2025年最佳AI程序员：Cline与Cursor哪个更好？
本文完全使用 ClinePRO 自动翻译 原文作者：Nick Baumann 于2025年1月25日发表自 Cline Blog 原文链接
还记得GitHub Copilot刚推出时，我们以为AI辅助编程已经达到了革命性的巅峰吗？两年后，我们看到AI编程助手在开发方式上出现了有趣的分歧。随着Cline(3.2)和Cursor(0.45)的最新发布，我们不仅见证了功能的较量，更看到了AI与开发者合作方式的哲学分歧。
我见证了这两款工具的成长。让我们抛开炒作，看看2025年这些工具真正提供了什么。
AI辅助开发的现状
在深入细节之前，让我们先了解当前的情况。AI编程助手已经远远超越了简单的自动补全。它们现在可以处理复杂的重构，理解整个代码库，甚至执行终端命令。但Cline和Cursor从根本不同的理念出发来实现这些功能。
当前版本和稳定性（截至2025年1月24日）
| 工具 | 版本 | 重要变化 |
|---|---|---|
| Cline | 3.2 | - 双模式执行（Act & Plan） - MCP开关 - 增强的模型支持 |
| Cursor | 0.45 | - 仓库级规则 - 总结之前的对话 - 待定的Fusion标签模型 |
两条路径：快速与深思熟虑
Cursor和Cline的根本区别不在于技术能力，而在于它们如何看待开发者与AI的关系。
Cursor：响应式伙伴
Cursor秉承即时优先的理念，专注于快速编写代码：
- 在输入时提供快速代码建议
- 快速文件编辑和重构
- 上下文感知的补全
- 直接的编辑器内体验
这种方法在帮助保持编码动力方面表现出色，尽管一些用户发现偶尔需要重新审视和优化快速建议。当你对想要构建的内容有清晰愿景，并且需要帮助提高实现速度时，这种方法特别有效。
Cline：深思熟虑的协作者
把Cline想象成一位资深开发者就在你身边——一位既擅长指导初学者，又能与经验丰富的团队协作的开发者。虽然一些AI助手只是编写代码，但Cline采取了更人性化的方法：
- 与你一起逐步解决问题，用通俗易懂的语言解释每一步
- 在教授最佳实践的同时，解释为什么它们很重要
- 将复杂问题分解为可管理的部分
- 就实现选择保持自然对话
这种方法不仅仅是编写更好的代码——它关乎开发者的成长。无论你是构建第一个应用程序还是设计企业解决方案，Cline都会根据你的水平调整指导。结果如何？初学者学习更快，经验丰富的开发者获得更易维护的解决方案。这就像与一个真心希望你成功的伙伴进行结对编程。
超越代码生成：MCP的优势
虽然这两款工具都可以修改代码，但Cline对模型上下文协议(MCP)的集成代表了AI辅助开发的一个根本性飞跃。可以这样理解：大多数AI编程助手就像拥有一位只能输入代码的出色开发者。MCP将Cline转变为一位能够真正与整个开发环境互动的开发者。
这在实践中意味着什么？通过MCP，Cline可以：
- 运行和分析测试
- 管理Git操作
- 更新文档
- 与项目管理工具交互
- 连接现有的开发工具
这不仅仅是便利——它关乎保持上下文并真正理解你的项目。Cline不再需要在工具之间切换上下文，而是成为开发工作流程的集成部分。正如一位企业用户所说：“这不仅仅是编码了——它是一个真正的开发伙伴。”
更重要的是，MCP是可扩展的。团队可以创建自定义的MCP服务器，将Cline与他们特定的工具和工作流程连接起来，使其适应任何开发环境。这意味着随着需求的演变，Cline会变得更强大。
核心架构：两个不同的世界
这两款工具的第一个主要分歧在于它们的基本架构。这不仅仅是一个技术细节——它影响着从安装到日常使用的方方面面。
架构对比
| 特性 | Cline | Cursor |
|---|---|---|
| 基础架构 | IDE扩展 | 独立IDE |
| 集成方式 | 扩展现有工作流程 | 创建新环境 |
| 控制理念 | 人在回路中，需要明确批准 | 更自动化的方法 |
| 资源使用 | 根据所选模型而变化 | 固定基线 |
模型灵活性
这两款工具之间最显著的区别可能在于它们对AI模型的处理方式。随着AI模型的快速发展，被锁定在单一提供商不仅关乎成本——它还限制了团队为每个特定任务利用最佳工具的能力。
模型支持矩阵
| 方面 | Cline | Cursor |
|---|---|---|
| 访问模式 | BYOK（自带密钥） | 固定提供商集成 |
