夜雨聆风01Claude Code —— 真正懂代码上下文的 AI 编程助手
适合场景：日常编码重构写脚本调试理解陌生代码库
很多人还在把 AI 当"高级搜索引擎"用，遇到问题贴段代码问一下。Claude Code 的思路不一样——它是跑在命令行里的 Agent，直接读你的项目文件，理解整个代码库的结构，然后帮你改代码、写测试、执行命令。
我的典型用法
打开终端，claude 进入对话，然后说：「帮我把这个 Python 脚本改成支持批量处理，同时加上进度条和错误重试」。它会自己读文件、改代码、告诉你改了什么、问你要不要应用。整个过程不用来回切窗口。
具体建议
✦ 项目根目录放一个 AGENTS.md，写清楚项目背景、技术栈、不要碰哪些文件——它会严格遵守
✦ 改完代码记得让它跑一遍测试，别光看它说"应该没问题"
✦ 复杂任务拆成小步，别一次塞太多需求进去
⚠️ 坑：免费额度消耗挺快，复杂项目一天能用完。建议开 Pro，月费 $20，日常编程够用。
02Cursor —— 写代码时最顺手的 AI 编辑器
适合场景：长时间写代码前端开发多文件跳转项目
如果说 Claude Code 是"叫来帮你干活的 AI"，Cursor 是"内置了 AI 的编辑器"。两者不是替代关系，用法不一样。
Cursor 基于 VSCode，上手没有额外成本。最有用的功能是 Cmd+K（内联编辑）和 Cmd+L（侧边聊天）。
我最常用的场景
写函数写到一半，按 Tab 让它补全——不是普通的代码补全，是理解你当前函数意图之后的补全。准确率比 GitHub Copilot 高不少。
遇到报错，直接把错误信息拖进 Chat，它会结合你的代码给出具体的修复方案，不是那种"你应该检查一下变量"的废话建议。
具体建议
✦ .cursorrules 文件写好，相当于给 AI 设定工作规范，能减少很多来回纠正
✦ 配合 Composer 功能做跨文件修改，比手动一个个改效率高很多
✦ 遇到它改坏了的情况，Ctrl+Z 到底，别试图在它改坏的基础上继续修
⚠️ 坑：模型切换逻辑有点绕，建议固定用一个模型别来回切，否则响应质量会飘。
03Perplexity —— 搜索这件事，它做得比 Google 好
适合场景：技术调研行业信息收集快速了解新领域
程序员每天要搜大量东西：某个库的最新版本、某个 API 的用法变化、某个技术方案的优劣对比。Google 的问题是你要自己去翻十几个页面筛选信息，Stack Overflow 的答案经常是3年前的。
Perplexity 的核心价值是：给你综合了多个来源的答案，并且标注出处，让你能快速判断可信度。
配图：Perplexity 搜索界面 / 与 Google 搜索结果对比示意
我的典型用法
「React 19 的 Server Actions 和之前版本的区别是什么，有没有迁移需要注意的地方？」
它会给一个结构清晰的回答，列出变化点，底下附5-8个参考来源链接。比我自己去找省了至少20分钟。
具体建议
✦ 搜技术问题时在问题末尾加 "2025" 或 "2026"，过滤掉过时内容
✦ 用 "Focus" 功能切换到 Academic 或 YouTube 模式，根据信息类型选对数据源
✦ 对它给的代码示例要保持警惕，验证后再用
⚠️ 坑：中文内容覆盖相对弱，搜中文技术生态（如鸿蒙、国产框架）效果不如英文。
04NotebookLM —— 吃透一份长文档的最快方式
适合场景：消化技术文档研读论文整理会议录音理解大型 PDF
这是 Google 出的工具，免费，但知道它的人不多。
核心能力是：把你上传的文档变成一个可以对话的知识库。不是通用 AI 对话，是严格基于你给的材料回答，不会编造文档里没有的内容。
我的典型用法
拿到一份80页的技术规范文档，正常读要两三个小时。上传到 NotebookLM，直接问：「这份文档的核心架构是什么，有哪些我需要特别注意的约束条件？」——10分钟理清主干，再针对性深读关键章节。
还有一个杀手功能：Audio Overview，它能把文档生成一段双人播客风格的音频，通勤路上听，相当于有人帮你把文档讲一遍。
具体建议
✦ 一次上传相关的多份文档效果更好，它会自动建立文档间的关联
✦ 用 "Guide Me" 功能生成学习大纲，适合系统性学习一个新领域
✦ 提问要具体，"这篇文章讲什么"不如"这篇文章的第三章提到了哪些限制条件"
⚠️ 坑：文档不能太大，单份 PDF 有大小限制。中文 OCR 识别质量一般，扫描版文档效果差。
05Figma AI / Galileo —— 产品经理和独立开发者的原型神器
适合场景：快速出 UI 原型验证产品想法独立开发
Figma AI 今年升级之后，能做到：描述一句话，生成一个完整的页面框架。不是那种看起来像玩具的效果，是真的能用来开会沟通的水准。
Galileo AI 比 Figma AI 更激进，完全从文本生成，适合没有 Figma 基础的人。
我的典型用法（独立开发场景）
有个 App 想法，以前要么自己憋着磨设计，要么找设计师沟通半天。现在：把产品描述喂给 Galileo，20分钟出一版原型，截图发给潜在用户收反馈，验证完了再决定要不要深入做。
具体建议
✦ 描述要具体到交互层面："用户点击后应该看到什么"比"做一个登录页"好得多
✦ 把生成结果当草稿而不是终稿，在它的基础上调整比从零开始快很多
✦ Figma AI 适合已有设计系统的团队，Galileo 适合从零开始的独立开发者
⚠️ 坑：Galileo 生成的设计风格比较统一，如果你需要独特的视觉风格，还是要设计师介入。
这5个工具，没有一个是"用一次就够"的。
真正的价值是建立新的工作习惯——写代码时旁边有个 AI 对话框，搜信息时第一反应是问 Perplexity，拿到一份新文档第一步是扔进 NotebookLM。
门槛都不高，花一下午把每个都试一遍，找到3个真正嵌进你工作流的，已经够了。
楠
楠溪
AI工具 · 科技资讯 · 原创内容
