我的使用概况
📊 使用数据
- 使用时长：日均4小时+，累计超过500小时
- 主要场景：全栈开发、代码重构、Bug修复、新项目搭建
- 使用版本：Pro订阅用户，从0.1版本开始持续跟进
- 配合模型：主要使用Claude 3.5 Sonnet，偶尔切换GPT-4
核心功能深度评测
⚡ Agent模式
革命性功能，AI可自主规划、搜索代码库、修改多文件，真正的"结对编程"体验
📝 Composer
多文件同时编辑，AI理解整个项目结构后进行一致性修改，重构利器
@ 指令系统
@file、@folder、@codebase、@web设计精妙，精确控制AI的上下文范围
🔍 代码库索引
本地向量索引让AI真正"理解"你的项目，回答问题时能引用具体代码位置
场景化评分
实际使用案例
🎯 案例1：全栈项目重构
用Agent模式重构一个React+Node项目的API层，从REST迁移到tRPC。Cursor自动识别了所有需要修改的文件，生成类型定义，更新前端调用代码，整个过程2小时完成原本需要2天的工作。
🎯 案例2：复杂Bug定位
一个难以复现的状态管理Bug，通过@codebase让AI分析整个状态流转逻辑，5分钟定位到是useEffect依赖遗漏导致的竞态条件。
🎯 案例3：代码审查辅助
在Composer中粘贴PR diff，让AI逐行审查潜在问题，发现了3处边界情况未处理和1处性能隐患。
优缺点分析
优势
- Agent模式是目前最接近"AI程序员"的体验
- @指令系统设计优雅，上下文控制精准
- 代码库索引让AI真正理解项目
- 多文件编辑能力业界领先
- 模型选择灵活，可切换Claude/GPT
- VS Code生态无缝继承
不足
- 订阅价格较高（$20/月）
- Agent模式有时"过度自信"，需要人工审查
- 大型项目索引速度较慢
- 偶有卡顿，尤其是长对话后
- 对国内开发者不够友好（需科学上网）
产品经理视角的洞察
为什么Cursor能成为AI编程的标杆？
1. 交互范式创新：@指令系统将"自然语言"与"结构化上下文"巧妙结合，让开发者能精确告诉AI"看哪里"。这是从用户工作流出发的设计，而非技术驱动。
2. Agent的正确打开方式：没有追求"全自动"，而是"人机协作"——AI提出修改方案，人类决定是否采纳。这种设计降低了错误风险，提升了用户信任。
3. 技术深度与产品体验的平衡：代码库索引是重技术投入，但用户感知只是"AI更懂我的项目了"。好的产品就是让复杂技术变得无感。
启示：AI产品的核心竞争力不在模型能力，而在于如何将模型能力融入用户工作流。Cursor证明了"场景理解深度"比"功能数量"更重要。
与竞品对比
vs Windsurf
Cursor的Agent模式更成熟，多文件编辑能力更强；Windsurf的Flow状态追踪更创新，免费额度更多。日常开发首选Cursor，尝鲜探索选Windsurf。
vs GitHub Copilot
Copilot是"代码补全"，Cursor是"AI程序员"。Cursor的能力边界更大，但Copilot在补全场景更轻量、响应更快。复杂任务选Cursor，简单补全选Copilot。