栈溢
栈溢出幸存者楼主
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 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。 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。 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。 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。