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自从做了网站之后就有一些忙碌，没想起来写过东西。网站也简陋了一点，纯纯的 Vibe Coding 产物，质感也谈不上好，勉强能看。选择 Next.js 做全栈主要是看上了 Vercel 和 Supabase 的免费额度，也顺便检验一下纯 AI 的情况下能把东西做成什么样。未来会加一些功能，但还没有点子。
最近刷到 CodeGraph 的推荐，想聊一些东西，又突然想起自己还有个网站，于是着手第一篇文章的写作，也顺便谈谈我对 AI Coding 的理解。
这段时间前前后后接触过不少工具和插件，比如 SuperPowers、OhMyOpencode，初见时都觉得东西不错，于是上手体验，发现确实不错，但总感觉哪里不太对。
后来某一天突然发现——如果不用这些插件，似乎大部分能做到的东西还是能做到；做不到的，除了换模型照样还是做不到。因此开始思考插件对于 AI Coding 的帮助。
时至今日，我认为好的插件、Skills、MCP 等等对工具当然有帮助，但还是要分具体情况。不分情况的拉满各种插件只会徒增 token 消耗。强如 SuperPowers，全流程使用下来对于最终结果的帮助其实远没有想象的大，反而是拆分使用它的某些 skills，既能有一定的帮助，也降低对人和 token 的消耗。
回到正题，关于 CodeGraph，作用是可见的——它能提前给整个代码库建一个语义图谱，函数、类、调用链什么的都给你整理好，AI 直接看图而不是一个一个地 grep 了。
对个人来说，一个简单的小项目远没有到达不得不用的程度。相反，会因为高额的构建成本、查询语义失真导致查询的结果不符合需求等等类似的情况产生错误，这显然是不好的。
在刷到的视频评论区里，有评论说 IDEA 的 MCP 就能做到这些，一下来了兴趣。研究了一下，就是给 AI 使用 IDE 原生的代码索引，除了需要打开 IDE（恰好本人的使用习惯就是开着 IDE 和终端），没有其他的构建成本了，能力上也几乎一致。至少在 Java 领域，IDEA 的 MCP 是更好的选择。
grep 真的就完全没有可取之处吗？作为各大 agent 一并选用的方案，稳定是一定是第一要素。与其折腾各种插件的比较、使用，不如选择相信。
我认为，任何插件都不如模型的升级来得纯粹。
从 DeepSeek V4 Pro 换到 Claude Fable 5，带来的能力提升远超任何插件，只不过成本更是超大提升。
大部分的插件的使用都应该有具体的细分场景，而不是任何一个项目打开就配置好数不清的 MCP、Skills 等等，这对 token 和人的心智的伤害都太大了。
AI 时代发展太快了。快到一个新功能还没学，它就要不被时代浪潮拍进坟墓，要不被各大厂商做成基础设施；快到我一个季度套餐体验了 GLM 4.7 到 GLM 5 再到 5.1；快到大家都很焦虑，生怕赶不上别人，一个新的好用的插件用不了一周就是 10k+ 的 Star。
不如搞一下 TDD 模式，先在没有插件的情况下做一做差不多的工作，如果能做到，那是不是就应当斟酌一下这个插件到底必不必须？