项目标题叫“AI写代码尝试1”听起来像随手建的文件夹名但这是我给自己安排的一次正经开发实验。这段时间“AI写代码”这个话题被聊得火热热搜词翻来覆去就是那几个免费的AI编程写代码、哪个AI写代码厉害、哪个AI写代码最好。与其刷别人发的测评和演示不如自己花一个下午拿一个真实的小需求从头到尾让AI把代码写出来跑起来再回头复盘整个流程。这篇博文就是那次尝试的记录从选免费工具、写提示词、跑代码、修bug到给AI“写代码能力”打分全部拆开讲清楚。适合对AI编程感兴趣但还没真正上手过的开发者也适合想找一个免费工具来提效的普通程序员。1. 为什么突然想做这个尝试1.1 一台电脑、一个下午、一个明确的小目标先说背景。我日常写业务代码大量时间花在重复劳动上新增接口、调整页面样式、拼装查询条件。这类活儿技术含量不高但特别占时间写完了也没什么成就感。所以当AI写代码在讨论区刷屏时我第一反应不是兴奋而是怀疑它到底能帮我干多少活还是说只能生成一段看起来像样、实际跑不起来的废代码光看别人演示没用演示视频里都是挑成功案例给你看。我决定自己跑一遍而且跑一个真实需求。实验目标非常具体用AI辅助写一个“带自动归档的待办事项命令行工具”。为什么选这个项目第一需求足够小一个下午能完成第二它包含添加待办、列表展示、标记完成、删除、文件持久化、命令行参数解析这些常见开发动作能比较完整地反映AI写代码的真实水平第三它是本地命令行工具跑得起来就是跑得起来做不了假也没法像网页项目那样用样式糊弄过去。我不推荐一上来就拿复杂业务系统当试验田。原因很简单一旦报错你根本分不清是需求没说清楚、AI理解偏了、还是技术方案本身有问题。小项目的优势在于变量可控能集中在“理解需求、生成代码、修复错误”这三个环节上观察AI的表现。这一条实验边界比选哪个工具更重要先想明白后面才不会乱。1.2 怎么定义“AI写代码成功”很多人对AI写代码的期待是我丢一句话过去它直接扔回一个能上线的产品。这种期待太高了真这么干一定会失望。我在实验前就把“成功”拆成了三个可验收的指标避免到最后“感觉还行”又说不出哪里好。第一个指标是能运行。生成出来的代码必须在我本机跑起来不是“逻辑看起来正确”。第二个指标是可靠。加一条待办、标记完成、自动归档这些核心流程不能出现严重bug。第三个指标是可理解。AI生成的代码我必须每一段都能看懂、能解释因为最后维护这个工具的人是我如果代码像天书一样哪怕它跑得通我也会选择重写。这三个指标看着朴素执行起来会发现它们对应着一个关键方法论AI写代码不是全自动流水线而是“人提需求、AI实现、人验收”的协作。你把验收标准定为“代码能跑”那你得到的就是一段能跑的代码你把验收标准定为“我看得懂、改得动、跑得稳”你才会认真Review AI给的每一行。我把AI当成一个写代码速度很快、但偶尔会犯错的初级同事我的工作不是夸它而是验收它。1.3 这次尝试不打算做什么动手之前我还给自己划了三条“不做”的边界。第一不做工具排位赛。我不会只用十分钟就给所有AI工具打分排名那太浅了我只想搞清楚一两个工具在我的使用场景下到底合不合手。第二不做完整工程重构。我这个小工具不会用到复杂的架构设计也不会过度设计实验目的是验证AI能不能把一个明确的小需求落地而不是考验它能承受多复杂的系统。第三不追求一次成功。AI写代码大概率会出错我的目标不是让它第一轮就完美而是看它能不能在对话中通过修复、迭代把事情做完。这个预期管理救了我后面几次报错时我都没有想砸键盘。2. 免费AI编程工具怎么选不踩坑2.1 先把市面上的免费选项盘一遍既然热搜词里全是“免费的AI编程写代码”我第一反应也是先找免费工具。现在可免费试用的选项其实不少有些是长期免费额度有些是注册就送一定的请求次数。我这次实验主要盘了这么几款GitHub Copilot的免费试用、Cursor免费版、Windsurf免费版、Codeium以及通义灵码、文心快码这类以IDE插件形态提供的免费助手。先说清楚我不接推广以下全是个人实测感受。而且这行迭代太快我这个月的测试结论下个月就可能过时大家重点看思路别把工具排行榜当成永久答案。