Cursor 与 VS Code 与 GitHub Copilot 的全面比较

介绍

现代开发团队越来越多地采用人工智能编码助手来提高生产力和代码质量。Cursor 和带有 GitHub Copilot 的 Visual Studio Code 是这一领域的热门选择。尽管它们的功能和方法各不相同，但都致力于帮助开发人员更快地编写代码并减少错误。本文对在 Visual Studio Code 中使用 GitHub Copilot 和集成 AI 的代码编辑器 Cursor 进行了全面比较。我们将分别探讨每种工具的最佳用例，以及它们的 AI 编码功能、用户体验、扩展生态系统、性能、协作工具、定制可能性和定价结构。

首先，下表提供了主要功能的高级概述：

AI辅助编码功能和建议

Cursor 和 GitHub Copilot 都使用先进的 AI 模型来协助编码，但它们的功能和方法存在显着差异：

1. 内联代码补全 

在这两种工具中输入时，都会出现幽灵文本建议。Cursor 的自动完成功能（有时称为“超级完成Supercomplete超级完成”）具有高度的上下文感知能力，可以根据当前项目上下文建议整行或整块代码。它可以通过使用 Tab 键生成样板或重复的代码结构，以允许多行完成。使用 OpenAI 的 Codex/GPT 模型，Copilot 以类似的方式提供智能代码完成。给定注释或函数签名，它甚至可以建议整个函数。虽然 Copilot 的建议通常非常全面，但如果背景上下文不明确，它们可能不那么中肯。在实际使用中，当建议需要了解大量文件或更大的代码库时，Cursor 的表现非常出色，而 Copilot 则擅长典型模式的内联完成。

2. 情境感知

Cursor在理解整个项目上下文方面具有优势。由于它可以索引并考虑整个工作区，因此它提供的建议会考虑到跨文件的定义和用法。例如，这种更大的视图允许 Cursor 在推荐代码时智能地使用其他模块提供的辅助函数。相比之下，Copilot 通常专注于活动文件和最近编写代码的小窗口。除非您专门打开或引用其他文件，否则它无法“了解”其中包含的代码。两者的区别在于，Copilot 擅长完成您正在编辑的文件中的代码，而 Cursor 则更擅长重构或添加跨多个文件的功能。Cursor 仍然强调项目范围的上下文是一项关键功能，但 GitHub 一直在改进 Copilot 的模型以增强多文件感知能力，尤其是在即将推出的 Copilot X 功能方面。

3. AI聊天和命令

Cursor 内置 AI 聊天界面，您可以在其中询问代码问题、获取解释，甚至指示编辑器进行修改。这类似于在您的 IDE 中拥有助手或 ChatGPT。重要的是，Cursor 可以通过聊天将修改直接应用到您的代码库。您可以利用 Cursor 的聊天功能（由 GPT-4 和 Anthropic Claude 等模型驱动）重写代码、构建函数或解释问题。由于 Cursor Composer 的“AI 代理”功能，编辑器可以根据指示修改文件，因此不再需要从外部聊天中复制粘贴。在这方面，Copilot 的功能受到更多限制。虽然 GitHub 的 Copilot Chat（目前作为 Copilot X 计划的一部分处于测试阶段）允许在 Visual Studio Code 的侧边栏中进行一些问答和解释，但它与编辑操作的集成程度不如 Cursor。此外，Cursor 的聊天功能可以执行终端命令，或使用自然语言执行项目范围的任务（例如，你可以指示 Cursor“在整个项目中查找并将 X 替换为 Y”，它就会照做）。Copilot 刚刚开始通过其实验性的“代理模式”探索这种程度的自主性。

4.人工智能辅助调试

在调试和错误处理方面，Cursor 提供内置的 AI 帮助。如果您遇到错误或测试失败，您可以要求 Cursor 澄清问题，甚至提供解决方案。它就像一个聪明的橡皮鸭调试器，通过分析堆栈跟踪或错误消息并提供建议。通过识别问题的根本原因或提出修复建议，此功能可以节省时间。Copilot 目前不提供调试解释功能。虽然 Copilot 没有允许您明确“解释此错误”的功能，但您仍然可以使用它来开发测试用例或橡皮鸭，方法是发表评论并收集建议。Cursor 致力于在整个周期（编码和调试）中提供帮助，而 Copilot 在代码生成方面则表现出色。

