背景：AI 编程中上下文的关键性
在 AI 编程领域，像 Claude 3.5 Sonnet 这样的大型模型的“智能”无疑是推动技术进步的核心。然而，另一个不可忽视的关键因素是上下文长度。
目前，Claude 3.5 Sonnet 支持的最大上下文长度为 200k 个 token。虽然这对于处理长篇对话或书籍已经足够，但在面对包含数十甚至数百个代码文件的编程项目时，这一长度仍然显得捉襟见肘。此外，随着输入和输出 token 数量的增加，模型的边际成本也在上升。
这些挑战促使 Cursor 和 Windsurf 等 AI 编程工具实施了多种优化策略，主要集中在以下目标：
- 准确提取任务相关代码，节省上下文长度，优化多步骤任务并提供更好的用户体验。
- 最小化对“不必要”代码的读取，不仅提升任务效率，还降低使用成本。
然而，这些优化策略通常伴随着权衡，有时可能牺牲部分用户体验。本文将深入探讨这两款工具背后的优化逻辑，帮助用户更好地理解其优势和局限性，以便在不同场景中选择最适合的工具。
结论：Windsurf 适合入门，Cursor 擅长优化
基于对 Cursor 0.43.6 和 Windsurf 1.0.7 的实际测试和使用经验，得出以下结论：
1. 初学者执行基础任务：Windsurf > Cursor Agent > Cursor Composer（标准模式）
在 Agent 模式下，Cursor 的性能优于其标准 Composer 模式，因为前者能够解释任务、扫描代码库、定位文件并逐步执行操作。然而，Windsurf 的 Agent 在任务理解和多步骤执行方面表现更为出色。
2. Agent 模式的关键限制：文件读取不完全
这一限制在复杂项目和大型代码文件中尤为明显：
- Cursor：默认读取文件的前 250 行，必要时会扩展 250 行。对于特定任务，Cursor 会进行搜索，每次最多返回 100 行代码。
- Windsurf：默认读取 200 行，最多重试 3 次，总读取行数不超过 600 行。
3. 单文件操作：Cursor 优于 Windsurf
在 Cursor 中，通过 @ 指定文件时，工具会尽可能完整地读取文件（测试中最多读取 2000 行）。而 Windsurf 中，@ 仅用于定位文件，不会触发完整读取。
4. 理解项目结构时：Cursor 的单文件关注表现更佳
如果你熟悉项目结构且任务与特定文件相关，使用 Cursor 的 @ 功能可以显著提升结果质量。相反，@codebase 模式并不保证包含所有相关代码，而是使用较小的模型进行文件分析和总结。
测试过程
以上结论基于我超过 500 小时的使用经验及针对性测试。测试中使用了一个包含 1955 行的视频字幕文件，并在每 500 行随机插入不相关内容以验证工具是否真正读取文件。
测试轮次及结果
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第一轮：Cursor Composer（标准模式）
Cursor 未定位或读取字幕文件，任务失败。 -
第二轮：Cursor Composer（Agent 模式）
Cursor 读取了字幕文件的前 250 行。 -
第三轮：Windsurf Cascade（默认 Agent 模式）
Windsurf 读取了字幕文件的三次，总行数为 600 行。 -
第四轮：Cursor Compose（单文件
@模式）
Cursor 完整读取了 1955 行，并通过了所有随机内容测试。 -
第五轮：Cursor Compose（
@codebase模式）
Cursor 总结了视频内容，但未通过随机内容测试，表明使用了较小的模型进行多次读取。 -
第六轮：Windsurf Cascade（单文件
@模式）
Windsurf 仍然只读取了 600 行，未完全读取文件。
使用建议
- 保持代码文件少于 500 行，以确保 Cursor Agent 能在两次尝试内完全读取。
- 在文件前 100 行清晰注释功能与逻辑，帮助 Agent 更快地索引和理解文件。
- 初学者或简单项目，推荐使用 Windsurf，其更擅长处理新手任务。
- 复杂项目或大型文件，若熟悉项目结构，使用 Cursor 并明确
@相关文件，效果更佳。 - 定期重启对话，避免长上下文对项目造成污染。
- 在专用文件（如 README.md）中记录项目状态和结构，帮助工具快速了解项目状况。