我简单梳理一下各家特点GitHub Copilot的免费试用适合在VS Code里做行级补全写样板代码很顺Cursor免费版自带聊天面板可以直接对着整个项目文件夹提问也能直接改文件Windsurf和Codeium这两年的免费力度都不错适合习惯在编辑器里用插件的人通义灵码和文心快码对中文描述的理解相对友好安装之后能在IDE里边写边问。我当时把关心的几个维度拉了一张表方便对比工具我最看重的特点需要注意的地方GitHub Copilot 免费试用行级补全很稳写重复代码快免费试用条件和额度经常调整Cursor 免费版能直接对话改项目文件适合全流程验证免费请求有并发上限高峰期偏慢Windsurf 免费版对话式生成能力强支持多文件操作界面和交互需要一点学习成本Codeium注册即可用插件体验轻快复杂需求理解能力一般通义灵码中文理解好注释友好部分场景生成代码偏保守文心快码插件安装方便和现有IDE结合紧密长代码块生成质量波动较大2.2 我筛选工具的四个硬指标面对这么多选择我不可能每个都深度测一遍所以给自己定了四个硬指标先过滤掉一批。第一免费额度必须够我完成“生成一个完整小工具”的任务不是只够试几分钟就提示升级。有些工具嘴上说免费实际用两下就锁住这种直接就走了。第二必须能处理项目级上下文不能只会单文件对话。我要的是让AI理解项目的整体结构能够修改项目里已有的多个文件而不是每次都扔给我一段和上下文脱节的代码。第三对中文描述的理解要过关最好能生成中文注释。我平时写代码注释用中文这个习惯得让工具兼容。第四操作门槛不能太高最好能落在VS Code或独立App里不用折腾复杂的环境配置。这四个硬指标一过我留下了两个主测对象Cursor免费版和通义灵码。Cursor在项目级上下文和全流程对话上明显更强适合今天的完整实验通义灵码作为IDE插件日常写代码时挂在旁边用来补函数、写注释、解释报错非常顺手。剩下的工具不是不好而是它们更适合“日常加速”不太适合我今天这种“从零到一跑通一个项目”的实验场景。2.3 最终选了谁、备胎又是谁正式实验时我用的主力是Cursor免费版备胎是通义灵码。这个组合有一层实际考虑主线任务用主力工具做全流程验证万一主力出现额度限制或服务不稳定备胎还能保证我不付费的情况下把实验做完。C之所以选它当主力展开再多说一句它的项目文件读取能力比较强我可以在对话框里直接说“帮我看看当前项目有哪些文件”“这个报错来自哪里”它就真的会去翻文件、定位问题。这个体验非常接近和一个坐在旁边的程序员交流。而通义灵码更像是我的“兜底裁判”当Cursor给的结果出现分歧或者它修的bug我不放心我就会把报错信息再贴给通义灵码看看另一个AI会给出什么解释。两个工具交叉验证比自己死磕高效很多。2.4 免费额度到底够不够用这是很多人在选免费工具时最关心的问题。我的体感是完成这类小项目免费档基本够用。整个实验过程中我大概进行了四轮完整对话中间穿插了若干次子问题没有遇到额度被锁的情况。但要注意免费版的体验确实会受高峰期影响比如某个时段对话响应明显变慢偶尔会提示稍后重试。如果你只是日常写代码时补个函数、问个报错免费档完全没问题如果你要在一天之内让AI生成大量文件、不停重构那就得考虑付费档或者错峰使用。我也观察到一个现象免费版和付费版的差异主要集中在上下文长度、并发请求数和部分高级功能上单次生成代码的基础能力并没有天壤之别。对新手来说先用免费版跑通一个项目比直接上付费更合理。省下来的钱与其说是买功能不如说是买稳定和更少等待。3. 实操全记录从需求描述到能跑的代码3.1 第一步把人话翻译成AI能懂的提示词实验目标明确后我在Cursor里新建了一个空文件夹写下第一版提示词请用Python写一个命令行待办事项工具功能包括添加待办、列出所有待办、标记某个待办为已完成、删除待办。待办数据要存到本地JSON文件里。还要有一个自动归档功能超过7天且已完成的事项自动进入archived列表。这段提示词看起来简单但有几个细节值得展开。一是“存到本地JSON文件”必须写清楚否则AI可能自作主张用数据库或内存列表后者一关进程数据就没了。二是“超过7天且已完成”这种条件要一次性说透虽然AI经常会在第一轮漏掉但你在初始提示词里写出来后续修正的轮次就会少一些。三是注明使用语言别让它猜猜中的概率虽然大但完全没必要赌。第一版生成结果我比较满意文件结构是单文件todo.py还附带说明只用Python标准库不需要额外安装依赖。