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2024 年是 AI 编程工具大爆发的一年，有不少同学都 借助 AI 迈入了编程的大门。不过对于目前最主流的三款 AI 代码编辑器（Cursor、Windsurf 和 GitHub Copilot），不少朋友还在观望，不知道该选哪个。
今天魔法哥就来做一个实战测评，看看它们各自表现如何。（事先说明，每个人对于工具的需求和体感都是不一样的，这三款工具也还在持续更新，因此本文旨在展示测试方法和思路，供大家参考。）
这三款 AI 代码编辑器经过不断迭代，功能、界面和使用方法已经逐渐趋同。说是殊途同归也好，说是相互借鉴也罢，总之它们似乎同时摸索到了 “AI 编程” 场景的最佳交互方式。
除了常规的代码补全和智能对话功能以外，它们还提供了 多文件编辑能力。（三者的操作界面对比如下，是不是有异曲同工之妙？）
多文件编辑能力对于编程初学者来说可谓 “神器”。因此在本次实战测试中，我们主要考察的也是这一能力。
本文采用魔法哥开源的这款极简的网页版聊天机器人（ github.com/cssmagic/simple-chat ）作为测试案例。
我们期望为它的配置界面增加一个 “温度 (Temperature)” 参数，以便更精细地调试 LLM 的对话效果。要完整实现这个功能，至少需要考虑到 以下三个层面的修改：
接下来，我们将分别尝试这三款 AI 代码编辑器的多文件编辑能力来实现这个需求，观察它们的表现。
Cursor 是 2024 年最受关注的 AI 代码编辑器，在这个领域一直是功能创新的先行者，多文件编辑能力也是它的首创。它的多文件编辑能力称作 “Composer”，我们在侧边栏切换到 Composer 标签，通过自然语言对话就可以对当前项目进行修改或添加新功能。
值得一提的是，Cursor 提供了多款模型可供选择。我们在本次测试中选用最强编程模型 claude-3.5-sonnet-20241022。
claude-3.5-sonnet-20241022
为了尽可能模拟编程初学者的使用场景，魔法哥在这里特意使用了 较为含糊的提示词：“在配置弹框里增加一个字段，temperature，取值是数字 0~1”。
同时，我们在对话中 没有指定具体的上下文信息（这里的 “上下文” 是指需要参考和修改的具体文件），完全由 Cursor 自行查找合适的文件。
我们可以看到，Cursor 在第一轮对话中就能够准确地理解需求，并且完成了上述三个层面的修改。满分通过。
Windsurf 是由老牌厂商 Codeium 在 2024 年推出的 AI 代码编辑器，主打 AI Agent 与用户之间的流畅协作体验。它的多文件编辑功能叫做 “Cascade (Write Mode)”。
Windsurf 同样支持多款模型，我们选择 Claude 3.5 Sonnet 进行测试。测试所用的提示词也是相同的，且同样未指定具体上下文。
Claude 3.5 Sonnet
可以看到，Windsurf 在第一轮对话中修改了弹框组件，完成了 界面 层面的修改。这个结果不能算错，但也不能算完成任务。于是我们追加一轮提示词：“继续实现其它受影响的地方”。
经过这一轮提示，Windsurf 也完成了 存储 和 应用 层面的修改。对于有经验的程序员来说，这样的表现可以接受；而对于原本不会编程的用户来说，则不够完美。
GitHub Copilot 是 AI 编程领域的开创者。虽然受到了 Cursor 等后起之秀的有力挑战，但它仍然是全球最受欢迎的 AI 编程工具之一。它的多文件编辑功能叫做 “Copilot Edit”。
不得不说，GitHub Copilot 的测试过程比较坎坷。在第一次尝试时，直接输入提示词并没有完成任务，它似乎没有获取完整的上下文。于是魔法哥在提示词中加上 #codebase 指令，激活它的上下文自动搜索能力。
#codebase
第二次尝试仍然没有成功，魔法哥推测是其默认的 GPT-4o 模型在编程场景并不出色，因此切换成与前两位选手相同的 Claude 3.5 Sonnet，再次尝试。（是的，你没有看错，GitHub Copilot 也支持 OpenAI 之外的模型！）
第三次尝试终于顺利进行，在第一轮对话中完成了 界面 层面的修改，这个表现与 Windsurf 相当。接下来，我们同样追加一轮提示词：
可以看到，GitHub Copilot 在第二轮对话中也补齐了 存储 和 应用 层面的修改，与 Windsurf 打了个平手。
考虑到大模型的响应存在不确定性，魔法哥决定把代码复原，分别再给 Windsurf 和 GitHub Copilot 一次重新测试的机会，看看它们是否会有改观。
Windsurf 的重测表现：
GitHub Copilot 的重测表现：
可以看到，Windsurf 的表现有所提升，在第一轮对话中完成了 界面 和 存储 层面的修改，并在第二轮对话中完成了 应用 层面的修改。
而 GitHub Copilot 在重测中的表现令人惊喜，一轮对话就完成了所有三个层面的修改。原以为廉颇老矣，没想到它竟能在 “复活赛” 打出一流表现！
在本次实战测评中，Windsurf 和 GitHub Copilot 都能在两轮对话之内完成测试任务，表现尚可。而 Cursor 只需一轮对话就能完美通关，拔得头筹，不愧是 2024 年最火爆的 AI 代码编辑器！
经此一战，Cursor 或许已经俘获了你的芳心，但你同时可能也会顾虑它的丰富功能难以上手。别担心，魔法哥为你挑选了一套零基础 Cursor 视频教程，手把手指导，值得推荐：