5.代码生成和重构

这两种工具都可以从自然语言提示中生成更大的代码块。Copilot 以将诸如“// 解析 CSV 文件的函数”之类的注释转换为功能齐全的函数而闻名，并且经常正确地假设参数和返回值。它因能够解读简洁解释的含义并生成引人入胜的代码片段而广受认可。另一方面，Cursor 也能很好地处理代码生成，并利用其聊天界面执行更复杂的任务。诸如“优化此函数以提高速度”或“为用户配置文件添加新的 API 端点”之类的指令可以传递给 Cursor 的“Composer”，然后它可以对一个或多个文件执行一系列代码更改。简而言之，Cursor 可以充当初级开发人员，不仅可以创建新代码，还可以在整个项目中策略性地定位代码。因此，Cursor 特别适用于通过单个命令在整个项目中应用重复性更改或自动重构。尽管 Copilot 的“编辑”功能（允许您突出显示代码并在 Copilot Chat 中请求更改）仍处于起步阶段，并且不如 Cursor 的直接编辑功能那么流畅。

就建议质量而言，Cursor 和 Copilot 都表现出色，在许多常见场景（编写标准算法、使用流行框架）下，它们的输出结果相当。由于 Copilot 是在 GitHub 庞大的代码语料库上进行训练的，一些开发者表示，它的推荐对于流行的库或惯用法来说感觉更精准。然而，由于 Cursor 更多地考虑了你的本地代码，因此它的建议可能更贴合你的特定代码库的上下文。最终，它们就像人工智能结对编程：Copilot 可能会完成你的代码行，而 Cursor 可能会通过对话来帮助构建整个模块。

性能和速度

性能对于开发者工具至关重要，缓慢或滞后的建议可能会影响用户体验。我们将同时考虑运行时性能（编辑器和 AI 建议的响应速度）和资源占用情况。

1. 建议延迟

编码时，您希望 AI 建议在触发后几乎立即显示。由于 Cursor 和 Copilot 在实践中依赖于云端 AI 模型推理，因此网络延迟和模型性能是重要的考虑因素。使用同类模型（例如，均使用 GPT-4 或类似模型）时，它们的原始推荐速度相当。不过，也存在一些细微的差别：据说 Cursor 在处理中小型文件时速度更快，这可能是因为它改进了预加载上下文或流式传输建议的方式。但是，由于 Copilot 并未运行完整的编辑器，因此在处理非常简单的文件或超轻量级场景时，它的响应速度可能会更快一些。它也可能使用更快的 Codex 模型来快速完成任务。需要注意的是，Copilot 的后端会根据任务（例如，快速内联完成 vs. 多步骤“代理”任务）选择较小或较大的模型。

2. 处理大型代码库

Cursor 能够考虑整个项目，理论上可能会带来开销，但它旨在高效处理。它通过索引您的工作区来提供上下文。更中肯的建议是一个优势，尽管早期索引时间或内存使用量可能是一个权衡。开发人员发现，即使在大型项目中，Cursor 也能很好地工作，尽管在对更多上下文进行排序时，它可能会使用更多内存或需要更长时间才能在非常大的单一存储库中生成建议。Copilot 在每个文件上都保持快速，因为它只关注活动文件，并且不会产生项目范围的索引成本。但是，当任务需要您打开这些文件或创建提示时，Copilot 可能会严重阻碍您。