不过我很快就发现一个问题它没有把归档逻辑做进去只实现了基础增删改查。这其实非常典型AI写代码时擅长处理高频、常见的需求一到你自己定制的业务规则它大概率会丢三落四。所以不要指望一句提示词能得到一个完整产品第一轮生成的作用只是搭了个架子。3.2 第二步用AI搭骨架别一上来就写细节我见过很多刚开始用AI写代码的人第一步就要求生成完整的业务代码结果代码冗长、耦合度高最后也没法维护。正确的做法是先要求搭骨架确认数据结构和模块划分没问题再往里面填细节。我继续对话补了一条指示请先重构这个文件把功能按函数拆分并加入我要求的自动归档逻辑。归档标准是done为True且完成时间距离今天超过7天这样的待办要移入archived列表。这次Cursor给出的结构比第一次清楚得多load_todos、save_todos、add_todo、list_todos、done_todo、archive_old_done_todos最后是main入口做命令行分发。看到这个函数列表我才敢往下走因为骨架对了后面改bug才有的放矢。在这个阶段我学到的方法是在让AI写完整代码之前先让它列出“函数清单”你只需要检查函数清单就能提前判断它有没有理解业务需求。如果函数划分不对让它在骨架上改成本非常低如果直接生成三百行代码再改那排查起来就很痛苦了。这一轮主体代码的核心逻辑长这样def add_todo(text): todos load_todos() todos.append({ id: len(todos) 1, text: text, done: False, done_at: None, created_at: datetime.now().isoformat() }) save_todos(todos) return len(todos)3.3 第三步让AI解释每一段代码不放过“黑箱”骨架和主体代码都生成后我没有急着运行。接下来的操作可能和大多数人不一样我让AI逐段解释代码。具体指令是请解释save_todos和archive_old_done_todos这两个函数的实现逻辑并指出潜在问题。为什么要做这一步因为AI生成的代码再怎么顺眼你也得知道它为什么这么写。比如归档函数涉及时间比较如果它直接用字符串比较ISO时间而待办里的时间字段格式不统一就可能出现归档不准确的隐蔽bug。让它解释其实是在逼它自检同时也让我自己掌握这段代码的逻辑避免以后要改动时看不懂。Cursor的解释还算老实一个函数一个函数讲清了输入输出。但也正是在解释过程中它自己承认了一个问题最开始版本的done_todo函数只把done字段设为True没有记录done_at时间这导致归档函数根本没有时间可比较。这就是解释代码带来的额外好处它能自己发现逻辑漏洞。我随即让它补上done_at字段并把archive_old_done_todos改成用done_at做时间判断问题当场就解决了。3.4 第四步运行报错了怎么让AI改把修正后的代码保存成本地文件我第一次运行就发现了问题。命令执行后不只把待办添加进去了终端还弹出一大段异常信息。核心报错是list index out of range位置在done_todo函数里。这是个很基础又很典型的错误ID分配逻辑在删除操作后没有重新计算删除某条待办后残留的ID引用指向了不存在的位置。这时候就能看出对话式工具的优势。我不需要自己逐行排查直接把报错堆栈贴给Cursor再加一句“根据这段报错帮我分析原因并修复。”它先说明问题定位认为删除操作应该同时处理ID的连续性然后给出修复方案。这里我要插一句AI给的方案不一定都对。它提供了两个选项一个是把删除改为软删除一个是每次保存前重排ID。我选择了更稳妥的重排方案保证列表ID始终连续。这种技术选型不属于AI属于我作为程序员的判断必须由人来拍板。修复之后再运行流程就通了。添加待办、列表展示、标记完成、归档、删除五条命令都能正常工作。整个过程耗时大约一个半小时比我完全手写快一点但也没夸张到五分钟搞定。这一步让我确认了一个事实AI写代码目前最擅长的不是“替我做决定”而是“把我已经想清楚的需求敲成代码”。它可以极大地压缩从想法到原型的时间但前提是你知道自己想要什么。