作者：琳時閑話

都2025年了，作為程序員如果你還沒試過Vibe Coding那就out啦，編程助手已經成為開發(fā)者們日常的合作伙伴，跟隨大語言模型的迭代，編程助手的功能也是肉眼可見地強大起來。

以筆者的個人體驗來說，通義靈碼 和 Cursor 是目前用過的編程助手中最趁手的兩個，各有千秋，也互有短長。究竟該如何選擇？掌握它們的技術特性，就能找到兩者的最佳組合方式，讓開發(fā)效率直接拉滿。

2023年copilot算是當時最流行的編程助手，然而免費版的copilot的代碼補全和問答效果，只能說聊勝于無。深度使用后就會發(fā)現幻覺頻出，導致額外的debug時間比手搓代碼花的時間還要多。這基本上是早期編程助手的通病。

當copilot開始收費，和對大陸地區(qū)封閉服務，筆者認為編程助手國產替代最好的是通義靈碼(下稱lingma)，一用驚艷，再用舒爽，當時的直觀感受是千問大模型對中文語義的理解更加到位，能精準捕獲prompt意圖，并提供清晰的分析過程。

在問答模式下，lingma是當時表現最好的編程助手插件之一，通過輔助生成大量的UT/API test cases，在存量工程代碼持續(xù)重構迭代上起到了關鍵作用，筆者第一次敢說TDD在工程成本上是可以接受的。且lingma的使用完全免費，問答不限次數，主打量大管飽，對輔助編程是夠用了。

然而，人總是懶惰而貪心的嘛，早期lingma在代碼生成和編輯交互上總有那么一點美中不足，這個問題別家也沒有很好解決，直到筆者開始使用 cursor。

2024年使用cursor之初，并沒有覺得它有什么特殊之處，初印象只覺得它不過是一個vscode套殼魔改版而已。編程助手插件就可以做到的事，為什么一定要用專門的IDE呢？

不過很快筆者就被打臉了，插件式的編程助手的交互表現力有限，要實現沉浸式編程輔助，原生IDE能提供更強大的人機交互，cursor就是這樣。

cursor本質上是一個強大的 Multi-agent系統(tǒng)，集成了MCP server，在人機交互方面流暢精準，呈現了令人驚艷的“自主開發(fā)”能力。

隨著cursor的agent生態(tài)逐漸豐富，筆者認為cursor可以說是當下唯一能實現vibe coding的編程助手。

舉個簡單的例子，程序員在本地開發(fā)代碼，一個常見問題就是環(huán)境配置，比如本地安裝 node、npm 時，因為本地開發(fā)環(huán)境的差異，你可能要去閱讀冗長的how-to文檔，然后在本地測試，遇到問題就再去google、stackoverflow或github issue，zhihu，csdn。

這時cursor 的優(yōu)勢就凸顯出來了，它能主動調用 shell tool 執(zhí)行安裝命令，出現問題時會嘗試自動解決問題。一旦安裝失敗，cursor 會深度解析 stderr 報錯信息，快速分析問題根源，并針對性地提供新的安裝方案。這種 “發(fā)現問題 - 分析問題 - 解決問題” 的閉環(huán)處理模式，極大減少了開發(fā)者在環(huán)境配置這類繁瑣事務上耗費的時間，特別適合追求高效開發(fā)流程的場景。能讓開發(fā)者實現真正的“心流”編程。

另一個筆者的親身案例，筆者僅用了大約20輪左右prompt，就指導cursor在3小時內完成一款簡易的數據庫間的數據遷移工具，包括框架構建、功能實現、單測添加、系統(tǒng)聯(lián)調、文檔生成，效果就非常震撼，同樣的工作量筆者在2019年則需要2周才能完成。

特別是在開發(fā)調試階段，cursor可主動執(zhí)行功能測試、感知失敗信息、結合實現自我檢查、主動嘗試修復缺陷、重啟回歸測試，開發(fā)過程幾乎不需要人類參與，人類只要做好測試用例的設計，用測試用例去訓導cursor完成需求補全漏洞即可。

也就是說，在AI編程助手的加持下，程序員更有機會去做“架構師”的工作，從全局的角度衡量得失利弊，而不必過分糾結局部的具體實現，編程助手通常都可以幫助你實現局部最優(yōu)解。

