程序员别再乱装AI工具了

缺的是顺手的工作流。

很多人今天装Claude Code，明天试Cursor，后天又收藏一套自动化工具。工具越多，开发越乱。真正有用的工具栈，不是把热门工具全塞进来，而是让每个工具只负责一件事。

不要一上来就让AI写功能。

需求没拆清楚，AI写得越快，后面改得越痛。

可以先用Compound Engineering拆任务，用Proof检查方案漏洞。先让AI画地图，再让AI开车。

Claude Code适合处理大代码库、跨文件修改、重构和排查复杂问题。

Cursor适合日常开发：读代码、改小功能、补测试、解释报错。

一个像临时拉来的工程师，一个像坐在旁边的搭档。别让一个工具干所有事。

AI Agent能不能真干活，最后经常卡在终端。

Warp负责解释命令和报错，Mosh负责远程连接不断，tmux负责任务不丢。

这几个不新潮，但很实用。尤其是远程开发，网络断一下，任务不该跟着死。

Magical、Factory这类工具适合处理重复动作，比如抓页面、填表单、同步状态。

但别什么都自动化。

一个流程要不要自动化，只看两点：它是否经常发生；出错以后代价是否高。两个都满足，再动手。

Granola适合记会议，自动整理纪要、待办和决策点。

Bear CLI适合在终端里随手记笔记。

supermemory适合把查过的资料、做过的判断、踩过的坑存起来，之后能找回来。

信息越多，记忆系统越重要。

如果你只想先搭一套够用的，别从十几个工具里挑花眼。