3.5 这一轮跑下来的真实数据为了避免全程“感觉还行”我记录一下数据。项目从零到可运行共迭代了四轮对话第一轮生成初始代码第二轮要求按函数拆分并补归档逻辑第三轮让AI自我解释并修时间字段第四轮根据报错修删除Bug。最终总代码量大约180行Python单文件无第三方依赖标准库搞定。AI生成的部分占比超过八成但剩下两成的人工工作量恰恰决定了工具能不能用。我自己做的那部分主要是定义验收标准、检查函数结构、决定修复方案。换句话说AI把我从重复编码的体力劳动中解放了但判断、取舍、兜底这些脑力劳动仍然得由我来做。这个比例很多人之前可能没意识到总以为AI写代码等于全自动真用起来才会发现它更像一个高效的辅助者而不是替代者。4. “哪个AI写代码厉害”我这轮对比下的判断4.1 同一需求不同工具的翻车现场每轮对话结束我都会把同一段需求丢给备胎工具验证一下。因为热搜词里全是“哪个AI写代码厉害”“哪个AI写代码最好”可工具的优劣从来不是一句话能说清的非得放在具体任务里看才靠谱。我用通义灵码问同一需求时它生成的基础待办功能也能运行但归档逻辑同样没有自动带上需要二次强调。这很能说明问题不管哪家AI对自定义业务规则的理解都不算一次到位靠提示词反复澄清是绕不开的。要说哪个更“厉害”我个人的体感是在“对话改项目文件”这个场景里Cursor体验更胜一筹在“IDE里随时补全、随手问注释”的场景里通义灵码更贴近日常。厉害的定义取决于场景脱离场景谈排名没有意义。4.2 我踩过的三个典型坑这轮尝试不是一帆风顺有三个坑我认为值得单独写出来。它们不是工具的问题而是使用方法的问题。第一个坑是自然语言描述太模糊。我一开始写“把完成的待办归档”AI完全不知道什么时候归档、按什么条件归档。后来我改成“已完成且完成时间距今超过7天的待办”它立刻就写出了对应逻辑。给AI说需求要像给同事交接工作一样边界要清楚判据要明确不能光说“差不多”“你看着办”。第二个坑是AI过度自信。有一轮我让它检查代码有没有问题它回复“代码没有严重问题”可实际一运行就报错。这种情况特别容易迷惑新人以为AI说的“没问题”就真的是没问题。我现在的原则是AI给出的“没问题”只代表它没看到问题最终验收仍然要靠黑盒测试和跑真实场景不能跳过验证直接上生产。第三个坑是版本混乱。对话式工具很容易在一个会话里反复改改到后面我已经分不清哪一段代码是最新版。后来我养成了一个习惯每次让AI修改之前先手动复制一份带时间戳的备份文件比如todo_v2_1405.py。小项目看起来有点多余但一旦需求复杂起来版本混乱造成的时间浪费远大于备份那几秒钟。4.3 哪些活该交给AI哪些活必须自己扛经过这一轮尝试我心里对“什么活该交给AI”的边界清晰了很多。适合交给AI的包括从零生成样板代码、写增删改查这类标准逻辑、根据报错信息做问题定位、把注释翻译成代码、统一代码风格。这些任务的共同点是高度重复、规则明确AI做起来效率高人也容易验收。必须自己扛的则包括确认业务需求的真实含义、判断技术方案和数据结构、处理异常流程和边缘情况、排除AI生成的隐藏bug、决定架构边界。这几类任务需要经验、需要对业务的理解、需要对系统的全局把控至少目前AI还没到能独立完成的程度。你可以让AI帮你填代码但那个“帮”字很重要别丢掉。4.4 接下来我还会坚持的三个习惯以后再让AI写代码我会强制自己做三件事。第一每轮修改前先备份版本哪怕只是在文件名后面加个时间戳这个小动作能让人在反复试错时不慌。第二先定义验收条件再写代码最好把测试指令提前想好让AI生成完直接跑一遍别等到用的时候才发现问题。第三我会让AI不只给代码还要给修改说明说明它改了什么、为什么这么改。多一个解释的步骤往往能提前暴露逻辑问题。对我个人来说这次“AI写代码尝试1”最大的收获是把对AI编程的想象从“黑科技”修正成了“生产力工具”。它不会替你思考但能帮你扫清很多表达层面的阻碍。这套工作流我后来已经复制到其他项目上了如果你也想试建议就从今天这个最小实验开始开一个空文件夹写一句清楚的需求让AI生成第一个版本然后把报错原封不动地丢回给它。整个过程你很快会找到那种“旁边坐着个熟悉语法但偶尔犯浑的同事”的感觉你管方向它管输出配合起来效率是真的能涨一截。 