3. 编辑器响应速度和加载时间

作为一个完整的 IDE，Cursor 必须加载 VS Code 库及其 AI 子系统。虽然用户通常认为 Cursor 的 UI 交互和加载时间与 VS Code 相当，但新增的 AI 功能可能会导致其启动速度略慢。由于 Copilot 的扩展程序在后台初始化，带有 Copilot 的 VS Code 的启动速度与 VS Code 本身一样快，这在当代系统上非常快。这两个编辑器启动时都运行流畅且引人入胜，但是如果您安装了大量插件或 Cursor 正在处理大量聊天提示，您可能会注意到轻微的延迟。一项分析声称这两个程序都“相当轻量”，但由于 Cursor 是一个完整的编辑器而不是插件，因此需要更多 RAM。这意味着 Cursor 比标准 VS Code 多占用几百 MB 的内存。对于大多数使用现代 PC 的开发人员来说，这可以忽略不计，但在内存受限的机器上，这可能很重要。

4.可靠性

在正常运行时间和错误率方面，这两项服务均依赖于云端 AI 端点。Cursor 使用第三方模型可能容易受到 API 限制，就像 GitHub 的 Copilot（由 OpenAI 支持）偶尔会遇到中断或速率限制（除非使用本地模型，如果支持）。只有在基本编辑器可以在没有 AI 的情况下运行的情况下，两者才具有离线回退功能。据传闻，Cursor 的多模型灵活性可能具有优势，因为如果一个模型不可靠或速度慢，你可以选择其他提供商。Copilot 支持多种模型，例如通过 GitHub 支持的 OpenAI Codex 和 GPT，以及 Claude 和 Gemini，并根据上下文和配置自动进行模型选择。总而言之，这两种工具对于日常任务来说都是可靠的。 

5. 基准测试

正式的基准测试很难应用于 AI 编码工具，但我们可以考虑一些替代方法：关于响应性测试，开发人员注意到，Copilot 的内联建议一旦显示即可立即接受，而通过 Cursor 的 AI 应用大量代码编辑可能需要一段时间才能传播到所有文件。关于资源使用情况，在一个示例项目中，当两者都打开几个文件并且 AI 处于活动状态时，Cursor 可能会使用 1.5 GB 的 RAM，而 VS Code + Copilot 则使用 1.2 GB——如前所述，这是一个细微的差别。

总而言之，性能差异对大多数人来说应该不会成为决定性因素。如果您使用的是较旧的笔记本电脑，并且主要考虑的是最小化内存占用，那么使用 Copilot 的 VS Code 可能会更轻量一些。如果您想要最快的多文件操作，并且不介意使用稍多一点的内存，那么 Cursor 在项目级任务中会更有优势。两者都在积极改进，到 2025 年，这些工具将更加灵敏且现代化。

用户体验和界面设计

尽管 Cursor 和 Copilot 都属于 VS Code 家族，但在 VS Code 中使用它们的体验却截然不同。这源于它们各自将 AI 功能集成到界面中的方式：

外观和使用体验： Cursor 的用户界面与 VS Code 类似，切换起来非常方便。区别在于内置的 AI 组件——AI 聊天侧边栏、操作按钮以及建议的视觉提示。AI 似乎集成到了编辑器中。相比之下，Copilot 是通过扩展程序添加到 Visual Studio Code 中的。虽然它有一个可选的聊天面板和内联建议，但感觉集成度不够高。

编辑器工作流程： Cursor 的工作流程以 AI 为中心，它会高亮显示代码并要求其进行重构、解释或直接编辑。AI 可以立即更改代码。Copilot 的响应速度更快；您可以提供注释或提示，并观察是否有新的灵感。Cursor 感觉像是编辑器内置的 AI 副驾驶，而 Copilot 则更像是一个得力助手，因为应用编辑需要更多手动步骤。

视觉设计：两款编辑器都保持了简洁、极简的美感。Copilot 基本保留了 VS Code 的典型外观，而 Cursor 则添加了一些视觉组件，例如 AI 聊天气泡和模型指示器。Copilot 保持低调，而 Cursor 的 AI 集成则更加醒目。

设置和配置： Cursor 提供更多 AI 专属控件；您可以选择模型、修改上下文范围或输入您自己的 API 密钥。Copilot 的设置更加直观，只需简单的开关即可。对于希望调整 AI 行为的高级用户来说，Cursor 是理想的选择。

