yuwuxing

正在用 24G M2 air, 习惯跟 LZ 差不多，没感觉到内存吃力，之前用的 2015 的 MBP ，16G WPS 用的都卡了，我觉得不是内存的锅，应该还是系统升级以后 GPU 跟不上了

去年年底我也是为这个问题纠结了很久，本来是一台 15 年 MBP+M1 MAX 的 studio 组合，因为那段时间经常外出，Studio 不方便外带，15 年的 MBP 用 WPS 都卡了，准备换笔记本，预算从 1W5 一直加到 2W ，看的都是 2 手 M1 M2 MAX 64G 的，机缘巧合下咸鱼上 9000 收了一台 24G M2 air, 用了快一年，只能说真香，轻便+长续航，24G 内存不管前后端开发基本都够用，cpu 性能 M2 也不是瓶颈。
不过我家里也放了一台 10 代 i5 64G 内存的 all in one 服务器，现在开发基本都用的远程服务器了

前端出生，不是 JAVA 程序员，但是公司后端都是 JAVA ，所以基本能看懂 JAVA 代码，了解 JAVA 的常见架构，最近两个月在尝试完全用 AI 来完成一个项目，后端就是用 JAVA ，目前写了差不多不到 100 个接口，全部是用首先代码生成器生成基础代码，然后 AI 进行完善，我的工具使用路径是 7 月份用的 copilot+claude, 8 月基本就用的 cursor 了，我现在的习惯就是 cursor 来写代码，IDEA 里面调试，可能我不是专业 JAVA 程序员的原因，idea 换到 cursor 也没觉得有什么不习惯的

这个算不算，昨天刚刚用到的，JAVA 环境，要写一个比较复杂的统计报表接口，我先定义好 DTO 和 VO ，然后在 Chat 中 @整个模块目录，提示词就是，请根据 DTO 和 VO ，实现 xxxx service 函数，然后代码就自动生成了，测试一次过，并且会使用我其他代码里面封装的各种方法来实现。特别 NB 的是我连这个函数是计算什么的、怎么算都没有写进提示词，都是根据 DTO 和 VO 自己分析出来的，当然算法是一些标准的统计学算法

@Feedmo 仔细看了下官网，500 次是 fast request 的次数，并不是高级模型的访问次数限制
What are fast and slow uses?

Fast uses of premium models are given first priority by our backend. On Pro, once you hit your fast usage limit, you can still use premium models, but your requests may be queued behind others at times of high load.

@qiaofanxing 写 java 环境没问题，只是调试界面没 idea 方便，可以一起用，写代码用吗 cursor ，调试再用 idea

@Feedmo https://www.cursor.com/pricing 官网写的 500 ，我现在显示也是 500 ，如果是 5000 那就直接冲了
@iwdmb 的这个方案我也考虑过，另外 claude 的 API 我也有，我准备先用几天评估一下直接用 Claude API 的成本,

使用 cursor 替换 vscode 一个多礼拜了，copilot 已经停掉了，下个月也不准备续费 claude 了，cursor pro 对我来说最大的问题是 500 次的高级对话感觉不够用，刚开始第一天就用了接近 100 次，其他都是优点，我觉得比较好用的有几个点：
1.tab 功能无敌，可以学习我现在的行为预测我的下一步行为,这个是可以自动判断修改后续代码的，而不是其他代码提示工具的只是新增代码
2.可以直接在代码中间 command+k 通过提示词加入代码，比如我在一个写好的业务逻辑代码里面，只需要在最前面要求加入参数校验，就可以自动生成参数校验的代码，整体体验比较顺滑
3.在 chat 里面可以直接用 @去引用文件，我一般习惯是把相关文件都 @上然后让 AI 去完成一个功能模块，完成程度很高

刚看了下我的 10500T 6 块硬盘 2 块机械两块 sata SSD2 块 nvme 的 NAS 加开发服务器，一年用了 500 多度电，12300T 应该差不多功耗，跟 N100 比机器价格其实差价不大，功耗大概差 30W,看 LZ 有没有高性能应用场景，我是电脑换成了 MBA ，然后重活都用服务器去干了，所以增加的这点电费我觉得还是值的，至少比苹果的黄金内存划算