长河君 · 2026/11/4 8:23:12 · 阅读 1.2k AI写代码实测：用免费工具从需求到跑通一个项目
项目标题叫“AI写代码尝试1”听起来像随手建的文件夹名但这是我给自己安排的一次正经开发实验。这段时间“AI写代码”这个话题被聊得火热热搜词翻来覆去就是那几个免费的AI编程写代码、哪个AI写代码厉害、哪个AI写代码最好。与其刷别人发的测评和演示不如自己花一个下午拿一个真实的小需求从头到尾让AI把代码写出来跑起来再回头复盘整个流程。这篇博文就是那次尝试的记录从选免费工具、写提示词、跑代码、修bug到给AI“写代码能力”打分全部拆开讲清楚。适合对AI编程感兴趣但还没真正上手过的开发者也适合想找一个免费工具来提效的普通程序员。1. 为什么突然想做这个尝试1.1 一台电脑、一个下午、一个明确的小目标先说背景。我日常写业务代码大量时间花在重复劳动上新增接口、调整页面样式、拼装查询条件。这类活儿技术含量不高但特别占时间写完了也没什么成就感。所以当AI写代码在讨论区刷屏时我第一反应不是兴奋而是怀疑它到底能帮我干多少活还是说只能生成一段看起来像样、实际跑不起来的废代码光看别人演示没用演示视频里都是挑成功案例给你看。我决定自己跑一遍而且跑一个真实需求。实验目标非常具体用AI辅助写一个“带自动归档的待办事项命令行工具”。为什么选这个项目第一需求足够小一个下午能完成第二它包含添加待办、列表展示、标记完成、删除、文件持久化、命令行参数解析这些常见开发动作能比较完整地反映AI写代码的真实水平第三它是本地命令行工具跑得起来就是跑得起来做不了假也没法像网页项目那样用样式糊弄过去。我不推荐一上来就拿复杂业务系统当试验田。原因很简单一旦报错你根本分不清是需求没说清楚、AI理解偏了、还是技术方案本身有问题。小项目的优势在于变量可控能集中在“理解需求、生成代码、修复错误”这三个环节上观察AI的表现。这一条实验边界比选哪个工具更重要先想明白后面才不会乱。1.2 怎么定义“AI写代码成功”很多人对AI写代码的期待是我丢一句话过去它直接扔回一个能上线的产品。这种期待太高了真这么干一定会失望。我在实验前就把“成功”拆成了三个可验收的指标避免到最后“感觉还行”又说不出哪里好。第一个指标是能运行。生成出来的代码必须在我本机跑起来不是“逻辑看起来正确”。第二个指标是可靠。加一条待办、标记完成、自动归档这些核心流程不能出现严重bug。第三个指标是可理解。AI生成的代码我必须每一段都能看懂、能解释因为最后维护这个工具的人是我如果代码像天书一样哪怕它跑得通我也会选择重写。这三个指标看着朴素执行起来会发现它们对应着一个关键方法论AI写代码不是全自动流水线而是“人提需求、AI实现、人验收”的协作。你把验收标准定为“代码能跑”那你得到的就是一段能跑的代码你把验收标准定为“我看得懂、改得动、跑得稳”你才会认真Review AI给的每一行。我把AI当成一个写代码速度很快、但偶尔会犯错的初级同事我的工作不是夸它而是验收它。1.3 这次尝试不打算做什么动手之前我还给自己划了三条“不做”的边界。第一不做工具排位赛。我不会只用十分钟就给所有AI工具打分排名那太浅了我只想搞清楚一两个工具在我的使用场景下到底合不合手。第二不做完整工程重构。我这个小工具不会用到复杂的架构设计也不会过度设计实验目的是验证AI能不能把一个明确的小需求落地而不是考验它能承受多复杂的系统。第三不追求一次成功。AI写代码大概率会出错我的目标不是让它第一轮就完美而是看它能不能在对话中通过修复、迭代把事情做完。这个预期管理救了我后面几次报错时我都没有想砸键盘。2. 免费AI编程工具怎么选不踩坑2.1 先把市面上的免费选项盘一遍既然热搜词里全是“免费的AI编程写代码”我第一反应也是先找免费工具。现在可免费试用的选项其实不少有些是长期免费额度有些是注册就送一定的请求次数。我这次实验主要盘了这么几款GitHub Copilot的免费试用、Cursor免费版、Windsurf免费版、Codeium以及通义灵码、文心快码这类以IDE插件形态提供的免费助手。先说清楚我不接推广以下全是个人实测感受。而且这行迭代太快我这个月的测试结论下个月就可能过时大家重点看思路别把工具排行榜当成永久答案。