在当前的AI编程领域，推动能力飞跃的大模型如Claude 3.5 Sonnet，其「智能」水平已然跨越了许多界限。然而，影响AI编程效果的另一个关键因素是上下文长度。
Claude 3.5 Sonnet提供最长200k token的上下文长度，这对于对话模型来说是相当充足的，甚至可以轻松处理5万、10万字的书籍。然而，对于包含数十个、上百个代码文件的编程项目来说，这样的上下文长度仍显不足。此外，当前大模型按输入和输出的token数收费，边际成本并非为零。
基于以上两个特性，Cursor、Windsurf等AI编程工具进行了大量优化，目标如下：
尽量准确获取任务相关代码，节约上下文长度，以实现多步骤任务的调优，提升用户体验。
尽量减少读取「不必要」的代码内容，以便于任务调优和节约成本。
在这些局限和目标条件下，Cursor与Windsurf采取了不同的调优策略来提升产品体验。然而，这种「调优」往往是取舍的结果，各自可能牺牲部分用户体验。
本文旨在帮助读者理解这两款工具的「调优」方式和逻辑，掌握这种取舍后，我们可以更好地利用不同产品的优劣势，在不同场景下选择合适的工具和使用方式，以实现最佳任务效果。
基于最近的使用经验和对Cursor 0.43.6与Windsurf 1.0.7版本的评测，得出以下结论：
在agent模式下，执行初级任务的表现优于常规的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。
Cursor agent模式下，默认读取一个代码文件的前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下，Cursor会执行搜索，每次搜索结果最多为100行代码。
Windsurf每次读取代码文件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。
在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@代码文件与Cursor的@代码文件逻辑不同。在Windsurf中，@某个代码文件仅表示帮助Windsurf找到了对应的文件，但并不会完整读取。
如果你理解自己在做什么，执行的任务与哪个代码文件有关，那么Cursor中@将获得更好的效果。如果@codebase，当前判断是Cursor会用小模型执行对每个代码文件的理解并总结，未能完整纳入必要的代码。
以上结论基于我日常高频使用Cursor、Windsurf的体感（500+小时），并结合一次针对性的测试。在这次测试中，我使用了一个长达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紧密，便于判断AI编程工具的读取情况。
为了验证是否真实「读」，我在每500行中间随机插入了一些与内容无关的信息，以便事后确认Cursor、Windsurf的读取程度。
Round 1：Cursor Composer Normal模式未主动查找字幕文件，任务直接失败。
Round 2：Cursor Composer Agent模式下，找到并读取字幕文件，但只读了250行。
Round 3：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。
Round 4：Cursor Compose模式，主动@代码文件，Cursor完整读取全部内容，首次获得正确结果，并通过后续问题确认其真实读取。
Round 5：Cursor Compose模式，主动@codebase，Cursor大致总结了视频内容，但后续问题回答错误，判断为小模型总结。
Round 6：Windsurf Cascade，主动@代码文件，获得的总结依然只有600行，说明没有完整读取。
每个代码文件最好控制在500行以内（Cursor agent读两次的范围）。
在代码文件的前100行写清楚该文件的功能和实现逻辑（通过注释的方式，便于agent索引）。
如果你是新手，在项目初始状态下，或面对简单项目，使用Windsurf效果更佳。
如果项目复杂，单个文件长度超过600行，且对项目熟悉，能准确@对应文件，最好使用Cursor。
频繁重新开始对话（如每完成一个新功能或解决一个bug），避免带入过长的上下文，以免污染项目。
频繁记录项目状态和结构到特定文档中（如readme.md），在重启对话时能快速帮助Cursor/Windsurf了解产品状态，避免带入过多上下文。