我为什么最终还是回归了Cursor

当前，各类AI编程工具如雨后春笋般涌现。在深度体验了Cursor、Augment、Trae、Kiro以及Claude Code之后，我最终的选择是结合使用Cursor和Claude Code。

Trae

作为字节跳动开源的一款AI编程辅助工具，Trae是国内较早面世的集成开发环境之一，目前在国内市场表现尚可。

若使用中存在网络限制，可选用国内版本；若无此顾虑，则国际版是更优选择，因其支持Claude等先进大模型，能带来显著的能力提升。

与其他IDE相比，即便采用相同的基础模型，Trae在优化调校上仍有差距。加之近期开始实行收费策略，这款原本作为我备用选择的工具，现已基本淡出我的工作流。

Kiro

亚马逊推出的开源AI编程工具Kiro，于今年下半年发布。内测阶段响应迟缓，且界面交互存在优化空间。

然而，Kiro所倡导的规范编程范式令人耳目一新。相较于传统的灵感编程，这种模式化方法能针对明确目标进行任务分解，避免思维过度发散。

实际使用中，我发现其设计有时过于繁琐，实现过程更为严谨。对于追求快速构建最小可行产品的需求而言，匹配度不高。

若你的项目规模庞大且对准确性要求极高，这款工具值得一试。

Augment

由行业专家团队打造的Augment Code，能以插件形式集成到主流IDE中。其操作体验流畅，支持最新大模型调用。

最令我赞赏的是其命令行功能，相比Cursor的频繁卡顿，Augment在执行系统命令时表现稳定。代码生成质量经过精心调校，表现优异。特别适合习惯JetBrains系列工具的Java后端开发者，强烈推荐尝试。

Claude Code

这款工具代表了AI编程的顶尖水准。若预算充足，可直接选用；若代码阅读能力有限，可借助其直接运行验证功能。更经济的方案是通过插件在VSCode或Cursor中集成使用。

需注意，Opus模型虽推理能力更强，但token消耗较大。建议在方案规划阶段使用，具体编码时切换至Sonnet模型更具性价比。

除价格因素外，其他方面表现堪称完美。

Cursor

自发布以来，Cursor始终是我的主力工具。目前采用Claude+Cursor的组合方案，插件集成十分便捷。

该IDE性价比突出，用户体验经过深度优化。支持多种大模型，日常推荐使用claude-4-sonnet thinking模式，建议开启max mode以扩展上下文窗口。实用技巧：当遇到顽固bug时，切换至gpt-5-high-fast模型往往能收获奇效。

需要注意的是，Windows平台在执行命令行时存在卡顿现象，有时需手动回车或中断重试。这也正是前文提及Augment操作流畅的原因所在。

综合评估

市场上还存在Codex、Windsurf、Qoder等众多AI编程工具。总体而言，各IDE的核心能力都建立在基础大模型之上。若难以抉择，推荐优先考虑Augment Code和Cursor，二者代码生成质量稳定，能满足大多数应用场景。

在这个灵感编程的时代，创新思维可能比技术实现更具价值。产品开发建议采用快速迭代策略，通过最小可行产品验证创意，而非追求代码完美才部署上线。