我简单梳理一下各家特点GitHub Copilot的免费试用适合在VS Code里做行级补全写样板代码很顺Cursor免费版自带聊天面板可以直接对着整个项目文件夹提问也能直接改文件Windsurf和Codeium这两年的免费力度都不错适合习惯在编辑器里用插件的人通义灵码和文心快码对中文描述的理解相对友好安装之后能在IDE里边写边问。我当时把关心的几个维度拉了一张表方便对比工具我最看重的特点需要注意的地方GitHub Copilot 免费试用行级补全很稳写重复代码快免费试用条件和额度经常调整Cursor 免费版能直接对话改项目文件适合全流程验证免费请求有并发上限高峰期偏慢Windsurf 免费版对话式生成能力强支持多文件操作界面和交互需要一点学习成本Codeium注册即可用插件体验轻快复杂需求理解能力一般通义灵码中文理解好注释友好部分场景生成代码偏保守文心快码插件安装方便和现有IDE结合紧密长代码块生成质量波动较大2.2 我筛选工具的四个硬指标面对这么多选择我不可能每个都深度测一遍所以给自己定了四个硬指标先过滤掉一批。第一免费额度必须够我完成“生成一个完整小工具”的任务不是只够试几分钟就提示升级。有些工具嘴上说免费实际用两下就锁住这种直接就走了。第二必须能处理项目级上下文不能只会单文件对话。我要的是让AI理解项目的整体结构能够修改项目里已有的多个文件而不是每次都扔给我一段和上下文脱节的代码。第三对中文描述的理解要过关最好能生成中文注释。我平时写代码注释用中文这个习惯得让工具兼容。第四操作门槛不能太高最好能落在VS Code或独立App里不用折腾复杂的环境配置。这四个硬指标一过我留下了两个主测对象Cursor免费版和通义灵码。Cursor在项目级上下文和全流程对话上明显更强适合今天的完整实验通义灵码作为IDE插件日常写代码时挂在旁边用来补函数、写注释、解释报错非常顺手。剩下的工具不是不好而是它们更适合“日常加速”不太适合我今天这种“从零到一跑通一个项目”的实验场景。2.3 最终选了谁、备胎又是谁正式实验时我用的主力是Cursor免费版备胎是通义灵码。这个组合有一层实际考虑主线任务用主力工具做全流程验证万一主力出现额度限制或服务不稳定备胎还能保证我不付费的情况下把实验做完。C之所以选它当主力展开再多说一句它的项目文件读取能力比较强我可以在对话框里直接说“帮我看看当前项目有哪些文件”“这个报错来自哪里”它就真的会去翻文件、定位问题。这个体验非常接近和一个坐在旁边的程序员交流。而通义灵码更像是我的“兜底裁判”当Cursor给的结果出现分歧或者它修的bug我不放心我就会把报错信息再贴给通义灵码看看另一个AI会给出什么解释。两个工具交叉验证比自己死磕高效很多。2.4 免费额度到底够不够用这是很多人在选免费工具时最关心的问题。我的体感是完成这类小项目免费档基本够用。整个实验过程中我大概进行了四轮完整对话中间穿插了若干次子问题没有遇到额度被锁的情况。但要注意免费版的体验确实会受高峰期影响比如某个时段对话响应明显变慢偶尔会提示稍后重试。如果你只是日常写代码时补个函数、问个报错免费档完全没问题如果你要在一天之内让AI生成大量文件、不停重构那就得考虑付费档或者错峰使用。我也观察到一个现象免费版和付费版的差异主要集中在上下文长度、并发请求数和部分高级功能上单次生成代码的基础能力并没有天壤之别。对新手来说先用免费版跑通一个项目比直接上付费更合理。省下来的钱与其说是买功能不如说是买稳定和更少等待。3. 实操全记录从需求描述到能跑的代码3.1 第一步把人话翻译成AI能懂的提示词实验目标明确后我在Cursor里新建了一个空文件夹写下第一版提示词请用Python写一个命令行待办事项工具功能包括添加待办、列出所有待办、标记某个待办为已完成、删除待办。待办数据要存到本地JSON文件里。还要有一个自动归档功能超过7天且已完成的事项自动进入archived列表。这段提示词看起来简单但有几个细节值得展开。一是“存到本地JSON文件”必须写清楚否则AI可能自作主张用数据库或内存列表后者一关进程数据就没了。二是“超过7天且已完成”这种条件要一次性说透虽然AI经常会在第一轮漏掉但你在初始提示词里写出来后续修正的轮次就会少一些。三是注明使用语言别让它猜猜中的概率虽然大但完全没必要赌。