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Cursor Composer似乎风靡一时，还有哪些其他好的编程方法呢？

我在Reddit上看到有人提到使用OpenRouter API，以及与Cursor一起免费使用的Supermaven。

讨论总结

本次讨论主要聚焦于AI编程方法，特别是免费与付费工具的选择和比较。参与者分享了多种工具和方法的使用体验，包括Cursor Composer、OpenRouter API、Supermaven等，以及它们在成本节省、开发效率和集成方面的表现。讨论中还涉及了具体的实现细节和相关文档链接，为寻求高效AI编程解决方案的用户提供了丰富的信息和见解。

主要观点

  1. 👍 使用Aider结合DeepSeek进行AI编程，通过Prompt Caching技术大幅降低成本
    • 支持理由：通过缓存技术，用户可以以极低的成本获得大量令牌。
    • 反对声音：需要手动激活，可能对某些用户不够便捷。
  2. 🔥 推荐使用VSCode结合Continue dev和Ollama进行编程
    • 正方观点：这种组合可以与其他模型提供商集成，提供灵活的编程环境。
    • 反方观点：性能可能不如Cursor，但适合寻求本地解决方案的用户。
  3. 💡 个人需要通过实验找到最适合自己的AI编程方法
    • 解释：不同的工具和方法适用于不同的场景和需求，个人实验是找到最佳方案的关键。
  4. 👍 使用Vscode和Codeium进行编程，适合希望自己编写代码的场景
    • 支持理由：Codeium提供了强大的代码补全和建议功能，适合自主编程。
    • 反对声音：可能不如付费工具如Copilot在某些方面表现出色。
  5. 🔥 付费的AI编程方法更为有效
    • 正方观点：付费工具如Sonnet 3.5和AutoCode提供了更高效和专业的编程支持。
    • 反方观点：免费工具如Cody已经足够好，付费服务可能不提供更多价值。

金句与有趣评论

  1. “😂 softclone：Aider using deepseek. With prompt caching I’ve gotten millions of tokens for pennies.”
    • 亮点：展示了Prompt Caching技术的成本效益。
  2. “🤔 0xrander：I find starcoder2:7b for tabAutoComplete works best for me, even 3b works fine, small memory footprint and good auto complete/suggestion.”
    • 亮点：分享了个人使用特定模型的经验，强调了性能和内存占用的平衡。
  3. “👀 fasti-au：Aider and cursor but you need big models so api to deepseek or llama31 ideally as they are open and not feeding the governments skynet machine OpenAI”
    • 亮点：提出了对大型模型和开放API的需求，同时表达了对OpenAI的担忧。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为积极，多数用户分享了他们对不同AI编程工具的正面体验和推荐。然而，也存在一些争议点，如对付费与免费工具的比较，以及对某些专有软件的抵制态度。这些分歧主要源于个人使用场景和价值观的不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：随着AI编程工具的不断发展，未来可能会有更多集成和优化的新工具出现，特别是在提高开发效率和降低成本方面。
  • 潜在影响：AI编程工具的普及将进一步推动编程自动化和智能化，可能改变传统编程的工作流程和方法。同时，对开源和开放API的支持将促进更多创新和合作。

详细内容：

标题：探索最佳 AI 编码方法：付费与免费的抉择

在 Reddit 上，一个题为“Best AI coding methods? Paid/Free”的帖子引发了广泛关注，获得了众多用户的积极讨论。该帖子主要探讨了一些优秀的 AI 编码方法，比如提到了热门的 Cursor Composer，还提及有人使用 OpenRouter API 和 Supermaven 与 Cursor 相结合。

讨论焦点与观点可谓丰富多样。有人分享使用 Aider 结合 deepseek，并提到通过提示缓存能以极低成本获得大量令牌。还有用户表示自己的设置是 VSCode + Continue dev > Ollama，认为它免费且好用。对于不同工具的使用体验，观点各异。比如有人认为 Codeium 与 VSCode 搭配效果不错，也有人喜欢继续使用传统的组合。

有人提到 Deepseek Coder 16B 在命令提示符或 llama 网络服务器上对于代码重构和函数解释很有帮助。还有人在尝试不同的工具和组合后，认为需要根据自身情况不断摸索，才能找到最适合自己的编码方法。

在这场讨论中，共识在于大家都在积极寻找适合自己需求和工作流程的 AI 编码工具。一些独特的观点，如有人自主开发优化使用 LLMs 的应用，为讨论增添了新的视角。

然而，也有争议存在。比如有人认为 Cursor 是 VSCode 的专有分支，基于原则选择抵制；也有人认为对于编码完成而言，付费服务不一定能带来更多价值。

总之，关于最佳 AI 编码方法的讨论仍在继续，每个人都在不断探索和尝试中寻找最能提升编码效率的工具和方式。