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2024 年是 AI 编程工具大爆发的一年，有不少同学都 借助 AI 迈入了编程的大门。不过对于目前最主流的三款 AI 代码编辑器（Cursor、Windsurf 和 GitHub Copilot），不少朋友还在观望，不知道该选哪个。
今天魔法哥就来做一个实战测评，看看它们各自表现如何。（事先说明，每个人对于工具的需求和体感都是不一样的，这三款工具也还在持续更新，因此本文旨在展示测试方法和思路，供大家参考。）
功能概述
这三款 AI 代码编辑器经过不断迭代，功能、界面和使用方法已经逐渐趋同。说是殊途同归也好，说是相互借鉴也罢，总之它们似乎同时摸索到了 “AI 编程” 场景的最佳交互方式。
除了常规的代码补全和智能对话功能以外，它们还提供了 多文件编辑能力。（三者的操作界面对比如下，是不是有异曲同工之妙？）
多文件编辑能力对于编程初学者来说可谓 “神器”。因此在本次实战测试中，我们主要考察的也是这一能力。
实际案例
本文采用魔法哥开源的这款极简的网页版聊天机器人（ github.com/cssmagic/simple-chat ）作为测试案例。
我们期望为它的配置界面增加一个 “温度 (Temperature)” 参数，以便更精细地调试 LLM 的对话效果。要完整实现这个功能，至少需要考虑到 以下三个层面的修改：
接下来，我们将分别尝试这三款 AI 代码编辑器的多文件编辑能力来实现这个需求，观察它们的表现。
第一位选手：Cursor
Cursor 是 2024 年最受关注的 AI 代码编辑器，在这个领域一直是功能创新的先行者，多文件编辑能力也是它的首创。它的多文件编辑能力称作 “Composer”，我们在侧边栏切换到 Composer 标签，通过自然语言对话就可以对当前项目进行修改或添加新功能。
值得一提的是，Cursor 提供了多款模型可供选择。我们在本次测试中选用最强编程模型
claude-3.5-sonnet-20241022。为了尽可能模拟编程初学者的使用场景，魔法哥在这里特意使用了 较为含糊的提示词：“在配置弹框里增加一个字段，temperature，取值是数字 0~1”。
同时，我们在对话中 没有指定具体的上下文信息（这里的 “上下文” 是指需要参考和修改的具体文件），完全由 Cursor 自行查找合适的文件。
我们可以看到，Cursor 在第一轮对话中就能够准确地理解需求，并且完成了上述三个层面的修改。满分通过。
第二位选手：Windsurf
Windsurf 是由老牌厂商 Codeium 在 2024 年推出的 AI 代码编辑器，主打 AI Agent 与用户之间的流畅协作体验。它的多文件编辑功能叫做 “Cascade (Write Mode)”。
Windsurf 同样支持多款模型，我们选择
Claude 3.5 Sonnet进行测试。测试所用的提示词也是相同的，且同样未指定具体上下文。可以看到，Windsurf 在第一轮对话中修改了弹框组件，完成了 界面 层面的修改。这个结果不能算错，但也不能算完成任务。于是我们追加一轮提示词：“继续实现其它受影响的地方”。
经过这一轮提示，Windsurf 也完成了 存储 和 应用 层面的修改。对于有经验的程序员来说，这样的表现可以接受；而对于原本不会编程的用户来说，则不够完美。
第三位选手：GitHub Copilot
GitHub Copilot 是 AI 编程领域的开创者。虽然受到了 Cursor 等后起之秀的有力挑战，但它仍然是全球最受欢迎的 AI 编程工具之一。它的多文件编辑功能叫做 “Copilot Edit”。
不得不说，GitHub Copilot 的测试过程比较坎坷。在第一次尝试时，直接输入提示词并没有完成任务，它似乎没有获取完整的上下文。于是魔法哥在提示词中加上
#codebase指令，激活它的上下文自动搜索能力。第二次尝试仍然没有成功，魔法哥推测是其默认的 GPT-4o 模型在编程场景并不出色，因此切换成与前两位选手相同的
Claude 3.5 Sonnet，再次尝试。（是的，你没有看错，GitHub Copilot 也支持 OpenAI 之外的模型！）第三次尝试终于顺利进行，在第一轮对话中完成了 界面 层面的修改，这个表现与 Windsurf 相当。接下来，我们同样追加一轮提示词：
可以看到，GitHub Copilot 在第二轮对话中也补齐了 存储 和 应用 层面的修改，与 Windsurf 打了个平手。
彩蛋：“复活赛”
考虑到大模型的响应存在不确定性，魔法哥决定把代码复原，分别再给 Windsurf 和 GitHub Copilot 一次重新测试的机会，看看它们是否会有改观。
Windsurf 的重测表现：
GitHub Copilot 的重测表现：
可以看到，Windsurf 的表现有所提升，在第一轮对话中完成了 界面 和 存储 层面的修改，并在第二轮对话中完成了 应用 层面的修改。
而 GitHub Copilot 在重测中的表现令人惊喜，一轮对话就完成了所有三个层面的修改。原以为廉颇老矣，没想到它竟能在 “复活赛” 打出一流表现！
小结
在本次实战测评中，Windsurf 和 GitHub Copilot 都能在两轮对话之内完成测试任务，表现尚可。而 Cursor 只需一轮对话就能完美通关，拔得头筹，不愧是 2024 年最火爆的 AI 代码编辑器！
经此一战，Cursor 或许已经俘获了你的芳心，但你同时可能也会顾虑它的丰富功能难以上手。别担心，魔法哥为你挑选了一套零基础 Cursor 视频教程，手把手指导，值得推荐：
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