路过
路过的甲楼主
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。 在 monorepo 场景下，Cursor 的全局索引能跨包理解依赖关系，Copilot 的 @workspace 也能做到但速度慢一些，Windsurf 对 monorepo 支持还在改进中，Cline 需要手动指定工作目录。 AI 编程工具生成的代码质量参差不齐。我的经验是：模板化的 CRUD 代码直接用，涉及业务逻辑的代码必须逐行审查，涉及安全认证的代码最好自己写或用成熟库。AI 生成的 SQL 查询偶尔会有 N+1 问题，需要注意。 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。 中文支持是个关键差异点。Trae 作为国产工具，对中文 Prompt 的理解明显更好，生成的注释和变量名更符合中文开发习惯。Cursor 和 Copilot 虽然也支持中文，但偶尔会在中英混合场景下产生奇怪的变量名。