在“人-agent”協(xié)同開發(fā)的模式下，人類需要專注的領域是充分理解需求，做好宏觀架構設計，使用清晰精準的prompt引導編程助手實現功能，設計關鍵測試用例驗收功能。

既然cursor這么好使，筆者當時（差一點）就充了一年的年費。然而隨著使用的深入，cursor的一些短板也體現出來了。

首先就是氪金cursor之后就要精算prompt的成本了，cursor免費體驗期養(yǎng)成的隨便問的習慣，到了付費階段就要思考什么樣的“高價值”問題才值得去調用一次agent request，否則cursor pro一個月500個agent request quota在高頻對話下很快就用完了。

而程序員作為一個“架構師”去開發(fā)代碼，就需要有更多的系統(tǒng)性思考，功能設計需要多方案權衡論證，這個階段的cursor是一個很好的小黃鴨編程對象。正當你跟agent多輪對話、原型代碼正跑得歡暢，你忽然發(fā)現cursor包月額度要余額不足了，這就很破壞思考的流暢性。

其次是對于存量代碼來說，cursor的全文理解能力略顯不足。基于文本語義的代碼意圖感知并不一定精準，特別是你接手的是一份“屎山工程”的時候，存量代碼中的不規(guī)范命名，語義遷移等問題，會影響智能體對整體代碼意圖的判斷，進而影響改造方案的精準度。

這種情況下，我們再來看看lingma能為我們做些什么。基于 qwen3 的加持，lingma agent在自然語言理解和推理能力上表現卓越。當開發(fā)者需要搭建框架代碼、構思主題解決方案時，lingma agent不僅能輸出高質量的代碼，還會詳細闡述背后的設計邏輯與技術動機。

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它就像一個編程導師，在提供代碼的同時，還能幫助開發(fā)者理解為什么要這樣寫，補足相關的知識點，幫助開發(fā)者建立起系統(tǒng)的編程思維。而且，lingma 面向個人用戶的 agent mode request 完全免費，這對于開發(fā)者尤其是新手而言，是一個低成本學習和實踐的絕佳工具。

那么，如何將這兩款編程 agent 組合使用呢？在項目開發(fā)初期的環(huán)境搭建與調試階段，優(yōu)先使用 cursor，利用它強大的自動化處理能力，快速解決安裝配置、環(huán)境調試等實際操作問題；而在代碼編寫、架構設計以及學習提升環(huán)節(jié)，lingma 就是更好的選擇，借助其強大的推理能力和知識講解功能，深入理解代碼邏輯，優(yōu)化代碼質量。

簡單來說，cursor 負責幫你掃清開發(fā)路上的 “障礙”，提高開發(fā)效率；lingma 則專注于提升你的編程 “內功”，讓你知其然更知其所以然。兩者搭配，相輔相成，能讓你的編程之路更加順暢。

不妨現在就嘗試一下這種組合方式，看看開發(fā)體驗會有怎樣的提升！

最后說一下在剛剛過去的2025 GTLC總會上，筆者發(fā)現的Lingma的兩個重大升級，令人為之一振。

其一是在lingma插件里引入了MCP square智能體市場，包括阿里系服務在內的各種外部agent能力，都可以在這個廣場中獲得。這使得lingma 在agent mode中極大擴充了function call的能力。比如說你詢問lingma如何編寫實時的匯率轉換功能，lingma提供的代碼實際上可能引用了來自螞蟻MCP的方案建議，實時，且更加精準。

其二是靈碼推出了Lingma IDE產品。前文提過，cursor在vibe coding領域的出色表現，源于cursor本身基于vscode kernel的魔改增強，在人機交互、代碼編輯的表現力上都非常出色，讓開發(fā)者實現了“心流”開發(fā)。而這些產生高度使用黏性的交互體驗，是插件無法實現的。相信Lingma IDE的推出，也是意識到了上述這些問題，讓Lingma IDE朝著一個超級multi-agent system去進化。在千問大模型持續(xù)地迭代進化過程中，相信未來Lingma也一定會帶給開發(fā)者更多更好的新奇體驗。

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