通义灵码的AI程序员和cursor比怎么样

4⃣️🔊阿里巴巴通义实验室推出新一代语音合成系统CosyVoice 2支持流式输入输出，延迟仅150毫秒，一边生成文本一边输出音频。高质量模仿能力，中文参考音色输出英文音频依然自然流畅。🔗官网：[https://funaudiollm.github.io/cosyvoice2/](https://funaudiollm.github.io/cosyvoice2/)🔗[https://x.com/dotey/status/1869079297735922065](https://x.com/dotey/status/1869079297735922065)5⃣️🖥️GitHub Copilot vs.Cursor：AI编程助手的差异与对比自动补全功能：Cursor多位置提示，修改更智能；Copilot更局限。上下文控制：Cursor支持手动选择上下文，专业程序员更易掌控。智能体功能：Cursor可自动添加、修改、删除全局代码，支持全项目Agent操作。适配性：Cursor基于VSCode魔改，无缝切换更便捷。🔗[https://x.com/dotey/status/1868799027006906868](https://x.com/dotey/status/1868799027006906868)6⃣️📖推荐电子书：《Shape Up：Stop Running in Circles and Ship Work that Matters》

最近不少小伙伴都在问Cursor与GitHub、通义灵码的区别是什么？网上很多帖子讲得不是很清楚，所以我单独拿出一个章节来说明。相比于其他编程工具，Cursor的最大亮点是：当你进入一个完整的项目代码中时，它可以索引所有代码的内容。这样，当你需要修改或新增任何代码时，它能快速了解背景，帮你得到符合预期的答案。当然，你可以选择只引用部分文件，或者某些文件里的一段代码。这样，Cursor就不会搜索整个代码库，避免无关的上下文干扰生成的结果。比如，这样我选中了代码kamis.py的30～42行，这样AI就会用这段内容做为主要的上下文。如果之前小伙伴们使用过ChatGPT、Claude3.5进行编程，在这种情况下，除了要提交大量代码和输入背景信息作为上下文之外，还需要将生成的代码逐个塞进原来的文件里，这比较麻烦。在Cursor中，基于需求生成的结果，点击一些按钮，就可以直接在对应的位置帮你修改好。此外，还有一个最重要的功能：Composer。正常情况下，我们需要通过聊天去得到一个新功能的代码，然后创建文件，粘贴代码。虽然一个一个确认让人更放心，但是功能复杂的情况下，涉及文件过多，就会变得很麻烦。Composer它可以帮助我们快速地、有序地创建多个文件，以满足我们的要求，效率将大大提升。[composer.mp4](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/GUtPbKDz3o4o3jxw3Xnc7HnAned?allow_redirect=1)但是，这同样带来了风险。

在使用Cursor的过程中，我有一个明显的感觉是，它像是一个严格执行具体任务的技术员。只要给它一个明确的指令，它就可以快速执行，输出结果。但Davin则更像是一个更有章法的复杂系统或者说实习生。它会有着更完整的工作流程思维，会先制定一个高层计划，然后再细分步骤执行，验证成果。虽然Devin和Cursor都会有多轮迭代这个特性，但Cursor的迭代只是为了进行测试，来验证自己有没有完成目标。而Devin则更像是一个职场老油条，它会先列一个高层的计划，然后一个个打勾，在这个过程中还会不断地调整策略，让你始终知道它做到哪一步了，而且让你相信整个项目的进度也在它的掌握中。这是一个非常有意思的区别，而且也确实让Devin可以去完成更加复杂多变的任务，提供更加系统的解决方案。比如我们尝试了让两个AI都去克隆一个网站，Devin在更高层的抽象思考和计划制定方面明显更强，他会知道先调用各种工具，把这个网站下载到本地，然后去观察每一个网页和模块的作用与样式，然后再着手规划网页结构，最后再着手执行。但Cursor给人的感觉就是明显不是为了这种难度的工程设计的，它的第一次迭代没有想到要先把网站下载到本地，而是直接hallucinate了一个网页出来。然后，在明确被提醒先把网站内容爬下来之后，他又漏了很多重要的细节，做出来的网页只是一个非常简化的版本。所以总的来说，二者的设计目的感觉是非常不一样的。Devin的设计的时候更像是把它当做一个有章法有计划的软件工程师来设计，而Cursor则更多的是一个帮助我们快速自动的解决一些明确的相对小的问题的工具。