack 取代 Docker Desktop。

編輯器與 IDE

Zed

我在快速瀏覽程式碼時會用的編輯器。它用 Rust 寫的，啟動速度非常快，差不多兩三秒就能開完一整個專案。因為 VS Code 在插件裝比較多的時候，開啟速度會明顯變慢，所以需要快速看一下程式碼的時候我會先用 Zed 開，等要更精細地編輯或除錯時再切到 VS Code。

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brew install --cask zed

VS Code

我最主要的程式碼編輯器，大部分的開發工作都在這裡完成。最大的優勢就是插件生態非常豐富，不管是 Python 開發還是前端開發，都能找到很好用的套件。需要深入看程式碼、搭配各種工具做開發的時候，VS Code 還是我的首選。

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brew install --cask visual-studio-code

AI 開發工具

Claude Code

我目前最主要用於開發的 AI 工具，主要使用 Opus 模型來進行開發。綜合速度跟完成度來說，是我個人體感最舒適的 AI 模型。

使用方式

基本上是透過 VS Code 或終端機打開，然後在特定的專案資料夾裡進行工作。日常的程式碼撰寫、重構、除錯都可以直接在裡面完成。

Review 流程

需要做 Review 的時候，我會清空它的記憶體，讓它用全新的狀態去做完整的程式碼審查，這樣可以避免先前的對話脈絡影響判斷，Review 出來的結果會比較客觀。

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npm install -g @anthropic-ai/claude-code

Codex

OpenAI 推出的 AI 開發工具，我主要拿它來做程式碼的 Review。

Review 流程

我的使用流程是：當 Claude Code 完成開發之後，我會讓 Codex 去看這個分支上所有的修改內容。把它的模式提升到最高層級去做思考，讓它完完整整看完差異後，針對裡面的寫法進行 Review 並產出報告。

接著我會把報告內容餵回給 Claude Code 去修正，來回到 Codex 的 Review 結果是 OK 的狀態，才會推送到遠端。這樣等於是用兩個不同的 AI 互相檢查，程式碼的品質會比只靠單一模型好不少。

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npm install -g @openai/codex

Antigravity

Google 出品的 AI IDE，內建會附贈一些 Claude 的使用額度。我比較偏向把它當作備用工具，在需要用到 AI 輔助但主力工具不方便的時候才會切過來用。

CodexBar

可以在 Mac 的選單列上即時查看目前各個 AI 服務的用量狀態，像是 Claude、Codex、Gemini、Antigravity 等等的 Session 跟 Weekly 額度剩餘情況，一目了然。不用再另外登入各家平台去確認用量，對於同時使用多個 AI 服務的開發者來說非常方便。

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brew install --cask steipete/tap/codexbar

終端機與 Shell

Tabby

我用來管理 SSH 連線的終端機工具，算是開箱即用，設定項目不多，管理 SSH 連線蠻簡單的。可以把常用的伺服器連線存成不同的 profile，不用每次都手動輸入。

Raycast 整合

Tabby 有 Raycast 插件，所以我可以直接在 Raycast 裡面查看目前建好的 SSH profile，按下 Enter 就能快速連線，不用先打開 Tabby 再去找。整個流程非常快，幾秒就能連上伺服器。

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brew install --cask tabby

Ghostty

我蠻常拿它來配合 Claude Code 進行使用的，比較不會出現一些顯示上的錯誤，整體效能也很不錯。

Raycast 整合

Ghostty 也有 Raycast 插件，可以直接從 Finder 目前所在的資料夾快速開啟終端機，不用再手動 cd 到對應的路徑，省了不少步驟。

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brew install --cask ghostty

iTerm2 + Oh My Zsh + Powerlevel10k

iTerm2 算是我第一個使用的終端機軟體，搭配 Oh My Zsh 的插件生態跟 Powerlevel10k 的主題，整個使用體驗跟視覺效果都很不錯。

它的客製化幅度非常大，可以調的項目也非常多，幾乎什麼都能按自己的喜好設定。不過也因為功能太豐富，比較適合願意花時間去折騰的人，相比 Ghostty 跟 Tabby，入手門檻會稍微高一點。

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brew install --cask iterm2

版本控制與 Git

Fork

我用的 Git GUI 工具，介面乾淨、操作流暢。比起純命令列，在處理複雜的分支操作、查看 diff 跟解衝突的時候會直覺很多。

容器與虛擬化

OrbStack

我用來取代 Docker Desktop 的容器化工具。

效能與資源佔用

跟 Docker Desktop 比起來，OrbStack 的資源佔用省非常多，啟動速度也快上不少。在 Mac 上跑容器不會像 Docker Desktop 那樣吃掉一大堆記憶體，整體體驗輕量很多。

簡潔的 UI 介面

介面設計比 Docker Desktop 更簡潔，在查閱 log 或查看服務狀態的時候，畫面更清晰好用，不會被一堆用不到的功能干擾。

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brew install --cask orbstack

API 與測試

Postman

非常老牌的 API 除錯工具，免費版就很好用了，只是少了部分團隊協作的功能而已。

Collection 管理

可以針對特定的專案，把所有的 API 端點收集並組織成一個 Collection，方便分類跟反覆測試，不用每次都重新輸入。

變數與自動化

支援變數（Variables）的概念，可以搭配 Script 達成自動化的流程。像是執行登入腳本後，Token 會自動存到特定的變數裡，其他 API 就能直接引用來做驗證，不需要手動複製貼上，整個流程非常順暢。

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brew install --cask postman

設計與原型

draw.io

非常適合單機個人使用的流程圖繪製工具，我主要拿來設計跟繪製資料表架構。它內建了非常大量的圖庫，可以輕鬆拉出各種設計圖，而且可調整的項目也非常多。只要願意花時間做比較細微的調整，幾乎任何想要的圖都能完成。

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brew install --cask drawio

Figma

非常老牌的 UI 繪製工具，算是我使用時間最長的一套。

原子設計

除了基本的 UI 繪製之外，Figma 的元件設計讓它很適合拿來實作原子設計（Atomic Design）。透過這個方式，我可以設計出更有結構、更有規範的設計文件，維護起來也比較有系統。

MCP 整合與 AI 對接

最新的 Figma 還能結合 MCP 功能跟 AI 做對接。像是使用 shadcn/ui 這類元件庫的時候，Figma 上的設計數值可以直接對應到 Tailwind 的值，從設計到開發的銜接更順暢。

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brew install --cask figma

Pencil

一款 AI UI 設計工具，比較像是 VS Code 的插件形式。可以透過文字敘述的方式讓 AI 幫你做設計，操作上比 Figma 更直接且直覺。我主要是讓 AI 利用這個工具去做 UI 上的繪製，自己則是以瀏覽產出的設計稿為主，比較少會再進一步去修改裡面的內容。