Cursor、Claude Code、Copilot 我全用了一周的感受是

AI发展的太快了,软件又多,该选哪一个,做什么,给大家一些启发,选择你认为合适的~

alt

场景 1:写课程设计/小项目(从 0 到 1)

最优解:Cursor 单飞

为什么:

  • 课设规模小(500-3000 行),Cursor Composer 一次性生成多文件,效率最高
  • VS Code 生态熟悉,没学习成本
  • 学生免费的 Pro 福利薅一下

实操

  1. .cursorrules 写需求 + 技术栈
  2. Composer 生成项目骨架
  3. Agent mode 跑通

我前几天用这个组合 4 小时写完一个 Web 课设(前后端 + 数据库),全程不用切窗口。

场景 2:刷 ******** / 算法学习

最优解:Copilot Free + 浏览器版 Claude/Gemini

为什么:

  • 刷题场景小,Cursor 杀鸡用牛刀
  • Copilot Free 在 VSCode 里 Tab 补全够用
  • 思路解释找浏览器版 Claude 反而更快(不污染本地)

反优化:千万别用 Cursor Agent mode 刷题,会直接给你写完答案,刷了等于没刷。

场景 3:实习 / 大型代码库 / 多文件改造

最优解:Cursor + Claude Code 双核

为什么:

  • Cursor 负责日常编辑(Tab 补全 + 单文件修改)
  • Claude Code 负责"我希望 AI 帮我把整个 auth 模块从 JWT 换成 OAuth"这种跨多文件、需要规划的任务
  • Claude Code 的 SWE-bench 80.8% 不是吹的,处理大型重构碾压 Cursor Agent

实操

  • Cursor 在 IDE 里写代码、改 bug
  • 复杂任务跳到终端 claude code,让它自主干活,干完回 Cursor 验收

场景 4:纯零成本起步

最优解:Copilot Free + 浏览器版 LLM

学生身份激活 Copilot 免费 + 浏览器版 Claude / 文心一言 / 通义辅助思考。能覆盖 80% 在校生场景。

我的最终选择

日常:Cursor Pro $20/月 —— 性价比最高的"主力"

重活:Claude Code 按需 —— 大重构、新项目脚手架时用

应急:Copilot Free —— 不在 Cursor 时用

总开销:每月 $20-30,比一顿饭贵不到哪去,但简历上"熟练使用 AI 编程工具"这一行的含金量翻倍

⚠️ 反向避坑:

  • 别花时间纠结 Cursor vs Windsurf——两者实操差别 < 5%
  • 别一上来就买 Cursor Business 版($40/月),Pro 完全够
  • 别迷信 Copilot Pro($10/月),Free 版基本够在校用
#你觉得最好用的AI编程工具是_#
全部评论

相关推荐

大二玩了半年RAG,我发现最靠谱的解法,居然是百年图书馆逻辑本人大二,接触Agent开发从RAG入门,摸过GraphRAG、RAGFlow这些热门项目,也啃过LlamaIndex、LangChain框架,踩了不少坑,也有了些不一样的想法,纯分享思路,不做落地。先说说我看到的核心问题:RAGFlow的溯源功能能标清信息出处,解决了模型胡编的问题,却缺了LangChain那样的隐私数据守卫——检索时只过滤正文,溯源链接还留着,等于给隐私泄露、外网信息跳转留了后门。同时现在的RAG大多是文档乱塞一锅炖,海量数据根本管不住,开源框架要么太笨重新手难维护,要么功能太简陋撑不起场景。想通这些的时候我正在学校图书馆,突然发现:我们卷破头的RAG问题,现代图书馆这套人类用了上百年的「信息管理系统」,早就完美解决了。核心思路完全对标图书馆逻辑,分三点:1.&nbsp;先分级管控,从根源堵隐私漏洞像图书馆分普通阅览区、内部资料室、涉密档案室一样,给文档做分级。敏感内容直接拦在库外,内部文档没权限连检索都搜不到,自然不会有溯源链接泄露的问题,只有合规公开内容才开放完整溯源。2.&nbsp;先分类入库,解决海量数据混乱图书馆新书不会直接堆书架,会先验收、查重、按标准分类标引再上架。对应到RAG里,就是文档先自动清洗、去重、分类打标,再分到独立向量库物理隔离,再多文档也井井有条,不会越用越臃肿。3.&nbsp;统一规范做开源生态,解决「各玩各的」的痛点图书馆能跨馆互通,核心是有统一的编目规则。我们也可以定一套极简统一的开源RAG库规范,实现两个核心:一是人人都能按规范分享自己的RAG库,开箱即用不用二次处理;二是符合规范的任意两个RAG库,都能无缝拼接,自动对齐分类、去重、更新索引,不用手动改配置。现在RAG圈总在卷框架、卷算法,却忘了做RAG的初衷,是让普通人用最低成本让AI落地。这套图书馆逻辑的思路,不用高算力不堆复杂技术,刚好能让本地小模型配上标准化RAG库,真正变得可用。纯思路分享,不打算自己落地做项目,玩RAG的朋友有想法,欢迎一起交流。大模型&nbsp;&nbsp;开源思路&nbsp;#大学生编程
空想天使:有的兄弟有的,rag有这些技术,第一点叫做二级权限校验,在用户输入,调向量库之前,先去用户数据库找找有没有这用户,如果没有就挡住,第二部就是调知识库之前再去用户数据库核对一下,他的读库权限和检索库名是否对应,不对应也挡住。第二点叫做分库管理+元数据过滤。核心就是用户问2024或者指定v0.1版本的文档,那检索的时候就筛选对应的文档标签。第三点我还没听说过倒是,毕竟rag这玩意做出来的主要目的就是赋能企业的知识库,而企业知识库一般都是私有的,比较讲究私有化部署,有啥需要共享内容的直接调用web search得了
点赞 评论 收藏
分享
04-29 11:47
河南大学 Java
点赞 评论 收藏
分享
评论
点赞
收藏
分享

创作者周榜

更多
牛客网
牛客网在线编程
牛客网题解
牛客企业服务