程序员的AI工作流 v3

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程序员的AI工作流 v3

快一年过去了, 本文的前两篇: v1 v2已经显得有些过时了, 本文介绍在2025年中, 我的工作流

什么是编程效率

我始终认为编程效率这件事情的前提是: 准确

准确意味着:

  1. 你知道自己要完成什么
  2. 离完成还差什么

在2025年, 我们谈论编程效率时, 你必须提及AI. AI的出现是对于编程最大的颠覆.

为什么? 大模型以每秒40个Token的速度写代码, 一分钟的产出量接近人类一天.

我自己已经有将近60%的代码是由AI编写的, 当有这么高的比例时, 你需要思考的事情就变成了: 怎么让AI写出更好的代码.

AIDE

IDE已经不再是时髦的东西了, AIDE才是你需要的工具

或者说集成开发环境(Integrated Development Environment)的需求已经不是最重要的, AI 集成开发环境才是你需要的.

如果你不相信这件事情: 请看Jetbrains现在半死不活的样子吧.

Augment Code

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我非常纠结于claude-code以及 Augment Code 到底谁应该排在第一?

最后我给了Augment Code. 为什么? Context Engine实在是太牛逼了, 谁用谁知道.

优点:

  1. T0且没有T1的, 极其出色的上下文组织能力, 几乎无痛接入你的工作流
  2. 插件形式存在, 不需要你在下一个劣质的Vscode发行版

缺点:

  1. 昂贵的价格:50$
  2. 不稳定的链接, 经常需要重试

Cursor

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如果是三个月前的Cursor, 我会毫不犹豫的给到第一, 但是现在我甚至考虑将其踢出行列

  1. 吝啬的上下文
  2. 花里胡哨, 但是不实用的功能
  3. 难以理解的计价

Windsurf

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从codium我就开始关注了, 直到Windsurf惊艳的出现

直到openai收购前, 我都认为他天下第一:

  1. 慷慨的上下文
  2. MCP的高优支持
  3. 几乎完美的AIDE的能力

无法使用Claude4, 以及卖身closeAI是令人难以接受的

AI in CLI

我实际上是反命令行主义者

哪怕是现在的TUI, 我觉得也是狗屎一坨, 但是架不住直观, 高效.

怎么使用CLI?

  1. git操作
  2. 文件系统的批操作
  3. 问题排查
  4. 任意可以运行命令行的事情

Claude Code

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没有任何异议的强大

但是他的强大是基于过量的上下文

唯一的问题是:贵!

Gemini Cli

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我们必须承认: Gemini 2.5 Pro 就是现在最好的通用大模型.

  1. 大参数模型带来的从容的智慧, 不像O系列模型靠长推理榨干小模型的所有智能
  2. 极为出色的工具调用能力, 能够充当任何Agent系统的核心驱动模型
  3. 合理而且逻辑缜密的推理
  4. 1M上下文

基于以上, Gemini Cli哪怕是狗来写都没问题.

Learning

程序员嘛, 怎么少的了学习呢?

Cherry Studio + 思源笔记

小黄金搭档, 将关键的和AI的对话记录一键导出到思源笔记中

做持久的记录, 谁用谁知道. 不详细的介绍了,

Gemini DeepResearch

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如果你想对于任何一个领域做深入的分析, 你都应该使用它

如果你想要任何技术调研, 你都应该先使用它

如果你想要做任何深入的事情, 请立刻使用它!

NotebookLM

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Chat With Your NoteBook

就这么简单, 如果你想要深度的学习, 没有什么好说的, 用吧.

Folo

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用它来获取最新的信息

然后内化为你自己的观点

CI/CD

coderabbit.ai

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自动化的AI Code Review

autofix.ci

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自动化的code lint/format