当前的AI编程工具生态已经演化出两种截然不同的范式，分别由Cursor和Claude Code这两款前沿工具所代表。它们之间的差异不仅在于用户界面，更在于它们如何理解代码、与开发者协作以及在开发工作流中所扮演的角色。这里主要以Cursor和Claude Code为例，深入剖析这两款工具，揭示它们的核心设计理念与最佳应用场景。

对应于这两种范式，业界也出现了各具特色的工具。例如，Codebuddy Code，在功能上不仅对标业界领先产品，同时集成了腾讯生态，强烈推荐使用。

后文不再特殊说明，这里对比Cursor和Claude Code同样适用于Codebuddy IDE和Codebuddy Code

Codebuddy详情可见下图，摘自Codebuddy文档

以下内容参考自Cursor、Claude Code官方文档，感兴趣的朋友可以自行拓展阅读文末参考文章中的： Claude Code最佳实践、Cursor最佳实践

2.1 核心范式：IDE增强 vs. CLI驱动

这是两者最根本的区别，它决定了开发者的工作体验 。

• Cursor：AI原生的IDE

Cursor的哲学是“将AI无缝融入你已熟悉的编辑器” 。它是一个以AI为先的VS Code分支版本，保留了VS Code的完整功能、快捷键和扩展生态，同时在底层深度集成了强大的代理能力 。开发者在熟悉的图形用户界面（GUI）中工作，通过聊天面板、行内编辑（Cmd+K）或智能自动补全（Tab）与AI交互 。Cursor将AI视为一个强大的“结对程序员”，坐在你的副驾驶位上，随时准备提供帮助，但最终方向盘仍在你的手中 。它更适合那些希望在现有工作流中逐步增强AI能力的开发者 。

• Claude Code：终端原生的自主Agent

Claude Code则采取了截然相反的路径，它的哲学是“让AI成为驾驶员” 。它是一个纯粹的命令行界面（CLI）工具，一个在终端中运行的轻量级编码代理 。开发者通过自然语言向其下达高级指令，然后Claude Code会自主地规划任务、执行shell命令（如读写文件、运行测试、提交代码）、分析结果并循环迭代，直到任务完成 。开发者扮演的是监督者和架构师的角色，批准或否决AI的行动计划，而不是亲自编写每一行代码 。这种模式非常适合那些习惯于终端操作、偏爱自动化和脚本化工作流的开发者。

2.2 上下文管理：代码库索引 vs. Grep-Only

如何让AI理解庞大的代码库是决定其效能的关键。Cursor和Claude Code在此采用了两种截然不同的技术路径，这直接影响了它们的性能、成本和准确性。

2.2.1 Cursor：基于代码库索引的语义搜索

Cursor的核心优势在于其“代码库感知”能力，它通过在后台为项目建立一个语义索引来实现 。这个过程包括：

• 解析：扫描项目中的每个文件，解析其抽象语法树（AST），以理解代码的结构而非纯文本 。
• 分块：将代码分解成有意义的逻辑单元（如函数、类） 。
• 嵌入：使用AI模型将每个代码块转换成向量（mathematical fingerprints），捕捉其语义含义 。
• 存储：将这些向量存储在专门的向量数据库中，形成一个可供快速检索的“代码地图” 。 当开发者提问时，Cursor会将问题同样转换为向量，并在数据库中快速找到语义上最相关的代码片段作为上下文 。这种方法的优势是高效和精准，它能理解概念上的相似性（例如，即使函数名不同，也能找到功能相似的代码），并且通过只提供最相关的代码块，极大地减少了发送给大语言模型的Token数量，从而降低了成本并提高了响应速度 。开发者还可以通过@符号（如@file、@symbol）手动精确地指定上下文 。

2.2.2 Claude Code：基于Grep的即时“代理式搜索”

与Cursor的预构建索引不同，Claude Code采用了一种更原始但极其灵活的方法：它在运行时动态地构建上下文 。它主要依赖于开发者每天都在使用的命令行工具，尤其是grep（或其更快的替代品如rg），来搜索代码库 。当接到一个任务时，Claude Code会像一个人类开发者一样，通过执行一系列grep命令来定位相关文件和代码行 。