| 支持的模型和API提供商 | - Claude 3.5 Sonnet - DeepSeek V3, R1 - OpenRouter < br> - AWS Bedrock - Mistral - GCP Vertex - 开源模型 |
- GPT-4o, o1 models - Claude 3.5-Sonnet |
Cline在模型支持方面的灵活性不仅仅是一个功能列表项——对于需要以下方面的团队来说，这是一个根本优势：
- 控制API成本
- 确保数据隐私
- 为不同任务尝试不同模型
- 保持合规要求
实际性能：超越规格
理论是一回事，但这些工具在实际开发中表现如何？让我们分解一下日常开发中重要的关键能力。
技术能力矩阵
| 能力 | Cline | Cursor |
|---|---|---|
| 代码分析 | - 文档结构分析 - 代码语义分析 - 通过VS Code API进行问题诊断 - 动态上下文扩展 |
- 内置代码库索引 - 语义搜索 - 仓库级规则 - Fusion标签模型（待定） |
| 文件操作 | 需要批准的多文件操作 | 直接文件操作 |
| 上下文处理 | 基于MCP的上下文管理 | 内置上下文管理 |
用户分享他们对这两款工具优势的看法：
“Cline能够实际处理结果（SQL、REST、存储账户等），这是我在工作中看到的最大优势。”
“Cursor有非常好的就地编辑功能，并且能够在终端上提示。”
成本问题：理解价值与数量
最实际的考虑因素之一是成本，但关键是要理解你真正支付的是什么。把AI辅助想象成建造房子——你可以购买预先切割的固定数量的材料，或者与一位建筑师合作，根据你的具体项目需求使用材料。
定价结构
| 层级 | Cline* | Cursor* |
|---|---|---|
| 基础版 | 基于token的定价 | 免费Hobby层级 |
| 专业版 | 基于token的定价 | $20/月Pro层级 |
| 企业版 | 基于token的定价 | $40/用户/月Business层级 |
*参考 OpenRouter的模型定价
*Cursor定价
AI辅助的真实经济学
Cline基于token的定价反映了开发中的一个基本事实：上下文很重要。虽然其他工具可能会限制上下文以降低成本，但Cline采取了相反的方法——它读取整个代码库，理解文档，并在整个会话中保持深入的项目上下文。是的，这可能意味着更高的token使用量，但这就像一个只会建议代码的AI与一个真正理解你项目的AI之间的区别。
这种方法在几个方面得到了回报：
- 初学者花费更少的时间修复错误的建议
- 团队避免了昂贵的架构修订
- 项目进展更快，减少了弯路
- 通过更好的理解自然地学习
使用案例深度剖析
不同的开发场景需要不同的方法。让我们看看每款工具如何处理特定情况。
使用案例优化
| 场景 | Cline | Cursor |
|---|---|---|
| 快速编辑 | 需要批准流程 | 为快速编辑优化 |
| 复杂重构 | 强大的多文件支持 | 仓库级理解 |
| 团队协作 | 内置审查流程 | 共享规则系统 |
当前局限性和已知问题
透明地了解局限性对于做出明智决策至关重要。
Cursor的当前挑战
- 一些用户报告性能下降
- 待定功能如Fusion标签模型
- 固定提供商模型的局限性
Cline的约束
- 灵活的成本需要关注使用情况
- 深思熟虑的方法优先考虑准确性而非速度
- 根据所选模型而变化的性能
做出选择：决策框架
在选择这两款工具时，请考虑以下关键因素：
- 开发环境
- 团队工作流程偏好
- 集成要求
- 成本结构
- 预算可预测性需求
- 使用模式
- 团队规模
- 控制要求
- 安全需求
- 合规要求
- 模型灵活性需求
决策矩阵
| 如果你需要… | 选择Cline | 选择Cursor |
|---|---|---|
| 模型灵活性 | ✓ | |
| 固定成本 | ✓ | |
| 快速原型设计 | ✓ | ✓ |
| 最大控制 | ✓ | |
| 简单设置 | ✓ | |
| 工具集成（MCP） | ✓ |
最终结论
在Cline和Cursor之间的选择不是关于哪款工具"更好"——而是关于与你的开发理念和需求保持一致：
- 如果你重视模型灵活性、控制以及与现有工作流程的集成，选择Cline
- 如果你更喜欢独立的体验、可预测的定价和快速的开发能力，选择Cursor
- 如果你想同时使用两者，可以在Cursor IDE中使用Cline
记住：最好的工具是适合你的工作流程，并帮助你更高效地编写更好代码的工具。