AI大神卡帕西发现，与其追求某个完美工具，不如把几种工作流拼接起来，取长补短。于是，他总结出了自己的“四层AI编程工具链”，整理给大家👇1️⃣ 日常主力：Tab自动补全差不多75%的写代码场景，还是依赖Cursor的Tab补全。在合适的位置写几行注释或代码，就是对LLM最直接的“任务说明”。2️⃣ 精准微调：高亮+修改高亮一个具体的代码块并要求进行某种修改。3️⃣ 整块功能：Claude Code/Codex用来处理相对容易描述的整块功能。这些工具非常有用，尽管总体效果参差不齐。但在要涉足不太熟悉的、更偏向氛围编程（vibe-coding）的领域时，它们是不可或缺的。这些工具也很适合一次性任务，例如CC可以快速写出1000行一次性的、广泛的可视化/代码找bug，找到错误后，所有这些代码都会被立即删除。这就是代码后稀缺时代：代码不再是稀缺资源，随便写，随便删。4️⃣ 最后防线：GPT-5 ProGPT-5 Pro用来处理最困难的事情。例如，当人/Cursor/CC都被一个错误困住了时，就可以把整个东西复制粘贴给5 Pro，它虽然会运行10分钟，但最终真的能找到一个非常细微的错误。

在 Java 开发领域，AI Coding 已经逐渐成为提升效率与代码质量的重要工具，选对工具比盲目跟风更关键。首推通用型大模型，如 ChatGPT、Claude。它们非常适合用于业务逻辑拆解、设计模式讲解、复杂 Bug 定位和代码重构建议，在阅读老代码、理解框架底层原理（如 Spring、JVM）时尤其高效。其次是代码补全与 IDE 深度集成工具，如 GitHub Copilot、Cursor、IntelliJ IDEA 自带的 AI Assistant。这类工具在写 Controller、DTO、Mapper、单元测试时体验极佳，能快速生成样板代码，显著减少重复劳动。对 Java 后端来说...

⬇️那会刚实习，客户问了个业务场景，我自己也不熟，我就去问leader。⬇️leader在群里答复说做不了，提产品需求⬇️后来客户自己实现了，给我投诉了。还好那时有新手保护期，后续leader补充了文档🌸问题追责的时候我提供了记录，证明我流程没问题，和leder确认过的。工作留痕很重要。

卷烟草没卷过，考研失败调剂的双非，每天都很愁。目前是研一，主方向是Java开发，但是最近在讯飞实习，做的是模型部署。太不匹配了，感觉我这个硕未来也做不了这个，不知道怎么办，走啥方向比较好呢