雾里
雾里看花楼主
AI 生成代码的降 AI 率是个值得关注的问题。直接用 AI 生成的技术博客容易被检测出 AI 痕迹。经验是:让 AI 生成框架,人工调整措辞和加入个人经验,保持口语化和不完美感,AI 率会大幅下降。 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。 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。 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。 用 Cursor 生成 Vitest 单元测试很方便,选中函数让它生成测试用例,覆盖正常/边界/异常三种场景。但 AI 生成的 mock 有时不够准确,需要手动调整。