选择Cursor还是Claude Code？— 你的最佳选择揭秘！

这篇文章对比了两款热门的AI编程工具——Cursor和Claude Code，展现了它们在设计理念和适用场景上的巨大差异。

先来聊聊这两款工具的核心功能：

• Cursor

这是一个基于VS Code的AI增强集成开发环境，主打智能补全和快速生成代码。特别适合日常编码、重复性任务和快速原型开发，它可以根据上下文智能预测代码，让编程变得更加流畅和高效。

• Claude Code：

这款工具是一个基于终端的AI编程助手，专注于深入分析和系统性解决问题。它特别擅长于复杂系统设计、代码重构和技术决策，通常会先对需求进行分析，然后制定方案再进行实施。

经过一段时间对这两款工具的深度使用，我发现Cursor就像是个随叫随到的好大哥，而Claude Code更像一个沉稳的老朋友。它们并不是对立的，而是各有优势可以互补，完全能够和谐共处，各自发挥特长。

韩寒导演曾说：喜欢是放肆，爱是克制。我喜欢Cursor的放肆，也爱Claude Code的克制。

案例对比分析

下面我将用两个简单的日常案例来对比这两款工具（如果你没时间看案例，可以直接跳到【对比结论】或者略过这部分）。

测试条件：

案例一：从零开始做一个新页面

任务介绍：

我开启了两个全新的项目，输入了：我希望能做出图示的页面。

Cursor 的表现如何：

• 反应速度：一次对话下来，真的是秒回，整个过程仅用 3 分钟就生成了一个可以运行的页面。生成的代码涵盖了 html、css、js，甚至还在 package.json 中添加了 live-server 依赖，并自动启动了页面预览功能。

• 页面效果：整体结构完整，dom 元素没有缺失，但视觉效果有点差，很多元素的位置都错位了。

• 交流的过程：

### Claude Code 的表现如何？聊聊它的速度和页面效果



Claude Code 的速度：

• 在一次对话中，它快速完成了任务，花了大约 7 分钟，整个过程都遵循了思考、规划和执行的步骤，显得相当谨慎。

不过呢，它只生成了 HTML、CSS 和 JS 的项目，遗憾的是没有自动启动预览功能。



• 看看页面效果：手动启动后，预览的UI和Cursor大致相当，有些DOM元素缺失，比如左右滑动的箭头。



• 对话过程：

它先是列出了一个详细的TODO清单，把任务拆分得很清楚，然后依照计划逐步执行。

案例二：排查服务端错误日志

任务描述： 我们的导购服务端应用偶尔会出现一些日志错误，这导致页面无法正常渲染，四个地区的集群每分钟大概会汇总到30个这样的错误。观察最近的线上日志：



我们把这个错误日志分别交给了 Cursor 和 Claude code 来进行排查和修复。

Cursor 的表现：

1. Cursor 在输入了任务描述后，经过稍微思考，查阅了几份文件就表示找到了问题的根源。

搞笑的排查过程：Cursor的自信与失误



接下来，我们就直接动手调整一下 CleanXSSHandlerInterceptor 的注册逻辑，随便验证一下，顺便总结经验，真是爽快！



乍一看，Cursor似乎很厉害，但实际上呢？

查一查变更记录，发现问题早在 CleanXSSHandlerInterceptor 出现之前就已经存在了，说明它不是罪魁祸首。

看起来，Cursor的分析有点草率，它总能给人一种“我很确定”的莫名自信。

于是我们提醒它，可能找错了地方，再给它一次机会去尝试修复。



调侃一下：“你说得没错”——这是 Cursor 的经典道歉方式，管你是不是对的。

不过，就算再给它一次机会，Cursor依然找不到问题的真正原因，甚至还想通过关闭我应用的流式渲染功能来逃避这个问题。

根据之前的经验，如果 Cursor 连续两次都搞不定一个问题，那就得换个思路了，可能换个提示词或工具会有效。

这次，Cursor 又一次没能解决问题。

Claude Code 的表现：

1. 这次我把同样的提示词交给了 Claude Code，想看看它会有啥反应：



你会发现，Claude Code 制定了一个待办事项列表，分成了四个步骤。不像 Cursor，它在前面三步都在深入分析问题，直到最后一步才开始修复。

2. 然后它花了 3 分钟来深度分析问题。这个过程就像是一个经验丰富的开发者在仔细查找问题一样～



3. 确定了问题后，它在修改代码时显得很谨慎，只改了几行，然后就开始和开发者确认。



个人使用心得
什么样的任务，二者效果差不多

1.简单的 CRUD 操作 – 两者都能迅速搞定，没太大差别；

2.基础的页面 UI 开发 – Cursor 可能会更快更全面，而 Claude Code 虽然速度稍慢，但效果也不差；

3. 常见的算法实现– 基本上都是依靠大模型的能力，所以结果差不多。

Claude Code 擅长的任务

1. 复杂系统设计

• Claude Code 的优势： 他会先理解需求，绘制架构图，还会考虑各种非功能性需求，并与开发者多次确认，确保不会遗漏重要信息而做出草率决定。

2. 代码重构

• Claude Code 的优势： 他能系统地分析问题，提出重构方案，并详细解释每个改动的原因。
• Cursor 的表现：可以修改代码，但往往缺乏整体的规划。

