雪夜
雪夜归人楼主
Cursor Checkpoints 功能是我用得最多的。每次 AI 生成代码前会自动存一个快照，如果生成的代码有问题可以一键回滚。有三次 AI 把我的路由文件改坏了，都是靠 Checkpoints 救回来的。 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。 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。 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。 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。