关于 .cursorrules 配置，核心是告诉 AI 你的技术栈和编码规范。我的配置里明确写了「Next.js 15 App Router + Tailwind v4 + Prisma + Auth.js」，并且加了「禁止 class component」「必须用 Server Component 优先」「i18n 走 next-intl」这些约束，生成代码的可用率从 60% 提升到 90% 以上。 AI 生成代码的可维护性是个长期问题。短期看效率提升明显，但如果团队都依赖 AI 生成代码，后续维护时可能遇到「没人理解这段代码」的问题。建议关键业务逻辑必须人工编写并写注释。 我做了个实验：让五款工具各自实现一个带 SEO 优化的 Next.js 落地页。Cursor 在 metadata API 和 hreflang 配置上最完整，Copilot 的代码结构最清晰但遗漏了 OG 图片配置，Windsurf 速度最快但生成的 CSS 有点冗余，Cline 在 plan 阶段就把 SEO 清单列出来了很专业，Trae 生成的中文文案最地道。
有个细节值得注意：Copilot 的 PR Review 功能误报率有点高，建议配合人工 review 使用。如有不对请指正。
我的团队是这样做的：Cursor Checkpoints 功能在重构时是救命稻草，建议开启自动快照。共同进步。
低配电脑建议用 Copilot，Cursor 和 Windsurf 内存占用太高。
有个细节值得注意：五款工具里 Cline 的 token 消耗最透明，适合成本敏感的项目。希望少走弯路。
我的项目里也用了这个方案，Cursor Checkpoints 功能在重构时是救命稻草，建议开启自动快照。共同进步。
分享一下我的做法：AI 工具生成 Prisma Schema 时记得检查索引，我遇到过漏加 @@index 导致查询慢的问题。有疑问可以继续问。
我的踩坑经验：Windsurf 的 Flows 功能适合固定工作流，但灵活性不如 Cursor Composer。
我的团队是这样做的：AI 工具生成 Prisma Schema 时记得检查索引，我遇到过漏加 @@index 导致查询慢的问题。效果因项目而异，建议实际测试。
Cursor + Claude Sonnet 写 Next.js Server Action 的质量比 GPT-4o 好。