多 IDE 支持：  Copilot 兼容多种 IDE，例如 Neovim、Visual Studio 和 JetBrains。由于 Cursor 是一款独立编辑器，因此使用其 AI 功能需要单独使用 Cursor。这增强了 Copilot 对各种开发环境的适应性，同时 Cursor 也提供了集中、全面的 AI 体验。

总而言之，Cursor 提供了更集成的 AI 驱动用户体验，感觉就像一个围绕 AI 助手设计的 IDE。VS Code 与 Copilot 结合使用，提供了熟悉的渐进式用户体验；您可以保留常用的 VS Code，只需添加一些 AI 支持即可。技术主管和产品经理应该考虑他们的团队准备接受多少变化。由于 Cursor 引入了新的完成任务的方法（例如与编辑器对话），因此可能需要一些时间进行调整。相比之下，Copilot 除了几个命令外，几乎没有 UI 学习曲线。

扩展生态系统和集成

VS Code 最大的优势之一是其丰富的扩展生态系统。由于 Cursor 是基于 VS Code 构建的，因此它很大程度上继承了这一优势：

1. 扩展和插件：Cursor 支持大多数 VS Code 扩展

在 Cursor 中安装一些常用的扩展程序，例如 Docker 集成、用于 Git Insights 的 GitLens、用于 linting 的 ESLint、用于格式化的 Prettier 等，其功能与在 Visual Studio Code 中相同。这得益于扩展 API 的兼容性，因为 Cursor 和 VS Code 的底层架构并没有太大区别。Cursor 声称您可以“随身携带您的整个工具包”，这意味着您可以使用开发环境中所有常用的工具以及 AI 功能。可能会存在一些特殊情况（例如，Cursor 可能会使用像 OpenVSX 这样的开源扩展注册表，因为 VS Code Marketplace 的许可证禁止未经批准的分支直接使用）。但对于最终用户来说，体验基本相同：搜索扩展程序并在 Cursor 中安装它们。

2.扩展兼容性

虽然 Cursor 力求完全兼容，但偶尔也会有报告称某些扩展程序无法完美运行。例如，由于 Cursor 打包编辑器的方式或需要Microsoft帐户登录，Live Share 扩展程序（允许在 Visual Studio Code 中实时协作）最初无法与 Cursor 兼容。这些问题通常会由 Cursor 团队和社区解决，但最好还是确认所有必要的扩展程序。主题、语言包、Git 集成和其他常用插件通常都能正常运行。当然，在将 VS Code 与 Copilot 结合使用时，所有获得第一方支持的 VS Code 扩展程序都可供您使用。因此，如果您的工作流程依赖于高度专业化或定制的扩展程序，那么使用 VS Code（带 Copilot）可能会在保证兼容性方面略有优势。由于 Cursor 的整个价值主张是与 Visual Studio Code 兼容，因此差异很小。

3.第三方集成 

除了编辑器插件之外，集成还可以指该工具与其他服务的配合程度：

版本控制： Cursor 和 VS Code 均可与 Git 完美集成。通过 Git 集成 AI 功能，Cursor 更进一步。例如，它可以利用 AI 总结修改内容来创建提交注释，还可以通过在提交前指出差异或提出改进建议来帮助代码审查。这些​​功能可以通过特定于 Cursor 的指令访问，也可以集成到程序中。虽然带有 Copilot 的 VS Code 不会立即影响您的 Git 进程，但您可以在文本编辑器中使用 Copilot 手动解释差异或编写提交语句。此外，GitHub 平台也集成了一些 Copilot 功能（例如，用于 Pull 请求的 Copilot，它可以推荐 GitHub.com 上的更新或评论）。这些功能属于 Copilot 生态系统，即使它们不是 VS Code 环境的一部分，也值得一提。

