经常使用的ai工具

AI大神卡帕西发现，与其追求某个完美工具，不如把几种工作流拼接起来，取长补短。于是，他总结出了自己的“四层AI编程工具链”，整理给大家👇1️⃣ 日常主力：Tab自动补全差不多75%的写代码场景，还是依赖Cursor的Tab补全。在合适的位置写几行注释或代码，就是对LLM最直接的“任务说明”。2️⃣ 精准微调：高亮+修改高亮一个具体的代码块并要求进行某种修改。3️⃣ 整块功能：Claude Code/Codex用来处理相对容易描述的整块功能。这些工具非常有用，尽管总体效果参差不齐。但在要涉足不太熟悉的、更偏向氛围编程（vibe-coding）的领域时，它们是不可或缺的。这些工具也很适合一次性任务，例如CC可以快速写出1000行一次性的、广泛的可视化/代码找bug，找到错误后，所有这些代码都会被立即删除。这就是代码后稀缺时代：代码不再是稀缺资源，随便写，随便删。4️⃣ 最后防线：GPT-5 ProGPT-5 Pro用来处理最困难的事情。例如，当人/Cursor/CC都被一个错误困住了时，就可以把整个东西复制粘贴给5 Pro，它虽然会运行10分钟，但最终真的能找到一个非常细微的错误。

AI 编程其实就是：一句话快速构建，纯纯唠嗑让AI去帮我们开发，提高我们的效率。AI 编程工具有很多，Trae只是其中一个，也是我最喜欢用的一个而已。很多人都不会拼trae，他全程其实是The Real AI Engineer。国内版：trae.cn国际版：trae.ai两个都是官方网站，国际版使用的都是国外的模型，国内版都是国内的模型，虽然现在模型能力大差不差的，不过我还是喜欢用国际版，因为功能会比国内版更快一些，也更能快点体验到不一样的能力。国内版目前应该还是免费的。想薅羊毛也是可以的。国际版自己安装时，登录需要网络稳定，这里就不多说了，作为一名开发，这点能力还是需要有的，毕竟就算是百度工...

出Demo/脚本 适合产品经历/设计师：Bolt.AI ;Replit写一个产品：Claude code；Cursor日常开发：Cursor；Windsurf

Addy Osmani 是 Google Cloud AI 总监，在 Google 待了 14 年。  他将这14年的工作经验总结成了21条教训。其中一条很有意思，我拿来和大家探讨一下。所谓最适合工作的工具，往往是muti-task的最好工具，因为运营一个"动物园"会成为真正的负担。翻译成中文就是用最适合你的工具，不要为了用而用。我们总觉得用最新的技术、最酷的工具才显得厉害。但实际上，每采用一个新东西，就要付出学习成本、维护成本、出错成本。现在AI成为了一个全民全行业都在提的词，AI coding工具也层出不穷，像cursor，claude，github copilot，Qcoder，antigtavity，gpt，Gemini，Trae……很多很多。不可否认它们极大的提升了效率，但我们在尝试新工具的时候，会不会陷入一种技术噪音和焦虑?有人说这个模型好用，你去用这个，不久另外一个模型又推出了5.0新版本，据说比现在的模型还强，你又尝试新的，我陷入了一种深深的技术焦虑。生怕自己错过了什么先进技术，导致模型很多，用起来却乱七八糟的。这就像生活中买东西。我喜欢尝试各种新产品，结果家里堆满了用过一次就闲置的东西，最后只能花时间清理，浪费时间和精力，仔细想想这些都是成本啊。总之，AI coding可以用，还要好好的用，但是不要为了用而用，它是促使我们更快更优的完成目标的手段，而不是目的。