前言

最近半年我同時使用 Cursor 和 Claude Code 在做日常開發，兩個工具我都很喜歡，但它們適合的場景真的差很多。很多人會問「該選哪個？」，我的答案是：不用選，兩個一起用。

這篇文章我想分享我在不同場景下如何切換這兩個工具，以及一些提升效率的設定技巧。如果你正在考慮要不要導入 AI 輔助開發工具，希望這篇文章能給你一些參考。

兩者的本質差異

Cursor：AI-Native IDE

Cursor 是一個基於 VS Code 的 IDE，把 AI 深度整合進了編輯器體驗中。它的核心操作都在 GUI 裡面：

  • Tab 自動補全：比 Copilot 更聰明的 inline completion
  • Cmd+K：選取程式碼後用自然語言下指令修改
  • Cmd+L (Chat)：側邊欄對話，可以 @reference 檔案
  • Composer：多檔案同時修改的模式
Cursor 的工作流 = 看到程式碼 → 選取 → 下指令 → 接受/拒絕修改

Claude Code：CLI AI Agent

Claude Code 是一個終端機工具，它更像一個「有自主行動能力的同事」：

  • 直接讀寫檔案：不需要你手動開檔案
  • 執行指令：可以跑 git、docker、npm 等
  • 多步驟推理：會自己規劃執行步驟
  • 全專案理解：透過搜尋和讀取整個 codebase
Claude Code 的工作流 = 描述需求 → AI 自己找檔案 → 自己改 → 自己驗證

各自適合的場景

Cursor 最強的場景

1. 精確的局部修改

當你盯著一段程式碼，很清楚要改什麼的時候，Cursor 的 Cmd+K 無敵：

# 選取這段程式碼，按 Cmd+K，輸入 "add error handling and retry logic"


# 修改前
def fetch_data(url):
    response = requests.get(url)
    return response.json()



# Cursor 修改後
def fetch_data(url, max_retries=3, timeout=10):
    for attempt in range(max_retries):
        try:
            response = requests.get(url, timeout=timeout)
            response.raise_for_status()
            return response.json()
        except requests.exceptions.RequestException as e:
            if attempt == max_retries - 1:
                raise
            time.sleep(2 ** attempt)  # exponential backoff

2. 邊看邊改的程式碼 review

在做 code review 時，Cursor 讓你可以一邊看程式碼一邊讓 AI 解釋或修改：

# 選取一段不太確定的程式碼，按 Cmd+L 問 AI：
# "這段程式碼有什麼潛在問題？"


# AI 會在側邊欄解釋，你可以立刻決定要不要改

3. 寫測試

Cursor 的 Tab completion 在寫測試時特別好用，因為測試的 pattern 很重複：

# 只要寫好第一個測試，後面的 Cursor 幾乎都能猜到


class TestUserService:
    def test_create_user_success(self):
        user = UserService.create(name="Alice", email="alice@example.com")
        assert user.name == "Alice"
        assert user.email == "alice@example.com"
        assert user.id is not None



# 游標到這裡，Cursor 自動建議下一個測試
    def test_create_user_duplicate_email(self):
        UserService.create(name="Alice", email="alice@example.com")
        with pytest.raises(DuplicateEmailError):
            UserService.create(name="Bob", email="alice@example.com")



# 繼續建議...
    def test_create_user_invalid_email(self):
        with pytest.raises(ValidationError):
            UserService.create(name="Alice", email="not-an-email")

Claude Code 最強的場景

1. 跨多檔案的大規模修改

# 在 Claude Code 中：
> "把所有 API endpoint 的 response 格式從直接回傳改成統一的
>  {status, data, message} 格式，包括錯誤處理"


# Claude Code 會自己：
# 1. 搜尋所有 route 檔案
# 2. 分析每個 endpoint 的 response 格式
# 3. 逐一修改（可能 10+ 個檔案）
# 4. 更新對應的測試

2. 搭建新功能的鷹架

# 在 Claude Code 中：
> "新增一個 /api/notifications 的 CRUD endpoint，
>  用 PostgreSQL 存，包含 WebSocket 即時推送，
>  寫好 migration、model、route、service、test"


# Claude Code 會自己建立所有需要的檔案：
# - migrations/001_create_notifications.sql
# - models/notification.py
# - routes/notification.py
# - services/notification_service.py
# - services/websocket_service.py
# - tests/test_notification.py

3. 除錯和問題排查

# 在 Claude Code 中：
> "Docker 容器跑起來後 WordPress 一直顯示 'Error establishing
>  a database connection'，幫我查一下問題在哪"


# Claude Code 會自己：
# 1. 檢查 docker-compose.yml 的設定
# 2. 執行 docker compose logs db 看 MySQL 日誌
# 3. 嘗試 docker compose exec wordpress wp db check
# 4. 找到問題並修復

