做独立开发者一年半了工具栈换了好几轮。从最开始什么都试到现在基本稳定下来。分享一下我目前在用的 AI 相关工具每个都说说为什么选它、花多少钱。完整工具栈类别工具月费用途编程 IDECursor Pro¥135日常写代码终端 AIClaude Code¥0API 计费复杂重构、项目级任务API 管理ofox.ai按量 ≈¥200统一 AI API 入口设计v0.dev¥0免费额度UI 原型生成文案ChatGPT Plus¥140写文档、想方案部署Vercel¥0-135前端部署数据库Supabase¥0-180PostgreSQL Auth每月 AI 相关支出大概 ¥500-700。编程Cursor Claude CodeCursor Pro日常写代码的主力。Tab 补全 CmdK 编辑 Chat 三板斧基本覆盖了 80% 的编程场景。我的.cursorrules配置精简版## 代码风格 - TypeScript strict mode - 函数式风格优先避免 class - 组件用 function 声明不用箭头函数 - 错误处理用 Result pattern不用 try/catch ## 项目约定 - API 路由在 app/api/ 下 - 组件在 components/ 下页面级组件在 app/ 下 - 数据库操作统一用 Drizzle ORM - 样式用 Tailwind不写 CSS 文件 ## 禁止 - 不要用 any - 不要用 console.log 做错误处理 - 不要在组件里直接调数据库Claude CodeCursor 搞不定的复杂任务交给它。比如跨多个文件的重构看整个项目结构给架构建议写迁移脚本两个工具配合使用日常小改用 Cursor大改用 Claude Code。API 管理为什么用聚合平台我的产品里同时用了好几个模型对话功能 → GPT-4o-mini便宜快速代码生成 → Claude Sonnet代码质量好图片分析 → GPT-4o多模态文本 embedding → text-embedding-3-small以前每家单独管 key单独充值每月对 4 份账单烦得要死。现在全走 ofox.ai一个 key一份账单API 兼容 OpenAI 格式。// lib/ai.ts — 项目里统一的 AI 客户端importOpenAIfromopenai;exportconstainewOpenAI({apiKey:process.env.OFOX_API_KEY,baseURL:https://api.ofox.ai/v1,});// 按场景封装exportasyncfunctionchatComplete(prompt:string,modelgpt-4o-mini){constresawaitai.chat.completions.create({model,messages:[{role:user,content:prompt}],max_tokens:1000,});returnres.choices[0].message.content;}exportasyncfunctioncodeGenerate(prompt:string){returnchatComplete(prompt,claude-sonnet-4-5);}exportasyncfunctionanalyzeImage(imageUrl:string,prompt:string){constresawaitai.chat.completions.create({model:gpt-4o,messages:[{role:user,content:[{type:text,text:prompt},{type:image_url,image_url:{url:imageUrl}},],}],max_tokens:500,});returnres.choices[0].message.content;}前端开发v0.devVercel 的 v0.dev 用来快速生成 UI 组件。我的用法是用 v0 生成初始组件复制到项目里用 Cursor 微调细节比自己从零写 UI 快 5 倍。数据库Supabase选 Supabase 不是因为 AI但它和 AI 配合很好自带 pgvector 扩展不用单独搞向量数据库Row Level Security 做权限控制免费额度够个人项目用// 存储 embedding 的表// CREATE TABLE documents (// id SERIAL PRIMARY KEY,// content TEXT,// embedding VECTOR(1536)// );import{createClient}fromsupabase/supabase-js;constsupabasecreateClient(process.env.SUPABASE_URL!,process.env.SUPABASE_KEY!);// 语义搜索asyncfunctionsemanticSearch(queryEmbedding:number[],limit5){const{data}awaitsupabase.rpc(match_documents,{query_embedding:queryEmbedding,match_count:limit,});returndata;}成本控制心得策略效果简单任务用 mini 模型省 70% API 费用相同请求加 Redis 缓存省 20%Cursor 免费的 Copilot 够用就不升 Pro省 ¥135/月Supabase/Vercel 用免费额度省 ¥300/月我踩过的坑坑 1工具太多反而低效最早我同时用 Cursor Windsurf Copilot Cline四个 AI 编程工具。结果每个都没深度用切来切去浪费时间。现在只留 Cursor Claude Code。坑 2过度依赖 AI 生成有段时间我让 AI 写所有代码包括架构设计。结果项目长到一定规模后AI 给的架构建议越来越不靠谱。现在的原则是架构自己定实现交给 AI。坑 3不看 AI 生成的代码“AI 写的应该没问题吧”——这个心态坑了我两次。一次是 AI 把 API Key 硬编码在前端代码里一次是生成了有 SQL 注入的查询。永远 review AI 的输出。小结独立开发者的 AI 工具栈不需要多复杂一个好的 AI IDE 一个统一的 API 入口 几个 SaaS 服务就够了。关键是把每个工具用深而不是什么新工具都试一遍。每月 ¥500-700 的 AI 工具支出换来的是一个人能干三个人的活。这个 ROI 对独立开发者来说很划算。