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进一步信息揣测

• AI编程工具的实际局限性：虽然Cursor等工具能快速生成代码，但复刻复杂网站时仍需人工干预，无法真正做到"不写一行代码"，最终效果可能与原版存在明显差异（如UI细节、交互逻辑）。
• 行业内部对AI工具的依赖风险：资深开发者私下交流中提到，过度依赖AI生成代码可能导致开发者忽视底层原理，在调试和优化时反而耗费更多时间，尤其在处理边界条件或性能问题时。
• 付费工具的隐藏成本：Cursor等工具的免费版有功能限制（如生成速度、代码质量），企业级需求需订阅高价计划，但官方不会主动披露免费版与付费版的核心差异。
• AI生成代码的版权灰色地带：复刻现有网站可能涉及设计侵权，但AI工具提供商通常不会在生成代码时提示法律风险，行业内部对此普遍保持沉默。
• Prompt工程的实战技巧：通过截图直接生成代码的成功率较低，经验表明需拆分需求为多步骤（如先框架后组件），并加入技术栈约束（如指定React+Vite）才能提高可用性。
• 效果对比的营销策略：技术博主常通过"对比截图"展示AI能力，但实际会选择性隐藏调试过程（如反复修改Prompt、手动调整CSS等），这些关键细节通常不会公开。
• 企业级AI工具的准入壁垒：真正高效的AI编程工具（如GitHub Copilot企业版）需要公司资质审核，且定价与代码库规模挂钩，这些信息仅限内部人士知晓。