• 优点：这种方法的优点在于其简单性、可预测性和无需预处理。它总能找到精确的字符串匹配，且开发者能清楚地看到AI正在执行什么操作 。对于需要精确文本匹配的任务，这种方法非常可靠。
• 缺点：其主要缺点是效率低下和缺乏语义理解。grep会返回大量不相关的匹配项，导致所谓的“Token膨胀”，即向模型发送了大量无关上下文，这不仅会急剧增加API成本，还可能因为超出上下文窗口而导致任务失败 。此外，它无法理解代码的语义，可能会错过概念上相关但文本上不匹配的内容 。为了弥补这一点，开发者需要通过CLAUDE.md文件提供持久的、高层次的项目指南和工具使用说明（例如，指示它优先使用语法感知的ast-grep） 。

2.3 PlanMode：集成的执行计划 vs. 完整的“蓝图”

两款工具都认识到，对于复杂任务，“先规划后执行”至关重要。但它们的实现方式再次反映了其核心设计哲学的差异。

2.3.1 Claude Code：“探索-规划-编码-提交”工作流

Claude Code的官方文档并未定义一个正式的“计划模式”，而是推荐了一个名为“探索、规划、编码、提交”的多功能工作流 。该工作流强调在编写任何代码之前进行规划的重要性 。开发者首先指示AI阅读相关文件以收集信息（探索），然后明确要求AI“制定一个计划”来解决问题 。官方文档指出，如果没有前两个步骤，Claude会倾向于直接开始编码，而预先的研究和规划能显著提高其在需要深度思考的问题上的表现。

基于这一官方建议，许多资深用户总结出一种被称为“计划优先”的实践建议。在这种方法中，开发者会要求AI“制定一个详细的计划，在获得批准前不要编写任何代码”。

Claude Code会生成一个详细的、分步骤的文本计划，列出它打算修改哪些文件、运行哪些命令。开发者可以与AI反复迭代这个计划，直到它完美无缺。这个经过批准的计划就成了一个不可变的“蓝图”，只有在最终确认后，开发者才指示AI开始执行。这种被形容为“测量十五次，切割一次”的方法，极大地提高了复杂任务（如大型重构或新功能实现）的成功率和可控性。

2.3.2 Cursor：集成的计划模式

Cursor的计划模式（Plan Mode）更像是其代理执行过程中的一个透明层，而非一个独立的审批步骤 。当开发者给出一个复杂指令时，Cursor的代理会生成一个执行计划，并将其显示在聊天界面中。

这个计划会随着代理的执行实时更新，显示已完成、正在进行和待处理的步骤 。虽然开发者可以审查这个计划，但交互模型更倾向于让代理自主执行，并在遇到问题时进行干预，而不是在执行前进行严格的、独立的计划审批 。这使得流程更快、更流畅，但对于需要高度精确控制的复杂任务，可能会缺乏Claude Code那种蓝图式的严谨性。

如图所示--添加OAuth实现计划

2.4 混合工作流：集各家之所长

这是本文重点想要提出的实用建议。根据开发阶段的不同，组合使用这些工具，以发挥各自的最大效能。

第一阶段：规划方案与架构设计（Claude Code/ CodeBuddy Code）：利用Claude的“计划优先”工作流来构建系统蓝图、定义API协议、数据模型，并采用TDD方法生成初始的测试用例。

第二阶段：核心代码实现与优化（Cursor/ CodeBuddy IDE）：利用AI IDE优秀的代码库索引能力和GUI的便利性，在多个文件中快速实现新功能的宏观结构，或执行大规模的代码重构。

第三阶段：bug修复以及人工审核（GitHub Copilot Plugin/ CodeBuddy Plugin）：在AI IDE中，使用其内置的Tab补全，或者在更符合开发者使用习惯的Jetbrains 系列 IDE中结合AI插件进行问题的修复，并填充功能细节以及review代码。

但事实上，AI Coding工具在快速的迭代中，上文三个阶段的主要工具之间的界限也在不断模糊，比如plugin也增加了Craft/Agent模式、Codebuddy IDE也增加了终端调用能力。

总的来说，“最佳”工具取决于实际任务所需的抽象级别。最高效的开发者将是那些能够熟练驾驭各类AI工具的人，他们懂得针对特定问题，运用合适的工具（或工具组合）来解决相应的问题。这里提出的混合工作流，正是这一原则的实践应用。