问题跟踪器和 DevOps：Cursor 的文档表明它可以与 Jira 或 Trello 等敏捷工具集成，以使开发人员与任务保持一致。扩展程序或简单的流程步骤可能用于实现此目的（例如，在 Cursor 中使用 Jira 扩展程序查看问题，或让 Cursor 的 AI 在对话中总结 Jira 工单）。Jira、Azure Boards 和其他扩展程序也广泛适用于 Visual Studio Code。区别在于 Cursor 的 AI 可以与这些扩展程序进行通信；例如，您可以将用户故事粘贴到 Cursor 的聊天窗口中，并要求其生成代码大纲。这更多地取决于如何将 AI 结合使用，而不是任何专有的集成服务。

API 和自定义模型：一个值得注意的集成点是，Cursor 允许您为 AI 提供商插入自己的 API 密钥。您可以通过将 Cursor 设置为使用您的 OpenAI API 密钥或 Anthropic 密钥来完成任务，从而有效地将其与第三方 AI 服务集成。对于希望通过自己的帐户路由请求（用于成本管理或数据隐私）的企业来说，这非常棒。您必须使用 GitHub Copilot 提供的服务；您不能使用自己的密钥访问 OpenAI。在这方面，Cursor 提供了与外部 AI 供应商更灵活的集成。

4. 生态系统成熟度 

VS Code 已经存在多年，并拥有庞大的社区。尽管Cursor推出时间较短（于 2024 年推出），但凭借其在 Visual Studio Code 上的基础，它迅速构建了一个生态系统。尽管 GitHub Copilot 并非一个独立的“生态系统”，但它受益于 GitHub 的生态系统，因为它与 GitHub 的一系列功能（Codespaces、拉取请求等）紧密相连。初创公司应该考虑他们想要一个模块化环境（VS Code + 选择扩展程序 + Copilot），还是一个一体化生态系统（Cursor 的功能捆绑方式）。例如，如果明天发布了一个新的 AI 编程助手，VS Code 可能会将其作为扩展程序集成；而使用 Cursor，则需要依靠 Cursor 团队来集成新功能或模型。

总而言之，两者的扩展和集成支持都非常出色，语法高亮、linters 或 DevOps 工具链接都能满足您的需求。Copilot 的优势在于它可以使用完整的官方 VS Code 扩展市场和 GitHub 的平台功能，而 Cursor 则凭借内置的 AI 集成（例如提交消息生成）和多模型兼容性略占优势。

协作和结对编程功能

实时协作对于分布式团队来说越来越重要。本文的比较不仅局限于AI辅助，还探讨了各个平台如何支持开发人员协同工作（无论是否使用AI）：

1.实时编辑

Cursor 原生提供实时协作编辑功能，允许多个开发人员在一个 Cursor 会话中同时处理同一个项目。据一位用户称，Cursor 允许用户“直接在编辑器内实时协作，感觉就像大家都在同一个物理空间中一起工作一样”。这意味着 Cursor 内置了类似 Live Share 的功能。同事们确实可以加入，查看彼此的游标，并在共享的游标工作区中一起编辑。这与 Visual Studio Code 的 Live Share 插件提供的功能类似。区别在于，Cursor 将此功能作为编辑器的集成组件呈现，而 Visual Studio Code 将其视为附加组件。例如，一个小组可以启动 Cursor，进行联合编码以及 AI 聊天讨论，以集思广益，找到解决方案。实际上，会话中有三位“参与者”。

2. 沟通工具

Cursor 不仅提供编辑功能，还集成了聊天等通信功能，并在 IDE 内支持语音/视频通话。开发人员可以通过一体化解决方案在代码旁发送短信或进行语音通话，无需切换到 Zoom 或 Slack。另一方面，VS Code 的 Live Share 提供了可选的音频功能，但操作过于简单，而且团队之间仍然经常需要单独通话。Cursor 旨在将所有协作内容保留在编辑器中，最大限度地减少摩擦。例如，高级开发人员可以通过语音和代码同步在初级开发人员的工作站上直接指导编码，而无需每个人同时使用各种工具；或者，项目经理可以加入 Cursor 会议，通过聊天提问。这对于快节奏的团队合作非常有效。

