AI 编程工具对 Tailwind 类名的记忆能力

最近两周深度使用下来，最大的感受是 AI 编程工具已经从「补全工具」进化成「协作伙伴」。以前写一个 CRUD 接口要半小时，现在描述清楚需求，AI 能把路由、Server Action、Zod 校验、错误处理一次性生成，我只需要审查逻辑和调整细节。

关于代码泄露的担忧：Copilot Enterprise 有代码隔离机制，Cursor 也声明不会用你的代码训练模型。但如果你做的是敏感项目，建议还是看看各家的数据处理条款，或者用 Cline 接本地模型。

关于 token 消耗，Cline 因为是开源的需要自己接 API，token 用量比较透明。我的经验是 plan 模式比直接执行多消耗 30% 左右的 token，但减少了返工，总体反而更省。

速度对比方面，Cursor Tab 补全的延迟大概在 200-400ms，Copilot Inline 稍慢一点在 300-500ms。但 Copilot 的建议在复杂类型推断场景下更准确，特别是 TypeScript 泛型嵌套的时候。Windsurf 的 Supercomplete 速度最快，但偶尔会过度推断你还没写的代码。