编译
编译通过就行楼主
团队推广 AI 编程工具的阻力主要来自两方面:老员工觉得「不够掌控感」,新员工容易「过度依赖 AI 不理解原理」。我的建议是先在小范围试点,用效率数据说话,同时建立 Code Review 机制确保 AI 代码质量。 关于 .clinerules 配置,和 .cursorrules 类似但语法略有不同。核心都是声明技术栈、编码规范、禁止事项。建议把项目的 README 和 CLAUDE.md 写详细,AI 工具都会读取这些文件作为上下文。 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。