Cursor Plan模式与Qoder Quest模式实战对决，究竟谁才是最强王者？

深入对比Plan模式：Cursor与Qoder的碰撞

今天咱们聊聊Plan模式。Qoder在1.7版本中推出了这个功能，之前还提到过一个叫Quest的模式。实际上，二者在核心功能上都是围绕Plan模式展开的。

那么Plan模式是什么呢？简单来说，就是根据你的需求自动生成一份专业的规范文档。这份文档涵盖需求分析、功能分析、技术设计以及接口、页面等各个方面。Plan模式的核心就是从你的想法出发，帮助你完善文档，最终实现需求。

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这两款AI编程工具其实并不以Plan模式为主打功能，主要还是通过对话来进行交互。Plan模式更像是它们的附属功能。

在这次对比中，我们先声明一下：Qoder不参与这场比赛。因为Qoder的核心功能就是围绕Plan模式展开的文档驱动工具。文档生成是它的重头戏，所以把它的主要功能与其他工具的次要功能比较，显然不太公平。

我们将使用Cursor和Qoder这两款编程工具来比较一下，看看谁的Plan模式更好用、生成效果更佳。接下来，我们先了解一下Cursor中的Plan模式。

在Agent部分可以看到Plan的规划介绍，文章的重点主要集中在这五个方面：

1. Plan模式的功能特点：它能澄清问题并了解你的需求，这点非常棒。在演示中，当你提出需求后，它会分析这些需求，并通过代码库提出问题，希望你给出答案，进而让生成的Plan更加详尽准确。这是一个互动的过程，而不是简单地给你个结果。Plan模式在过程中可能会碰到理解上的困难或者需要优化的地方，通过你的反馈来完善计划，这一点相当重要。
2. 研究代码库与上下文收集：Plan模式特别适合功能迭代的场景。比如，TradeSolo模式更适合从零到一的项目，比如开发一个类似ChatGPT的问答网站，它会生成设计文档、技术文档，并完成所有的开发、测试和部署。但在实际开发中，我们经常遇到需要功能迭代的情况，尤其是面对复杂的功能需求。此时，Plan模式能够帮助你分析需求，提供更全面的参考方案。

TradeSolo模式适合快速推出MVP项目，而Plan模式则更像是一个内置的对话升级版，通过生成文档来帮助你快速实现功能。它更适合迭代开发，因此需要了解之前的对话记录、代码库和上下文，作为生成Plan的基础。否则，生成的Plan可能会不够完整。

所以，这一点非常重要。接下来说到第三个点，制定全面的实施计划同样关键。有了文档之后，如何实施变得至关重要。没有实施计划的话，文档和生成的代码可能会天差地别，因此实施计划是必不可少的。

第四个特点是你可以编辑生成的文档。如果某些地方不太满意，可以进行调整，最终确认后再执行任务。

最后一个特点是制定一个构建计划，也就是我们常说的TodoList。只有具备了这五个要素，才能算得上一个完整的Plan文档。Cursor的Plan模式真的是相当有特色，每个功能都贴合我们平时开发的需求。如果你对某个需求感到困惑，或者不知道该如何着手，这种方式无疑是个不错的选择。

接下来我们来看看Quest，看看Qoder里面的Quest是怎么样的。整体来看，它没有像Ask那样进行询问和澄清，而是直接根据你提供的需求文档生成设计文档。

设计文档中包含了很多内容，比如技术设计、工作流程、数据库设计等，内容相对完整。但缺乏一个澄清过程，也就是说没有交互环节。它的特点在于依赖于自身的记忆功能，因为代码里有很强的记忆能力，或者说它有良好的上下文理解，尽量完善你的需求。生成的文档也是可以修改的——如果有不同意见，可以更改或取消。确认无误后再进行下一步，这也是一个过程。

总结一下：

生成Plan模式的主要特点。前面提到的四个特点我们已经讲过，最后一个是通过一次对话完成任务。这是什么意思呢？就是生成Plan文档后，执行任务时其实无需再进行额外的交流，不需要再进行额外的对话。我们期望的结果是：Plan文档生成完毕后，接下来的事情都交给AI编程工具来完成。希望是这样的，所以这才是真正的Plan模式，否则就不算了。