3. 问题诊断和调试

• 场景： 定位和修复线上 bug。
• Claude Code 的优势：能够分析错误日志，经过多次思考，找到问题的根本原因，并提供多种解决方案。
• Cursor 的表现：能够迅速修补，但往往只是治标不治本。更擅长于回避问题，而不是直接面对解决它。

Cursor 更擅长的任务

1. 快速原型开发

快速迭代的设计哲学

Cursor：实用至上

• 场景：在导购会场页面上，需要迅速恢复 UI，并且通过多轮对话来进行调整。
• Cursor 的优势：用几句话就能生成代码，配合开发者实时调整，代码的生产效率非常高。
• Claude Code 的表现：注重各种需求的细节，Cursor 已经能够推出多个版本，而 Claude Code 可能还在开发初期。

2. 在熟悉的项目中添加新功能

• 场景：在你熟悉的项目里添加新的功能。
• Cursor 的优势：能够基于上下文快速完成任务，尤其是它的 Tab 补全功能，能根据你现有的代码智能预测下一步，编码时几乎是直觉反应。
• Claude Code 的表现：需要更多的时间来理解项目结构。

设计理念
Cursor：实用主义者

• 信条：“先能跑再说，管他对不对！”
• 适合人群：那些追求效率、需要快速迭代的朋友们。
• 特点：响应迅速，非常注重交付的速度。

Cursor：实用主义者

• 局限：在设计复杂系统时，可能考虑的不够全面；

Claude Code：完美主义者

• 信条：“慢工出细活，一次做好比反复修改更省力”；
• 适合人群：重视代码质量的开发者，以及需要长期维护的项目；
• 特点：深思熟虑，注重架构设计；
• 局限：在快速原型开发中，可能会显得比较沉重；

核心观点：这两种开发哲学其实都有其道理，关键是要在合适的场合选择合适的工具。在现代开发中，灵活切换工具比死守某一种工具要明智得多。

秘奥义—双剑合璧！

这两种工具其实不是竞争关系，而是可以互补的好伙伴。开发者可以根据不同的任务特点来灵活选择，甚至可以同时使用这两者。

我的实际工作流程

日常开发模式：

• 我主要用 Cursor 作为我的 IDE，享受它那熟悉的界面和流畅的 Tab 补全功能；
• 当遇到复杂问题或者 bug 时，我会在 Cursor 的终端里启动 Claude Code 来处理；

一起合作，事半功倍！

• 把思考和计划的重任交给 Claude Code，而让 Cursor 来负责实施和调整。

下面来详细聊聊各个阶段的分工：

1. 功能开发的启动阶段

• Claude Code 负责分析需求，制定技术方案以及绘制架构图等工作。
• 而 Cursor 则会迅速搭建项目的框架，创建基础的文件结构。

2. 编码实现阶段

• 在这个时候，Cursor 会进行日常编码，并利用 Tab 补全功能来提升效率。
• 而 Claude Code 则专注于处理一些复杂的逻辑，帮助解决技术难题。

3. 代码优化阶段

• Claude Code 会进行整体代码的审查，并提供重构的建议。
• 与此同时，Cursor 则快速实施那些简单的修改。

4. 调试排错阶段

• Claude Code 负责分析错误日志，找到问题的根源。
• 而 Cursor 则会迅速进行修复和验证。

工具协同带来的好处

信息共享：

• Cursor 能够查看 Claude Code 修改过的代码内容。
• Cursor 的环境感知功能不仅包括 IDE 内的命令行，还涵盖了 Cursor 本身。
• 同时，Claude Code 也能实时感知文件的变更，确保双方的工作成果能够无缝对接。

提升效率的好方法

效率提升：

• 突破单一工具的限制；
• 充分利用各自的优势。

展望未来

AI辅助编程的发展速度真是惊人，半年前的最佳实践现在可能就不再适用了，我们需要：

1. 保持开放的心态 – 新工具一出来就试试，不要总是固守自己的看法；

2. 根据实际情况选择工具 – 没有万能的工具，合适的才是最好的选择；

3. 持续学习 – AI工具只是加速器，自己的基础能力还是很重要，了解AI的能力边界在这个时代尤为关键。

最后一点：人家说一万遍，不如自己亲自试试，真的是如人饮水，冷暖自知。还没开始的朋友们，可以赶快动手了！

用原生 SQL 轻松实现多模态智能检索

传统的AI开发需要将数据从OLTP数据库迁移到专用向量库来进行特征匹配，这样跨系统的数据搬运往往会导致冗余和版本混乱等问题。我们的方案基于阿里云的PolarDB和百炼，结合Polar_AI智能插件，实现了数据库的原生AI能力。通过标准的SQL语法直接调用多模态AI服务，能高效地完成图像特征提取和向量化处理。

点击原生 SQL 轻松实现多模态智能检索-阿里云技术解决方案来了解更多详情。