Claude Code vs Cursor：哪个更适合编程？

这篇文章只讨论一件事：写代码这件事，什么时候需要一个“会想很多”的助手，什么时候需要一个“随叫随到”的助手。

Claude Code 和 Cursor 都能把代码写出来，差别不在能不能写，而在你更在乎哪种体验：跨文件的理解力，还是日常迭代的顺滑。

先把容易过期的事实钉住（2026-02）

关于 Claude 家族的上下文窗口，官方信息长期以来都把 200K 作为一个常见规格。Anthropic 在 Claude 3.5 Sonnet 的发布稿里明确写过“200K token context window”。

原文："The model costs $3 per million input tokens and $15 per million output tokens, with a 200K token context window."
来源：https://www.anthropic.com/news/claude-3-5-sonnet

Cursor 这类编辑器型产品的模型支持变化更快。更稳的表述是：它的核心卖点在于把多种前沿模型放进同一套工作流里，并且围绕 agent、rules、skills 做体验层的打磨。它在 2026 年 1 月的 changelog 里已经把 subagents、skills 等能力写得很清楚。

后面所有判断都基于这两点：长上下文对“理解一坨东西”有帮助；编辑器工作流对“持续写小步”有帮助。

当任务的核心是理解关系，而不是补全片段，Claude Code 的优势会更明显。

典型场景是重构：你需要它先读懂模块之间的边界，再谈怎么动刀。它给出的价值往往不是一段神奇代码，而是它愿意把几个可行方案摆出来，让你在取舍上少走弯路。

代价也很直观。很多日常需求并不需要它把问题想成一个“可写进架构文档”的东西。需求越简单，它越容易把时间花在你并不需要的那层完美上。

Cursor 的强项在于把 AI 放进你已经习惯的编辑器节奏里。写、改、查、继续写，整条链路更连贯。

这种产品的价值不靠某个具体模型名字支撑。模型会换，体验留下来。对日常开发而言，省下来的不是“写代码的几分钟”，更多是“切换窗口、解释背景、重新对齐目标”的消耗。

短板也在这里。它更擅长把你已经想清楚的东西写出来，没那么擅长帮你把一团混乱的系统理清楚。需要做系统级判断时，它给你的更多是推进速度，而不是答案的把握。

如果工作经常是重构、跨文件调整、需要在方案之间做取舍，Claude Code 更合适。

如果工作主要是持续迭代、小步提交、在编辑器里把事情推着走，Cursor 更合适。

很多人最后会形成一个比较朴素的分工：日常写代码用编辑器型工具把节奏拉起来，遇到需要理解全局或需要做取舍的时刻，再让长上下文的模型进来一起推演。