Cline plan-act 模式：先规划后执行的开发新范式

AI 编程工具的断网降级表现：Cursor 离线后 Tab 补全失效但本地编辑正常，Copilot 同样，Windsurf 基本不可用，Cline 接本地模型可以继续工作。如果你的网络不稳定，Cline + Ollama 是最稳的方案。

最近两周深度使用下来，最大的感受是 AI 编程工具已经从「补全工具」进化成「协作伙伴」。以前写一个 CRUD 接口要半小时，现在描述清楚需求，AI 能把路由、Server Action、Zod 校验、错误处理一次性生成，我只需要审查逻辑和调整细节。

AI 编程工具在 SSR 应用开发中表现分化明显。Next.js 的 Server Component 概念比较新，Cursor 和 Cline 理解最好，Copilot 偶尔混淆 Server/Client 边界，Windsurf 需要更详细的 Prompt 才能正确区分。

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。

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。