《Cursor+Copilot引领的AI辅助开发路径》

接手某垂直电商平台库存中台重构项目时，眼前的技术债远比预期棘手：这套支撑全国百家门店、日均处理5万+订单的核心系统，历经五任开发迭代，形成Java后端、Go微服务、TypeScript前端混杂的“混搭架构”，23个核心模块分散在4个代码仓库，既无完整接口文档，也缺乏统一设计规范，甚至部分关键接口的调用逻辑仅依赖老员工的“口头传承”。更紧迫的是业务需求：平台计划在大促前新增“预售库存锁定-供应链补货联动-异常订单自动释放”的跨链路功能，同时必须将库存查询响应时间从300毫秒压缩至50毫秒内，以支撑大促期间每秒3000单的峰值订单量，避免因库存查询延迟导致的超卖或库存积压问题。按传统开发模式，6人团队完成文档梳理、代码重构、功能开发与联调测试，至少需要4个月，而业务端给出的交付窗口期仅有2个月，且大促日期不可更改。在工期与质量的双重压力下，单纯依赖人工逐行分析代码、编写模板、排查bug已无可能，搭建一套精准适配开发场景的AI工具协同框架，成为突破困局的唯一选择。

经过对10余款AI开发工具的场景适配测试，我们最终确定“Cursor实时编码协作+GitHub Copilot批量重构+Sourcery性能优化”的三角协作模式。这一组合并非工具的简单叠加，而是基于开发全流程的精细化职责划分：Cursor凭借其对代码逻辑的深度解读与实时交互能力，负责攻克遗留代码“看不懂、理不清”的核心难题，成为团队理解旧系统的“翻译官”；GitHub Copilot依托其海量代码训练基础与批量生成能力，承接老模块语法升级、重复模板代码编写等重复性高、规律性强的工作，充当“代码生产流水线”；Sourcery则聚焦代码质量分析与性能调优，通过对业务逻辑与代码执行效率的关联分析，解决重构后的性能瓶颈，扮演“代码精算师”角色。三者通过本地API实现数据联动—Cursor解读的代码逻辑同步给GitHub Copilot作为重构参考，Copilot生成的新代码传递给Sourcery进行性能预检，形成“代码理解-生成-优化”的完整闭环，既保障新功能开发效率，又兼顾遗留系统兼容性，为项目按期交付筑牢技术基础。项目启动首周，团队就因遗留代码的“黑箱特性”陷入停滞。库存中台核心的“锁库存”模块，是整个系统的“心脏”，负责处理订单创建、支付、取消等全链路的库存变更，但其代码中混杂了工厂模式、策