3. 人工智能协作

一个独特之处在于 AI 辅助在协作中的作用。Cursor 中的两个人可以同时聊天并查看 AI 的想法吗？AI 聊天很可能是一个共享面板。这意味着团队可以向整个 AI 请求帮助。例如，在结对编程会话中，一位开发者可能会向 Cursor 的聊天提问：“我们应该如何设计这个功能？”，两位开发者都会看到答案。这种 AI、Dev1 和 Dev2 之间的三方协作模式极具创新性。每位开发者在 VS Code 中与 Copilot 的 Copilot 都是不同的；在 Live Share 会话中，Copilot 可能会向每个人提供建议，但它并非共享的 AI 助手。Live Share 目前尚未提供 Copilot 协作聊天的概念。由于 Cursor 将 AI 转变为团队成员而非个人工具，他们将 AI 与结对编程相结合的方法有可能彻底改变该领域。

4.远程开发 

Cursor 和 VS Code 都支持远程开发场景（例如使用 SSH 或 Codespaces）。由于 Copilot 基于云，因此只要您有互联网连接，它就能在这些情况下正常工作。Cursor 也应该可以正常工作，但如果您使用自己的模型或密钥，则可能需要修改设置。VS Code 在协作方面更具优势，因为它已被证明能够与 Live Share 进行大规模协同工作，甚至可以与 GitHub Codespaces 进行异步协作。虽然 Cursor 是一款较新的产品，它可能还没有进行过大规模的实际团队测试，但它从一开始就明显地致力于团队友好型开发。

5. 项目共享

 在考虑如何引导新开发者加入时，共享开发环境会很有帮助。使用 Cursor，您只需向他们发送一个 Cursor 协作链接，即可看到他们加入您的环境，包括所有 AI 上下文、终端等。“好的，安装 VS Code，安装这些扩展程序，加入 Live Share 等等”是 VS Code 所需的；这并不难，只需几个步骤。使用 Cursor 的集成方法可以使这种入职或临时协作更加轻松。

6. 限制

值得注意的是任何限制：Cursor 协作的所有参与者可能都需要安装 Cursor，并且可能需要一个帐户。只需一个链接和您的 GitHub 登录信息，即可在 VS Code 中运行 Live Share。来宾甚至可以通过浏览器加入 VS Code 会话（阻力极小）。在这方面，VS Code 的协作可能更容易使用。此外，我不确定 Cursor 是否开箱即用地支持 Live Share 的服务器或终端共享功能，但考虑到它可以通过其 AI 功能共享终端，它可能支持。根据 Cursor 论坛主题，早期在 Cursor 中使用 Live Share 存在一些问题，但现在 Cursor 有了自己的协作功能，这可能不再重要。

总而言之，如果优先考虑协作编码，Cursor 提供的一体化解决方案（共享编辑 + 内置聊天/语音 + AI 助手）对于分布式团队来说非常有吸引力。VS Code 搭配 Copilot 使用外部通信工具进行语音和聊天，并使用广为人知的 Live Share 插件进行实时编辑。两者均可促进结对编程，但 Cursor 统一了体验，有助于减轻在编写代码、讨论代码和获取 AI 帮助之间切换时的认知负担。技术主管应该考虑团队的工作流程。如果您的开发人员经常进行结对编程，或者您的团队有跨站点团队，Cursor 的协作环境可以提高生产力和“流程”。 

定制、配置和开发人员人体工程学

每个开发团队对工具都有独特的偏好。让我们比较一下每个选项的可定制性，以及它们对开发人员人体工程学（日常开发工作的轻松和舒适度）的影响：

编辑器自定义： VS Code 的所有全面自定义功能，包括主题、按键绑定、设置和扩展，都已移植到 Cursor 中。与普通的 VS Code 一样，开发人员可以自定义它，使用起来非常熟悉。