它具备的能力包括：执行Plan模式时，需要理解和搜索代码库、整合上下文、澄清问题等。当然代码里没有代码的内容。我们来看一下最终的效果。

这次演示中，我想实现一个销售报表功能。

这个项目实际上由多个模块组成，包括前端和后端项目。我的变更主要涉及两个项目：gyl-manager（前端）和gyl-service（后端）。

目前我对这个项目最终要实现的样子并不清楚，也不知道具体需要哪些报表。在这种需求模糊的情况下，我希望通过Plan模式来补全这些需求空白。比如，从老板和销售的角度来看，应该关注哪些报表？AI能生成什么样的文档或页面？这正是我需要它制定计划的原因——我对报表模块完全不熟悉，只知道销售和老板需要看结果。

AI生成内容后，会进入问题沉淀阶段。这里列出了四个关键问题让我选择：
1. 报表功能范围（包含哪些报表，会直接影响页面设计）——我选择了“以上全部”。
2. 时间维度（日、周、月、同比、环比等常见统计方式）——我选择了“日维度统计”。
3. 数据显示方式（如折线图、柱状图、饼图）。
4. 其他定制需求（如自定义日期区间查询）。

通过这些问题，我对需求的理解变得更加清晰，AI也能更准确地生成文档，确保方向不会偏离。

现在它已经执行完毕，我们来看一下生成的这个Plan计划文档。

在刚才的操作中，我们看到生成文档时，我可以点击Plan来执行开发计划。这一过程非常清晰，后端要做些什么，一目了然。然后创建DTO、创建API，这些都是我在三层架构中定义好的内容。这个Controller，然后生成文档。前端开发要做什么？接口组件、页面、路由，还有前端的文档。技术要点就是需求实现开发的顺序。生成的思路就是这样。

整个文档虽然看起来简单，但关键信息非常丰富。接下来我们用Qoder实现一下，看看生成的效果。

打开Qoder后，左侧有个Qoder Quest的选项，我们进入后同样把对话内容复制到这里。

这边让我添加上下文并选择仓库，这个操作有点奇怪，但我随意选了一个继续。进入文档生成后，会看到三个设计操作轨迹：任务总结，其实就是它的执行步骤。

接下来我们看看这段代码生成的Plan文档。它的格式规范，包含概述、价值描述——特别像AI工具生成的文档。技术栈部分其实有点多余。接着是分层设计、功能说明、数据表结构、接口设计，还有流程描述，这些内容都涵盖了。

文档中还提到索引优化、前端性能优化，以及页面布局和排行规则等细节，非常详细。对比来看，它比Sal的文档更细致，像是一个从零开始的项目文档。

最后我们演示一下Ser和Code生成的页面效果，看看最终呈现如何。

在之前生成代码时，是通过不同的分支来控制的。ser和code两个有不同的分支，因此我们可以很清晰地展示这个系统。我们先切换到sal这个分支，看看最终效果。可以看到，这就是它的样子。

生成的页面一共五个，展示的是销售汇总，可以点击查看。这边能正常拉取数据，都是后台真实的数据。可以切换周、月、年，尽管第零周、第一周的显示效果不太理想，但功能已经实现。导出功能也能正常使用。

再看看其他功能，比如客户销售列表，显示了对应的数据列表。商品销售数据也能查看，柱状图和饼图正常显示，区域销售数据也没问题。虽然有些细节需要调整，但基本功能都实现了。

这个项目虽然在业务逻辑上可能还需调整，但质量完成得相当高，几乎没什么问题。刚刚修复了一些导入类的小问题，很快就能正常运行。前端没有任何问题。

接下来我们看看Qoder生成的代码，切换到Qoder这个分支。

看看Qoder这边生成了这样的五个页面。我们来逐一查看，实际上这几个页面的结构和样式有点相似，但基本上所有接口都不通，无法正常调用。所有接口都不同，全部调用失败。

