五款 AI 编辑器在低配电脑上的性能横评

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。

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。

Windsurf Cascade 的多文件编辑能力比预期强。我让它给一个博客系统加评论功能，它一次性改了 schema.prisma、新建了 Server Action、改了页面组件、还加了类型定义。虽然有个别地方需要调整，但整体思路是对的。

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。