AI 行为自定义： Cursor 提供对 AI 操作的更多控制。对于希望最大程度降低速度、成本或安全性的团队，您可以选择模型（例如 GPT-4）、限制其代码上下文并调整行为。相比之下，Copilot 无需手动选择模型，并且几乎无需配置。

工作流程人体工程学： Copilot 可与当前的 VS Code 操作完美融合，不会干扰日常工作。Cursor 的内联对话和命令功能可提升操作体验，并采用更具吸引力的 AI 驱动方法。有些人可能认为它需要较长时间学习，而另一些人则认为它能够提升生产力。

团队配置与隐私：两者均支持工作区级别的设置。Cursor 可以实现更强大的数据控制（例如，通过提供您自己的 API 密钥），而 Copilot 的限制更多，但使用起来更简单。这两款工具都引发了人们对云端 AI 使用情况的担忧。

快捷键和命令：两者均支持自定义键盘快捷键。Cursor 可能会添加一些功能（例如向 AI 询问某个选项），但由于 VS Code 的自适应绑定，两种设置均有效。

更新与兼容性： VS Code 会定期更新。Copilot 会在后台自动刷新。由于必须手动合并上游更改，Cursor 可能落后于官方 VS Code 版本，但其附加功能通常可以弥补这一缺陷。

简而言之，这两个平台都具有高度可定制性并且对开发人员友好。 

定价和许可

了解成本和许可至关重要，特别是对于计划采用工具的初创企业和企业而言：

Cursor 定价：对于轻度使用或测试，免费套餐提供基本的 AI 功能，但有一些限制。商业套餐（每位用户每月 40 美元）提供团队功能和管理控制，而专业套餐（每月 20 美元）则允许访问高级模型并具有更高的使用限制。如果您目前已为这些服务付费，则可以使用自己的 API 密钥（例如 OpenAI 或 Anthropic）来降低成本。对于已有 API 积分或不经常使用的团队，这种灵活性可能更实惠。

GitHub Copilot 定价：普通用户 Copilot 起价约为每月 10 美元，但学生和开源维护者可以免费使用。较新的 Pro/Pro+ 版本（每月最高约 39 美元）允许使用更复杂的模型，例如 GPT-4.5，而 Business 计划则每位用户每月 19 美元。模型使用成本反映在此分层结构中。对于大多数团队来说，合理的基准是每位开发人员每月 10-20 美元，生产力提升通常比成本更值得。

许可：Microsoft 版本采用专有许可证，而 Visual Studio Code 则遵循 MIT 开源协议。Cursor 可能也属于类似的类别。Cursor 和 Copilot 都使用云端 AI 模型，其规则要求用户对许可和代码准确性负责。Cursor 用户应根据所选模型注意类似的问题，因为 GitHub 已实施过滤器以防止复制已获许可的代码。

成本与收益：如果我们比较成本：乍一看，Cursor 的 20 美元/月和 Copilot 的约 10 美元/月（个人）表明 Copilot 更便宜。不过，价格更符合 Copilot 的新 Pro 计划。此外，请记住，使用自己的密钥使用 Cursor 可能会根据实际使用情况而有所不同（Copilot 是固定费用，但 OpenAI 的 API 是按需付费的，因此大量使用可能会产生费用）。Copilot 的低成本（或对合格用户免费）吸引了拥有小团队和紧张预算的初创企业主。但是，额外的成本可能很快就会在 Cursor 功能（例如自动重构和集成调试帮助）的生产力方面得到证明，这些功能可以显着节省开发人员的时间。此外，人们可以混合搭配；例如，一些程序员可能会使用 Copilot，而需要附加功能的高级用户可能会使用 Cursor。