这其实我已经修复了好一段时间。最初Plan模式推出时，前端界面是缺失的。而且这个JS是无法运行的，后端编译也不通过。你可以看到，我在这里做了很多代码的修复。

最终其实还是存在许多问题。因为我这边的积分已经用完，无法再进行修复。所以说这个Plan的完成度其实相当差。虽然文档写得很好，但最终效果却是最差的。回顾一下整个过程，我们可以看到：

sal生成时，代码变更包含了新增的内容，也包括修改的部分。

前端也是如此。这里的消耗成本大概是这样的：因为我现在还是按次数收费，所以具体扣费不太清楚。根据目前的账单，大约在两三美金左右。

不过这个成本并不是你实际要付的，而是它自己估算的成本。你最终需要支付的成本可能会更少。这是我用的Plan模式，以及它调用的次数。

至于代码部分，大部分文件都会新增，所有文件都被添加。

这其实也告诉我们，Qoder在代码搜索和学习能力上并没有做好，和Cursor相比差了一些。

聊聊Plan模式的那些事儿

其实啊，如果你不去找一些现成的代码学习，然后再写出符合业务逻辑的代码，最后生成的东西可能就会很糟糕。我发现它生成了不少代码，但其实问题也不少。

当然，它执行某些任务时基本上没啥问题。

不过，你想要的字段，比如销售额、利润等等，它的理解就有点偏差。它按照自己的理解来做这个Oracle查询，所以这里面有很多地方需要修改，基本上都是新增的代码文件。

在我使用这个Plan模式之前，我的积分还剩81%。

用完后，积分剩下87%。不过后来使用了大约6%左右，现在还有20%的问题没解决，但我的积分几乎用光了。它一直提醒我得续费，不然就不能用了，所以后续的问题我也没再去修复。

等我把问题解决后，可能积分就全用完了，那就真是尴尬了，这种定价方式给我带来了这样的结果。

然而这个结果其实是有误的，你需要花费更多的积分去修复它，这样一来你的成本就增加了。

所以说，这样的情况真是不划算，对我来说并没有达到预期。结果也不太理想。接下来，我们来做个对比吧。

这几个维度我觉得是我自己认为的Plan的考量标准。比如说，Plan生成的文档完整性，SL这边的代码生成相对更丰富。SL不仅生成了流程图和技术文档，还特别完善。而SL那边生成的只有一个标准的接口需求和描述。

说到可读性，我觉得Cos做得更好，它会告诉你生成了哪些页面，然后需要做哪些修改。而Code则显得有些杂乱。问题澄清方面，Cos有这个功能，但Code就没有了。

至于文档是否可编辑？两个工具都可以。而生成TodoList的功能？这两个也都能做到。代码搜索和上下文结合，这其实直接影响到最终生成代码的质量。

不过，Cos会忽略一些规则，比如我对SQL写法的限制，但它最终生成的内容却没有遵循这些规则。为了简化上下文，它省略了一些规定，但它的学习能力很强，可以根据业务找到相关内容。比如我指出去查哪个表，它能理解表中的关键字段，而Code就做不到这一点。

至于代码生成的错误数量，Cos大概生成了3个后端错误，前端则没有，前端一次性通过。而Code的表现就不太好说了。

在符合业务完成度方面，SL的表现相对较高，而Code则一般。最重要的一个问题是，你是否实现了Plan设定的文档，对吧？Plan写得再好，如果没能实现那也没意义。SL实现得很完整，而Code只实现了一部分，许多功能并没有完成，还缺了不少页面，所以使用体验其实不佳。

总体来说，我认为Cos的Plan模式非常优秀，而Code则一般。这很可能和它的模型使用有关，因为我用的是4.5的模型，而Code的模型却是隐藏的，不清楚它用的是什么。

所以，整体结果就是这样。经过观察，我觉得Plan模式在解决一些复杂问题时效果很好。

当你不知道如何处理某些需求时，其实可以让它根据上下文结合你的代码库和业务，进行进一步的丰富和迭代。我觉得Plan模式特别适合处理复杂需求，也能有效解决那些你觉得不太好处理的问题，值得一试。