近日，一家拥有12年历史的成熟SaaS产品公司对其约40名开发人员进行了一个非正式调查，探讨当前人工智能编码工具（Cursor和Claude Code）的应用情况及其对公司生产力的影响。这些工具旨在通过生成代码来提高开发效率，减轻开发人员的工作负担。调查显示，有8名开发人员表示他们大部分或全部时间都在使用这些AI工具，而另有11人则在部分任务中交替使用AI和传统方式，占比约为50%。 该公司的主要编程语言是Ruby on Rails，这一成熟的代码库为AI工具的测试提供了良好的基础。尽管个人偏好不同——其中一位资深开发者因为对Sublime Text编辑器的痴迷而倾向于使用Claude Code——但总体而言，Cursor的使用率略高一些。这主要是因为Cursor可以更自然地集成到开发者的现有环境中，而不像Claude Code需要独立运行在终端中。 两种工具的功能差异也值得关注。Claude Code特别擅长根据提示生成整个功能模块，有时甚至会过度“创造”，需要开发者进行精细控制。而Cursor则更倾向于进行小范围、自包含的修改，更加注重细节，避免未经许可的大规模代码提交。例如，该公司近期的一项任务是将一组React屏幕转换到新的基于Hotwire的设计系统中。Claude Code在接到提示后生成了一个几乎正确的计划，几经微调后成功地完成了任务。这一过程不仅节省了开发者的时间，还减少了枯燥的工作量，使其能够更快地完成任务。 不过，AI工具并非万能。特别是在处理复杂任务时，它们可能提出多种架构解决方案，开发者需要仔细评估以选择最佳方案。公司尝试过让AI工具与Linear或Sentry等项目管理工具连接，以实现自动化的拉取请求（PR）生成，但效果不佳。很多情况下，生成的PR虽然所有测试都通过了，但实际上这些测试本身存在问题，导致bug修复不准确。为了防止这种情况发生，目前公司仍避免推广这一做法。 Claude Code在重构方面表现尤为出色，特别是在处理前端代码时。不久前，一位开发人员利用Claude Code成功地完成了对现有React界面的重构，使之适应新的服务器端渲染设计。这一过程原本可能需要几小时，但通过AI工具的协助，实际只用了大约一小时。尽管有些细节问题在测试时才被发现，但这已经显著提高了开发效率。 业内人士普遍认为，AI编码工具的引入确实提高了工作效率，尤其是对于重复性和琐碎的任务。然而，对于一些需要高度创新和深度理解的任务，目前AI仍无法完全取代人类开发者的角色。此外，公司财务负责人指出，即便每月为每位开发人员投入100美元的AI工具费用，只要能带来20%以上的生产力提升，这笔投资就是值得的。 尽管AI工具在提高生产力方面表现出色，但它们在编写优雅代码和个性化编程风格方面仍有不足。目前尚未发现任何一种工具能够完美地写出既正确又优美的代码，过度依赖注释是一个常见问题。这种现象可能会导致某些情况下必须重写AI生成的代码。不过，编写高效的提示并与其互动仍有助于加深对问题的理解，从而设计出更好的架构。 综上所述，尽管AI编码工具在特定任务中极大地提升了开发效率，但它们仍然需要与人类开发者紧密合作，特别是在处理复杂任务和保持代码质量方面。公司未强制要求使用这些AI工具，而是鼓励开发人员根据自身需求和兴趣自主选择，相信随着技术的不断进步，更多高效、精准的AI辅助工具将会出现在未来。