支持和企业选项：Cursor 的商业计划很可能附带优先支持，未来或许还会提供自托管选项（鉴于企业对本地工具的需求，这只是猜测）。GitHub Copilot Business 提供策略选项（例如在敏感存储库中关闭 Copilot 或审核使用情况）并与企业 GitHub 帐户交互。此外，微软还展示了企业版 Copilot，其价格更高（每位用户 39 美元以上），可能提供更强大的模型使用，甚至可能提供本地缓存。如果您所在的行业受到严格监管，这些细节可能会影响您的选择。Cursor 和 Copilot 现在都无法完全自托管；Cursor 是客户端，但使用云模型，而 Copilot 仅使用云。但是，如果 Cursor 支持，您可以使用它运行开源模型，这可能是一种避免将代码发送到外部的方法，尽管 AI 功能较弱。

总而言之，总体而言，Copilot 是更具成本效益的选择，尤其适合独立开发者或教育用途；而 Cursor 更高的价格则因其更强大的功能而物有所值。两者都为个人开发者和大型企业提供了可扩展的选项。在决定订阅之前，建议决策者先试用 Copilot 和 Cursor 的免费试用版，以便进行一些测试以确定其价值。

结论

Cursor 和带有 GitHub Copilot 的 VS Code 都代表了 AI 增强开发的新浪潮，但它们所迎合的理念略有不同。Cursor 可以被认为是一个 AI 优先的集成开发环境 (IDE)；它类似于在你的编辑器里拥有一对技艺精湛的程序员，随时准备合作完成从开发代码到调试代码以及​​执行项目范围操作的所有工作。集成到 Visual Studio Code 中的 GitHub Copilot 的功能更像是一个高度熟练的自动完成功能。它随时为你完成句子，并偶尔通过聊天提供建议，在你需要它之​​前几乎无法察觉。

对于初创企业主和产品经理来说，最终决定可能取决于团队的需求和文化。如果您的团队工作高效，并受益于创新工具和紧密协作，Cursor 凭借其更丰富的功能集或许能提升您的开发速度。如果您的团队重视一致性和易用性，并且已经投资于某个工具生态系统，那么添加 Copilot 是一种获得 AI 辅助编码的低摩擦方法。从性能角度来看，两者都不会对您的增长造成实质性阻碍，而且价格合理，每月可节省一个开发小时，物有所值。

实践中，许多人发现 Cursor 和 Copilot 都是现代软件开发中的“强大盟友” 。哪个更适合您的用例可能比哪个更胜一筹更重要。为了获得团队的意见，技术利益相关者甚至可能会对两个选项进行数周的测试。人工智能辅助编码无疑将继续存在，而像 Cursor 和 Copilot 这样的程序也在不断变化。编码不再是一项孤独的活动；相反，它现在是开发人员与人工智能之间，甚至是整个团队与人工智能之间的合作之舞。

最终，最好的工具是适合您的工作流程，并帮助您的开发人员更快乐、更高效的工具。Cursor 和 Copilot 各有优势，在正确的情况下，它们中的一种或两种都可以彻底改变游戏规则。Cursor 和 Copilot 是这一激动人心的转变的先锋，这种转变不仅仅是更快地编写代码，还包括利用这些 AI 合作伙伴来创建更好的解决方案。

参考文章： 

Cursor vs VS Code with GitHub Copilot: A Comprehensive Comparison： 

cursor-vs-copilot-a-comparison：Cursor vs Copilot: A Comparison 

Cursor AI: The Ultimate Guide to Boosting Your Coding Productivity：Cursor AI: The Ultimate Guide to Boosting Your Coding Productivity 

cursor-vs-github-copilot：Cursor vs GitHub Copilot: Which AI Coding Assistant is better? 

AI coding assistant refuses to write code, tells user to learn programming instead：AI coding assistant refuses to write code, tells user to learn programming instead - Ars Technica 

The One Reason Why I Moved From VS Code to Cursor：https://medium.com/@Bilal.se/the-one-reason-why-i-moved-from-vs-code-to-cursor-6c2b443b157f

Microsoft’s “Live Share” extension does not work in Cursor：Microsoft's "Live Share" extension does not work in Cursor - Bug Reports - Cursor - Community Forum

GitHub Copilot introduces new limits, charges for ‘premium’ AI models：GitHub Copilot introduces new limits, charges for 'premium' AI models | TechCrunch

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