一文读懂Cursor与WindSurf的代码索引逻辑

Context, not control.

——张一鸣

一、背景：AI编程的上下文至关重要

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如果说现在让AI编程能力实现阶梯式飞跃的大模型本身的「智能」水平——Claude 3.5 Sonnet跨越了那个边界。那另一个影响AI编程实现效果的就是上下文长度。

目前Claude 3.5 Sonnet提供最长200k token的上下文长度，这对对话模型来说是非常充足的，一篇5万、10万字的书籍读完都轻松不在话下，但这对于动辄几十、上百个代码文件，每个代码文件长达数百至上千行的编程项目来说，这样的上下文长度仍然远远不足。再加上现在大模型按输入、输出的token数收费，边际成本不为0。

以上两个特性会引来Cursor、Windsurf等AI编程工具做大量的优化，他们目标如下：

1）尽量准确为你获取任务相关代码，节约上下文长度，以实现多步骤任务的调优，给你提供更好的效果体验；

2）尽量减少读取「不必要」的代码内容，既为了任务调优，也为了节约成本。

在上述的局限和目标条件下，Cursor、Windsurf采取了不同的调优策略提升自己的产品体验。但是这种「调优」往往也是取舍，只是局部的最优解，各自都会牺牲掉部分用户的体验。

所以这篇文章的目的在于，帮助我自己和你去理解他们「调优」的方式和逻辑是如何的？理解这种「调优」的取舍之后，我们更有机会去利用不同产品的优劣势，在不同场景下知道如何切换工具和使用方式，去为我们的任务实现最优解。

二、结论：Windsurf适合起步，Cursor适合调优

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基于最近的使用经验和12.15对Cursor0.43.6与Windsurf1.0.7版本的实际评测，得出以下结论：

1、对新手而言，初始执行基础任务时：Windsurf > Cursor Agent > Cursor Composer normal

• 在agent模式下，执行初级任务的表现都优于常规的Cursor Composer模式，因为agent模式会基于任务理解代码库，找代码文件，读代码，再一步步执行操作帮你完成任务

• Windsurf的agent，在理解任务和执行多步操作的能力上，调优效果优于Cursor Composer模式下的agent

2、Agent模式的主要缺陷是不完整读代码文件，这会导致复杂项目和长代码文件的问题

• Cursor agent模式下，默认读一个代码文件的前250行，如果不够，偶尔会主动续读，增加250行；在部分要求明确的情况，Cursor会执行搜索，每次搜索结果最多为100行代码。

• Windsurf每次读代码文件200行，如果发现不够，会尝试再次读取，最多尝试3次，共读取600行。

3、Cursor与Windsurf @ 单个代码文件时，执行逻辑不同，Cursor远优于Windsurf

• Cursor中如果@ 某个代码文件，cursor会尽量完整读取（测试临界点2000行）

• windsurf的 @代码文件和cursor的 @代码文件不是一个逻辑。在windsurf中你@某个代码文件仅仅是说你帮助windsurf找到了对应的文件。但是他并不会真的认为这个文件很重要而进行完整读取。

4、在你能理解项目结构的情况下，Cursor中 @单一代码文件效果远优于 @codebase

• 如前面所说，如果你理解你自己在做什么，你要执行的任何和哪个代码文件有关，那么Cursor中 @ 你将获得好得多的效果。如果 @codebase，目前的判断是cursor会用自己的小模型执行对每个代码文件的理解并总结，他没有完整将必要的代码都纳入上下文。

三、测试过程

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以上所有结论来自于我日常高频使用Cursor、Windsurf的体感（500+小时），再加上一次针对性的测试。在这次测试中，我用了一个长达1955行的视频字幕文件。字幕文件的优势在于有时间戳且内容上下文结偶，我很容易判断AI编程工具到底了读了没，已经读了多少内容，他没办法「猜」。

甚至，为了验证是真的「读」，还是通过RAG的方式总结的，我在每500行中间随机穿插了一些和内容无关的信息，用于事后确认Cursor、Windsurf读的程度，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

• 花生喜欢带白色的圆顶帽

• 花生最喜欢的食物是皮皮虾

Round1：Cursor Composer Normal模式不主动去查找字幕文件进行读取，任务直接失败

Round2：Cursor Composer Agent模式下，找到并读取字幕文件，但只读了250行

Round3：Windsurf Cascade，默认agent模式，找到并读取字幕文件，读了三次，但也只读了600行

Round4：Cursor Compose模式，主动@ 代码文件，Cursor完整读取全部内容，第一次获得全部正确结果；并且通过了后续陷阱问题大海捞针的确认，它是真读了

Round5：Cursor Compose模式，主动@codebase，Cursor大致总结了视频内容，但是后续陷阱问题全都回答错误，我判断是因为这个模式下cursor的多次读取也只是用小模型进行总结，并把总结信息返回到上下文中

Round6：Windsurf Cascade，主动@代码文件，获得的总结依然只有600行文件内容，说明没有完整读取

四、分场景下的Cursor、Windsurf使用建议

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1、每个代码文件最好控制在500行以内（cursor agent读两次的范围）

2、在代码文件的前100行写清楚该代码文件的功能和实现逻辑（通过注释的方式，便于agent索引）

3、如果你是新手，在项目初始状态下，或者面对比较简单的项目，使用windsurf效果更佳

4、如果你的项目复杂，单个文件长度超过600，你对项目熟悉，知道自己要做的事和哪些代码文件有关，能准确 @对应文件，那最好使用cursor。

5、频繁的重新开始你的对话（比如每完成一个新功能，或者解决一个bug后），带入过长的上下文对项目是个污染。

6、频繁的记录你的项目状态和项目结构到特定文档中（比如readme.md），这样在重启对话时能快速帮助Cursor/windsurf了解你的产品状态，且不会那么容易带入过多的上下文。

注：本文内容摘取自我的知识星球「AI编程：从入门到精通」