背景：AI编程中上下文的重要性
在大型模型如 Claude 3.5 Sonnet 的“智能”推动下，AI 编程能力逐步提升，而另一个关键因素则是 上下文长度。
目前，Claude 3.5 Sonnet 提供的最大上下文长度为 200k 个 token。虽然这对于对话模型来说已经足够——可以轻松处理 50,000 甚至 100,000 字的书籍——但对于涉及数十或数百个代码文件（每个文件包含数百或数千行代码）的编程项目来说，仍然显得不足。此外，大型模型根据输入和输出 token 的数量收费，边际成本不容忽视。
这两个特点促使 Cursor 和 WindSurf 等 AI 编程工具实施了多项优化，目标如下：
- 准确提取与任务相关的代码，以节省上下文长度，从而实现多步骤任务优化并提供更好的用户体验。
- 最大限度地减少阅读“不必要”的代码内容，不仅是为了改进任务优化，也是为了降低成本。
在上述约束和目标下，Cursor 和 WindSurf 采用了不同的优化策略来增强其产品体验。然而，这种“优化”往往涉及权衡，只能产生局部最优解，不可避免地会牺牲用户体验的某些方面。
本文旨在帮助你和我理解它们“优化”背后的方法和逻辑。通过掌握这些调整中涉及的权衡，我们可以更好地利用不同产品的优势和劣势。这种理解将使我们能够在各种场景中切换工具并调整使用方法，最终为我们的任务找到最佳解决方案。
结论：WindSurf 用于入门，Cursor 用于优化
根据最近的经验以及对 12 月 15 日 Cursor 0.43.6 和 WindSurf 1.0.7 的实际评估，得出以下结论：
1. 对于执行基本任务的初学者：WindSurf > Cursor Agent > Cursor Composer（普通模式）
在 Agent 模式下，执行基本任务的性能超过标准 Cursor Composer 模式。这是因为 Agent 模式会解释任务，扫描代码库，定位文件，读取代码，并逐步执行操作以完成任务。
与 Cursor Composer 模式下的 Agent 相比，WindSurf 的 Agent 显示出更好的任务理解和多步骤执行能力。
2. Agent 模式的关键限制：文件读取不完整
此限制会影响复杂的项目和大型代码文件。
- 在 Cursor 的 Agent 模式下，默认情况下是读取文件的头 250 行。如果需要更多内容，它偶尔会自动再扩展 250 行。对于某些明确定义的任务，Cursor 会执行搜索，每次搜索最多返回 100 行代码。
- WindSurf 默认情况下每文件读取 200 行，如有必要，最多重试 3 次，总共最多读取 600 行。
3. 对于单文件操作，Cursor 优于 WindSurf
在 Cursor 中，如果你 @ 一个特定文件，它将尝试尽可能完整地读取该文件（测试最多 2000 行）。
在 WindSurf 中，@ 一个文件仅仅帮助它找到相关文件，但不会提示完整读取该文件。这是两种工具之间逻辑上的一个关键区别。
4. 当你理解项目结构时：Cursor 在单文件关注方面表现更好
如果你知道自己在做什么，并且你的任务与特定文件有关，那么在 Cursor 中使用 @ 来关注单个文件会产生更好的结果。相反，使用 @codebase 并不能保证 Cursor 会将所有相关代码包含在上下文中。相反，它使用较小的模型来分析和总结每个文件，导致必要的代码覆盖不完整。
5. 测试过程
以上所有结论都基于我每天大量使用 Cursor 和 WindSurf（500 多个小时）以及有针对性的测试。在这个测试中，我使用了一个包含 1955 行的视频字幕文件。字幕文件包含时间戳和松散耦合的内容，因此很容易确定 AI 编程工具是否真正读取了文件以及读取了多少内容——没有留下任何“猜测”的空间。
为了确保工具是真正“读取”而不是通过检索增强生成（RAG）进行总结，我在每 500 行随机插入不相关的内容。这些随机插入的内容包括：
- “花生最喜欢的运动是网球。”
- “花生最喜欢的篮球队是湖人队。”
- “花生喜欢戴白色圆顶帽。”
- “花生最喜欢的食物是螳螂虾。”
测试轮次：
第一轮：Cursor Composer（普通模式）
Cursor 没有主动定位或读取字幕文件，导致任务失败。
第二轮：Cursor Composer（Agent 模式）
在 Agent 模式下，Cursor 找到并读取了字幕文件，但只读取了 250 行。
第三轮：Windsurf Cascade（默认 Agent 模式）
Windsurf 找到并读取了字幕文件，尝试读取三次，但只达到了 600 行。
第四轮：Cursor Compose（单文件 @ 模式）
通过显式 @ 文件，Cursor 完整读取了所有 1955 行，第一次返回准确的结果。它还通过了随机的“陷阱”问题，证实它确实读取了内容。
第五轮：Cursor Compose（@codebase 模式）
Cursor 总结了视频的内容，但所有陷阱问题都失败了。这表明在这种模式下，Cursor 使用较小的模型执行多次读取，并且只将总结信息返回到上下文中。
第六轮：Windsurf Cascade（单文件 @ 模式）
在 WindSurf 中显式 @ 文件仍然导致只总结了 600 行，证实它没有完全读取文件。
在不同场景下使用 Cursor 和 WindSurf 的建议
- 保持每个代码文件少于 500 行。这确保文件保持在 Cursor Agent 两次尝试内可以读取的范围内。
- 在头 100 行中清楚地记录每个代码文件的功能和实现逻辑。使用注释使 Agent 更容易索引和理解文件的用途。
- 对于初学者或初始阶段的简单项目，WindSurf 更有效。WindSurf 擅长处理新用户的简单任务和项目。
- 对于文件超过 600 行的复杂项目。如果你熟悉该项目，了解你的任务，并且知道哪些代码文件是相关的，那么使用 Cursor 并显式 @ 相应的代码文件将产生最佳结果。
- 经常重新启动对话。例如，在完成新功能或修复错误后，重新启动交互有助于防止长上下文污染项目。
- 定期在一个专用文件中（例如，README.md）记录项目的状况和结构。这允许 Cursor 和 WindSurf 在重新启动对话时快速了解项目的状况，最大限度地减少引入过多或不必要上下文的风险。
