530 - 《我怎么用 AI 辅助编程》

内部分享版。

1、先说下感受。

1）近期我至少 50% 以上代码是 AI 写的。
2）整体编程效率至少提升 2-5 倍，包括做调研、读代码、编码、写文档和用例等。
3）不会 AI 的初级程序员可能真的不太需要，比如之前我会写好需求交给其他初级开发者来做，现在写完需求直接交给 AI 来做，已经能写的很好了，代码质量也高，更重要的是省去了沟通成本。
4）模型和工具迭代速度很快，这篇文档预计过期时间为 1 个月。

2、我的 AI 工具箱。

1）编辑器方面。主编辑器是 Cursor，目前技术最领先，包括跨文件编辑、多行编辑、光标预测等能力，都还没在其他编辑器里看到。辅编辑器是 VSCode（我用 Insider 版，有些新特性会再这里先上） + Github Copilot。备用方案是 Cline（有 Github Copilot 权限的可以用 VSCode LM API 免费用前者的 API，但需注意 Rate Limit）。

470 - 《Cursor 体验》
471 - 《用 Cursor 开发一个命令行工具》
482 - 《再聊 Cursor》
523 - 《Cursor Tips（1）》
524 - 《cursor-tools》
526 - 《Cline》

2）模型选择方面。主 Gemini 2 Flash + Claude Sonnet 3.5 / 3.7，辅 Grok 3、ChatGPT O1，备 DeepSeek V3 & R1。Gemini 2 Flash 是我使用最频繁的模型，除了响应速度快，更重要的是看重他的长文本能力，不是非常大的项目通常都可以 repomix 一下，然后直接问；Claude Sonnet 在代码质量方面被公认为是最好的；Grok 3 和 Perplexity 用于做 Deep Research。

• Gemini 2 Pro: 2,000,000 tokens
• Gemini 2 Flash: 1,000,000 tokens
• Claude 3.5 Sonnet: 200,000 tokens
• DeepSeek V3: 128,000 tokens
• DeepSeek R1: 64,000 tokens
• GPT-4o: 128,000 tokens
• GPT-4o-mini: 16,384 tokens

3）Project Packer 这部分的选择很多很多，应该都大同小异，功能是把项目代码打包成 AI 友好的格式，然后喂给 AI 进行代码分析、生成等任务。我用的是 repomix 。

4）Doc Downloader。有些方案或依赖的文档是没有开源或者没有 markdown 版本的，如果快速拉倒本地，然后喂给 AI，也是需要解决的问题。这里的方案比较杂，1）Cursor 有个 Docs 的功能可以输入 url 拉文档，2）我有写一个 ai-doc-downloader，实现了 Cursor Docs 的类似能力，3）还写了个油