最近公司有在鼓励工程师多使用 AI 或自动化工具来提升工作效率，
也希望工作上可以有一些比较实际的产出或改善。
我自己目前有接触过 Claude Code / Claude Cowork 这类工具，
主要是拿来协助看程式、整理文件、产测试、改一些小功能，
但也想多了解看看，除了这类工具之外，
大家在实际工作中还会使用哪些工具来提升效率？
我比较想知道实际在公司工作流程中有落地的用法，
不是单纯工具名称或广告文。
例如像是：
1. 写程式 / 重构 / 产测试
- Cursor
- GitHub Copilot
- OpenAI Codex
- Windsurf
- Cline
- Aider
- Continue.dev
2. Code Review / PR 检查
- CodeRabbit
- GitHub Copilot Review
- Sourcery
- Graphite
3. API 文件 / API 测试
- Postman
- Bruno
- Insomnia
- Swagger / OpenAPI
4. 工作流程自动化
- n8n
- Zapier
- Make
- GitHub Actions
5. 文件与知识整理
- Notion AI
- Confluence AI
- NotebookLM
- ChatGPT
6. 终端机 / 日常效率工具
- Warp
- Raycast
- Alfred
想请问各位前辈，
这些工具在实际工作上有没有真的帮助？
例如：
- 帮 legacy code 补文件
- 帮 API 产 Swagger / Postman Collection
- 帮 PR 做初步 review
- 帮功能补 PHPUnit / Pest / Jest 测试
- 自动整理 Slack / Jira / GitHub Issue
- 自动产每日或每周进度报告
- 分析大型专案的模组关系或依赖关系
- 减少重复性的人工操作
也想知道大家实际导入后，
有没有遇到什么限制或问题？
例如：
- 产出的 code 不可靠
- 对大型专案理解不准
- 资安或公司规范限制
- 需要花很多时间修正 prompt
- 工具费用太高
- 导入后其实没有想像中省时间
想请教大家，
如果是一般软件工程师，
在公司里面比较实际、比较能落地的 AI / 自动化工具用法有哪些？
谢谢。

teams,slack...都卡在这两个软件

这比较偏DevOps, team leader要去处理了

有些都是公司内部自己用 AI 做的 tool ㄅ

先列出目前公司的工作流再选工具 不是无脑叠工具

codex阿 个人觉得比claude还好用

大公司会自己干，因为一堆第三方工具法务直接干死你

claude code 接 slack 跟 gitlab 后非常适合打自评codex 也可以其实根本不用为不同用途分这么细，在 human in the loop的前提下，claude code 或 codex 挑一个就能搞定九成事情

我只用cli工具组合想要的功能 除了ai买过一次以外就没了 用你写的那堆电脑资源消耗多又要受控于公司他们又不是吃素的

Kiro 但基本上都差不多 除了Antigravity

大道至简，日常化的纪录你都应该交给 claude 帮你去解决了现在有连动功能很快可以建构完成

All in one

山岸和山崎有关系吗

我现在都是看AI写code, 连测试都是ai自己测