Cline 多步推理在复杂业务逻辑中的表现

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。

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。

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。

在低配电脑上，Cursor 和 Windsurf 的内存占用都在 1-2GB，Copilot 作为 VS Code 插件更轻量。如果你的电脑只有 8GB 内存，建议用 Copilot 或 Cline 接 API，避免编辑器卡顿。

Cursor 的 Git 集成很实用，选中 diff 就能让 AI 解释改动或生成 commit message。Copilot 也有类似功能但在 PR Review 场景更强。Windsurf 在这块相对弱一些。