AI 编程工具那么多，换个更强的模型，问题就能解决吗？
工具和模型的差别确实存在，但大部分卡住的问题，根源在用法：需求没想清楚、任务拆得太大、对话太长、没有验收和存档。方法对了，普通的模型也能做出可用的东西；方法不对，换再强的模型也会越改越乱。先把工作流理顺，再考虑换工具。
多数情况下不能。
同样的工具、同样的模型，不同的人做出来的东西差别很大。差别主要不在工具，而在用法。
卡住时，先排查这几项
- 需求清楚吗：AI 不知道你要什么，就只能猜，见「一页需求文档怎么写：让 AI 一次写对的前提」；
- 任务拆小了吗：一次让 AI 做太多，越到后面越难调通，见「一次只交给 AI 一个问题：看似慢，实际最快」；
- 对话太长了吗：历史太多，AI 会忘事、会混乱，见「对话太长 AI 会"忘事"：什么时候该开新对话」；
- 有验收和存档吗：每一步都确认能用、都存档，改坏了才能退回，见「和 AI 协作开发的工作流：小步验收、存档点、限定改动范围」。
什么时候值得换工具
- 工作流已经理顺，但某类任务始终做不好，比如复杂的前端交互；
- 当前工具无法读写项目文件、无法执行命令，效率明显受限；
- 额度或速度确实成为瓶颈。
换之前，可以拿同一个小任务分别试一下，对比结果再决定，不要只看别人的推荐。
小结
工具决定上限，方法决定你能不能接近那个上限。新手阶段，把方法练熟比追新工具更重要。工具配置参考「AI 编程的工具怎么配：一台电脑从零到能写代码」。