4. DevOps 和環境設定

# 在 Claude Code 中：
> "設定 GitHub Actions CI/CD，要跑 lint、test、build Docker image，
>  main branch 自動部署到 staging"


# Claude Code 直接生成 .github/workflows/ci.yml
# 並確認目錄結構正確

我的日常工作流

早上：用 Claude Code 規劃

# 啟動 Claude Code，讓它看今天要做的 issue
> "看一下 GitHub issue #42，分析要改哪些檔案，
>  列出實作步驟"


# Claude Code 會：
# 1. 用 gh issue view 42 讀取 issue
# 2. 搜尋相關的程式碼
# 3. 列出修改計劃

上午：用 Claude Code 搭鷹架

# 讓 Claude Code 建立基本結構
> "按照剛才的計劃，先建好檔案骨架和基本的介面定義"

下午：切到 Cursor 做精細調整

# 在 Cursor 中打開 Claude Code 建好的檔案
# 用 Cmd+K 精修每個函數的邏輯
# 用 Tab completion 快速寫實作
# 用 Cmd+L 問 AI 特定程式碼的問題

晚上：用 Claude Code 收尾

# 跑測試、修 lint 錯誤、整理 commit
> "跑一下測試看有沒有壞掉的"
> "修掉所有 lint 錯誤"
> "整理 commit，按功能拆分"

設定技巧

Cursor 設定

// .cursor/settings.json
{
  "cursor.ai.model": "claude-sonnet-4-20250514",
  "cursor.ai.enableTab": true,
  "cursor.ai.tabSuggestionDelay": 200,


// Rules for AI — 讓 Cursor 遵循你的 coding style
  "cursor.rules": [
    "Use Python 3.11+ features",
    "Follow PEP 8 strictly",
    "Always add type hints",
    "Write docstrings in Google style",
    "Prefer dataclasses over plain dicts"
  ]
}

Claude Code 設定

<!-- CLAUDE.md — 放在專案根目錄 -->
# Project: My API Server


Stack


    

  • Python 3.11 + FastAPI
    • 

  • PostgreSQL 15 + SQLAlchemy 2.0
    • 

  • Docker Compose for local dev
    • 

  • pytest for testing
    • 




Coding Conventions


    

  • Use async/await everywhere
    • 

  • Type hints are mandatory
    • 

  • Error responses use RFC 7807 format
    • 

  • All dates in ISO 8601 UTC
    • 




Common Commands


    

  • docker compose up -d — start services
    • 

  • pytest -x -v — run tests
    • 

  • ruff check . — lint

兩者協同的秘訣

# 1. 共用 .cursorrules 和 CLAUDE.md
#    讓兩個 AI 對你的專案有一致的理解


# 2. Git 是兩者之間的橋樑
#    Claude Code 改完 → git status 確認 → Cursor 打開 review



# 3. 善用 Cursor 的 @file 和 @folder
#    直接引用 Claude Code 剛建的檔案來做修改

費用比較

| 方案 | 月費 | 包含內容 |
|——|——|———-|
| Cursor Pro | $20/月 | 500 次 premium requests + 無限 Tab |
| Claude Code (API) | 用量計費 | 大約 $50-150/月（重度使用） |
| 兩者合計 | $70-170/月 | 覆蓋幾乎所有場景 |

費用確實不便宜，但對比省下的時間，我覺得是值得的。一個月省 20-30 小時的開發時間，換算下來其實很划算。

常見問題

Q: 兩者會不會打架？

A: 不會，因為它們操作的層級不同。Cursor 在 IDE 裡面，Claude Code 在終端機裡面。只是要注意不要同時改同一個檔案。

Q: 初學者適合用哪個開始？

A: Cursor。門檻低，GUI 操作比較直覺。等你對 AI 輔助開發有感覺了，再加入 Claude Code。

Q: 能只用其中一個嗎？

A: 當然可以。如果只選一個，做 web 開發我推薦 Cursor；做系統/後端/DevOps 我推薦 Claude Code。

小結

Cursor 和 Claude Code 不是競品，它們是互補的。Cursor 是你的「AI 加強版 IDE」，擅長精細的程式碼操作；Claude Code 是你的「AI 同事」，擅長規劃、跨檔案操作、和系統層級的任務。

兩者搭配使用的核心原則：

  • 看得到程式碼時用 Cursor（精確、視覺化、即時回饋）
  • 描述需求時用 Claude Code（自主探索、多步驟、跨系統）

找到適合自己的工作流，才能真正把 AI 工具的效率紅利吃到最滿。

延伸閱讀：

  • Cursor 官方文件：https://docs.cursor.com
  • Claude Code 官方文件：https://docs.anthropic.com/en/docs/claude-code
  • VS Code 快捷鍵大全（Cursor 適用）