第一版生成结果我比较满意文件结构是单文件todo.py还附带说明只用Python标准库不需要额外安装依赖。不过我很快就发现一个问题它没有把归档逻辑做进去只实现了基础增删改查。这其实非常典型AI写代码时擅长处理高频、常见的需求一到你自己定制的业务规则它大概率会丢三落四。所以不要指望一句提示词能得到一个完整产品第一轮生成的作用只是搭了个架子。3.2 第二步用AI搭骨架别一上来就写细节我见过很多刚开始用AI写代码的人第一步就要求生成完整的业务代码结果代码冗长、耦合度高最后也没法维护。正确的做法是先要求搭骨架确认数据结构和模块划分没问题再往里面填细节。我继续对话补了一条指示请先重构这个文件把功能按函数拆分并加入我要求的自动归档逻辑。归档标准是done为True且完成时间距离今天超过7天这样的待办要移入archived列表。这次Cursor给出的结构比第一次清楚得多load_todos、save_todos、add_todo、list_todos、done_todo、archive_old_done_todos最后是main入口做命令行分发。看到这个函数列表我才敢往下走因为骨架对了后面改bug才有的放矢。在这个阶段我学到的方法是在让AI写完整代码之前先让它列出“函数清单”你只需要检查函数清单就能提前判断它有没有理解业务需求。如果函数划分不对让它在骨架上改成本非常低如果直接生成三百行代码再改那排查起来就很痛苦了。这一轮主体代码的核心逻辑长这样def add_todo(text): todos load_todos() todos.append({ id: len(todos) 1, text: text, done: False, done_at: None, created_at: datetime.now().isoformat() }) save_todos(todos) return len(todos)3.3 第三步让AI解释每一段代码不放过“黑箱”骨架和主体代码都生成后我没有急着运行。接下来的操作可能和大多数人不一样我让AI逐段解释代码。具体指令是请解释save_todos和archive_old_done_todos这两个函数的实现逻辑并指出潜在问题。为什么要做这一步因为AI生成的代码再怎么顺眼你也得知道它为什么这么写。比如归档函数涉及时间比较如果它直接用字符串比较ISO时间而待办里的时间字段格式不统一就可能出现归档不准确的隐蔽bug。让它解释其实是在逼它自检同时也让我自己掌握这段代码的逻辑避免以后要改动时看不懂。Cursor的解释还算老实一个函数一个函数讲清了输入输出。但也正是在解释过程中它自己承认了一个问题最开始版本的done_todo函数只把done字段设为True没有记录done_at时间这导致归档函数根本没有时间可比较。这就是解释代码带来的额外好处它能自己发现逻辑漏洞。我随即让它补上done_at字段并把archive_old_done_todos改成用done_at做时间判断问题当场就解决了。3.4 第四步运行报错了怎么让AI改把修正后的代码保存成本地文件我第一次运行就发现了问题。命令执行后不只把待办添加进去了终端还弹出一大段异常信息。核心报错是list index out of range位置在done_todo函数里。这是个很基础又很典型的错误ID分配逻辑在删除操作后没有重新计算删除某条待办后残留的ID引用指向了不存在的位置。这时候就能看出对话式工具的优势。我不需要自己逐行排查直接把报错堆栈贴给Cursor再加一句“根据这段报错帮我分析原因并修复。”它先说明问题定位认为删除操作应该同时处理ID的连续性然后给出修复方案。这里我要插一句AI给的方案不一定都对。它提供了两个选项一个是把删除改为软删除一个是每次保存前重排ID。我选择了更稳妥的重排方案保证列表ID始终连续。这种技术选型不属于AI属于我作为程序员的判断必须由人来拍板。修复之后再运行流程就通了。添加待办、列表展示、标记完成、归档、删除五条命令都能正常工作。整个过程耗时大约一个半小时比我完全手写快一点但也没夸张到五分钟搞定。这一步让我确认了一个事实AI写代码目前最擅长的不是“替我做决定”而是“把我已经想清楚的需求敲成代码”。