Cursor、GitHub Copilot与通义灵码：谁将称霸编程助手之战？

前几天，我分享了一篇关于 Cursor 的基础教程。

不少朋友在看完后都在问：“Cursor 和 GitHub Copilot、通义灵码等工具有啥区别？我以前用过，感觉没那么好用呀。”

简单来说：“你只需用自然语言说出你的需求，AI 就能帮你生成完整的代码框架。”这就是 Cursor 带来的新体验。

那么，相比其他工具，Cursor 的哪些功能更值得一提呢：

1. 模型选择更多，灵活性更强。

2. 全局引用，随你所欲。

3. 一键创建代码，省时省力。

4. 还有更多实用功能等着你去发掘。

另外，文章最后还有粉丝福利，千万不要错过哦！

一、模型选择多，灵活性强

在模型方面，Cursor 支持业界最强大的大模型 Claude3.5，同时也兼容 GPT-4 和 GPT-4o，还能让你自定义 Google、Azure 的 API Key。

此外，你还可以选择一些轻量级且响应更快的模型，比如 cursor-small、gpt-4o-mini，非常适合处理那些相对简单的任务。

总之，量大管饱，性价比超高～

二、全局引用，随心所欲

说到 Cursor 的一大亮点，绝对是：当你在一个完整的项目代码里时，它可以随时引用所有相关的代码内容。

这有什么好处呢？

当你需要修改或添加代码时，它可以迅速理解上下文，给你提供符合需求的解决方案。

当然，你也可以选择只引用某些文件，或者特定文件中的一部分代码。这样一来，Cursor 就不会去搜索整个代码库，避免不相关内容的干扰。

比如，下面的截图中，我选中了代码文件 kamis.py 的第 30 到 42 行，这样 AI 就会以这段内容作为上下文进行处理。

三、轻松一键创建代码

你知道吗，Cursor 有个超级实用的功能叫做Composer。

在用其他工具时，我们通常得一段一段地通过聊天获取新功能的代码，然后一个个地创建文件、粘贴代码。

虽然这样逐个确认让人感觉更踏实，但一旦功能复杂，涉及的文件多了，就会变得非常耗时。

Composer 的出现，正好帮我们高效、有序地创建多个文件，大大提高了工作效率。

不过，这也带来了一点风险哦。

如果你的功能已经稳定，想让 Composer 全局调整代码，但没有仔细检查就接受了修改，一旦出现问题，那可就麻烦了。

当然，你也可以选择继续让 Composer 进行修改。现在 Composer 还在测试阶段，未来会更加完善。

所以，我的建议是：先写好用户故事，用 Composer 创建相应的代码结构，等功能稳定之后，再通过右侧的 Chat 逐步迭代功能，这样能更方便地确认每一步。

四、其他实用功能

如果你之前用过 ChatGPT 或 Claude3.5 编程，可能会发现除了要提交大量代码和背景信息外，还得将生成的代码一个个放回原来的文件里，确实有点麻烦。

但在 Cursor 中，基于需求生成的结果，只需点击几个按钮，就能在对应位置轻松修改。

不仅如此，当我们需要调整界面样式时，还可以上传一张图片，让 Cursor 参考图片风格来改写代码，当然，从零开始创建也是没问题的。

最后，还有一个非常好用的功能：AI 全局检索。

在处理大型代码库时，使用 Cursor 来搜索代码会变得简单多了，它能告诉我们文件的位置以及与其他代码的关系。

记得使用时点击 codebase，Cursor 就会从整个代码库中搜索。这个功能在我们找不到代码时，比传统工具实用得多。

五、总结

到这里，大家应该对 Cursor 这款工具有了更清晰的认识吧。

它确实是目前最实用的编程助手，当然也不是没有缺点。

最大的不足之处就是价格有点偏高，最低套餐要花费 20 美元。

此外，我们自己写点小工具还行，但如果涉及到敏感代码，那就要小心了，毕竟它能扫描大部分代码，跟裸奔差不多。

最近有很多小伙伴问我，小白能不能用 Cursor 开发出商用产品。

的确，它能帮助你制作一些简单工具，但要想开发更复杂的项目，还是需要一些编程基础和思维的。

工具虽好，也别让它成了你的“拐杖”，真正的竞争力还是在于我们的思维和创意。

如果你对编程有兴趣，何不在这个 AI 时代尝试学一门编程语言呢？

Python 就是个不错的选择，简单易懂。

我准备了超详细的 Python 学习笔记，想要的朋友可以在评论区回复“ python ”来获取哦。

希望这些信息对你有帮助。

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