摘要：下午一点，在老哥的建议下尝试了 Cursor，被其“全自动”修复 CSS 的能力震撼。为了解决 Pro 版昂贵的问题，探索出了 VS Code + Continue 插件 + Gemini API 的免费“平替”方案。并在效率提升中反思了 AI 时代程序员的核心竞争力。

⚡ 13:00 的觉醒：Cursor 初体验

下午一点，老哥看我还在手动复制粘贴代码改 CSS，直接丢来一句话：“想提升效率，试一下 Cursor。”

我试着把之前的博客深色模式 bug 丢给它。
震撼的一幕发生了：
我不需要把代码复制出来，不需要告诉它文件在哪。它直接读取了我的 source/css 和 _config.butterfly.yml，然后点一下 Apply，文件就自动修好了。
之前我和 AI 对话框里反复拉扯了半小时的问题，它 1 分钟 就解决了。

这种“降维打击”让我意识到：未来的编程，不再是拼手速，而是拼“指挥能力”。

🛠️ 贫穷使人进步：VS Code + Continue + Gemini

Cursor 虽好，但 Pro 版本 20 刀/月的价格让我稍微犹豫了一下（而且免费额度很快撞墙）。
“能不能白嫖 Cursor 的体验，但用免费的大模型？”

答案是肯定的。我找到了一套完美的“平替”方案：

  1. 载体：继续使用我熟悉的 VS Code。
  2. 大脑：申请 Google 的 Gemini 2.5 Pro API（对个人开发者有极其慷慨的免费额度）。
  3. 连接器：安装开源插件 Continue。

配置过程

在 config.json 中填入 API Key 后，VS Code 瞬间变身。

  • Ctrl + L：侧边栏对话，随时问“这段代码啥意思”。
  • Ctrl + I：行内编辑，选中代码直接下令“帮我改成用 DMA 发送”。

现在，我拥有了一个无限续杯、智商在线、且完全免费的 AI 结对编程伙伴。

🤔 核心反思：我还需要学习吗？

看着 AI 几秒钟生成了 STM32 的寄存器配置代码，我不禁产生了疑问：

“如果 AI 都能写，我还有学习的必要吗？”

但在随后的测试中，我找到了答案：有，而且更重要了。

AI 可能会写出“看起来对但实际上会烧板子”的代码（比如错误的引脚电压配置）。

  • 以前：我是搬砖的，背诵语法，手写分号。
  • 现在：我是包工头（Tech Lead），我的工作是审查 AI 写的代码，设计系统架构，以及进行物理世界的调试。

鉴别真伪的能力，将是我们最后的护城河。