它可以极大地压缩从想法到原型的时间但前提是你知道自己想要什么。3.5 这一轮跑下来的真实数据为了避免全程“感觉还行”我记录一下数据。项目从零到可运行共迭代了四轮对话第一轮生成初始代码第二轮要求按函数拆分并补归档逻辑第三轮让AI自我解释并修时间字段第四轮根据报错修删除Bug。最终总代码量大约180行Python单文件无第三方依赖标准库搞定。AI生成的部分占比超过八成但剩下两成的人工工作量恰恰决定了工具能不能用。我自己做的那部分主要是定义验收标准、检查函数结构、决定修复方案。换句话说AI把我从重复编码的体力劳动中解放了但判断、取舍、兜底这些脑力劳动仍然得由我来做。这个比例很多人之前可能没意识到总以为AI写代码等于全自动真用起来才会发现它更像一个高效的辅助者而不是替代者。4. “哪个AI写代码厉害”我这轮对比下的判断4.1 同一需求不同工具的翻车现场每轮对话结束我都会把同一段需求丢给备胎工具验证一下。因为热搜词里全是“哪个AI写代码厉害”“哪个AI写代码最好”可工具的优劣从来不是一句话能说清的非得放在具体任务里看才靠谱。我用通义灵码问同一需求时它生成的基础待办功能也能运行但归档逻辑同样没有自动带上需要二次强调。这很能说明问题不管哪家AI对自定义业务规则的理解都不算一次到位靠提示词反复澄清是绕不开的。要说哪个更“厉害”我个人的体感是在“对话改项目文件”这个场景里Cursor体验更胜一筹在“IDE里随时补全、随手问注释”的场景里通义灵码更贴近日常。厉害的定义取决于场景脱离场景谈排名没有意义。4.2 我踩过的三个典型坑这轮尝试不是一帆风顺有三个坑我认为值得单独写出来。它们不是工具的问题而是使用方法的问题。第一个坑是自然语言描述太模糊。我一开始写“把完成的待办归档”AI完全不知道什么时候归档、按什么条件归档。后来我改成“已完成且完成时间距今超过7天的待办”它立刻就写出了对应逻辑。给AI说需求要像给同事交接工作一样边界要清楚判据要明确不能光说“差不多”“你看着办”。第二个坑是AI过度自信。有一轮我让它检查代码有没有问题它回复“代码没有严重问题”可实际一运行就报错。这种情况特别容易迷惑新人以为AI说的“没问题”就真的是没问题。我现在的原则是AI给出的“没问题”只代表它没看到问题最终验收仍然要靠黑盒测试和跑真实场景不能跳过验证直接上生产。第三个坑是版本混乱。对话式工具很容易在一个会话里反复改改到后面我已经分不清哪一段代码是最新版。后来我养成了一个习惯每次让AI修改之前先手动复制一份带时间戳的备份文件比如todo_v2_1405.py。小项目看起来有点多余但一旦需求复杂起来版本混乱造成的时间浪费远大于备份那几秒钟。4.3 哪些活该交给AI哪些活必须自己扛经过这一轮尝试我心里对“什么活该交给AI”的边界清晰了很多。适合交给AI的包括从零生成样板代码、写增删改查这类标准逻辑、根据报错信息做问题定位、把注释翻译成代码、统一代码风格。这些任务的共同点是高度重复、规则明确AI做起来效率高人也容易验收。必须自己扛的则包括确认业务需求的真实含义、判断技术方案和数据结构、处理异常流程和边缘情况、排除AI生成的隐藏bug、决定架构边界。这几类任务需要经验、需要对业务的理解、需要对系统的全局把控至少目前AI还没到能独立完成的程度。你可以让AI帮你填代码但那个“帮”字很重要别丢掉。4.4 接下来我还会坚持的三个习惯以后再让AI写代码我会强制自己做三件事。第一每轮修改前先备份版本哪怕只是在文件名后面加个时间戳这个小动作能让人在反复试错时不慌。第二先定义验收条件再写代码最好把测试指令提前想好让AI生成完直接跑一遍别等到用的时候才发现问题。第三我会让AI不只给代码还要给修改说明说明它改了什么、为什么这么改。多一个解释的步骤往往能提前暴露逻辑问题。对我个人来说这次“AI写代码尝试1”最大的收获是把对AI编程的想象从“黑科技”修正成了“生产力工具”。它不会替你思考但能帮你扫清很多表达层面的阻碍。这套工作流我后来已经复制到其他项目上了如果你也想试建议就从今天这个最小实验开始开一个空文件夹写一句清楚的需求让AI生成第一个版本然后把报错原封不动地丢回给它。整个过程你很快会找到那种“旁边坐着个熟悉语法但偶尔犯浑的同事”的感觉你管方向它管输出配合起来效率是真的能涨一截。