Cursor vs OpenCode：开发者亲历从AI辅助到自动驾驶的代差级体验

经过近五个月与各类 AI Agent 的深度磨合，我想，编程开发的范式可能即将翻开新的篇章。

从2025年年中开始，我就一直沉浸在使用AI Agent进行系统开发的探索中。我的目标是构建一套覆盖软件工程全生命周期的自动化流程。为此，我尝试了多种方案：使用过RIPER5，尝试过Spec kit，深入研究并复现了Bmed Method，甚至为了更贴合需求，基于其代码重写了一个精简版的Bmed。在整个实验过程中，Cursor一直是我的主要工具。

不可否认，Cursor非常强大，它几乎代表了2025年下半年“All in AI”的代码生成理念。但就在不久前，当我开始试用OpenCode并结合其全局Skill模式时，我才真切体会到什么叫“代差级”的震撼。

我太激动了。

这“代差”究竟体现在哪里？让我详细解释一下。

从“窗口受限”到“目录自由”

在Cursor中，当需要处理多个关联任务时，我不得不在不同的Agent窗口之间频繁切换，并手动维护代码上下文。一旦项目变得庞大、逻辑复杂起来，这种管理成本就会急剧升高。而现在，我只需要在终端中cd到目标目录，然后输入opencode，剩下的就交给AI。它就像一位拥有上帝视角、并常驻在你本地文件系统里的工程师，对项目的全貌了如指掌。

降维打击的分析效率

就在刚刚，我让OpenCode分析一个目录下的日志文件，统计其中不同大模型的使用频率和Token消耗情况。这种任务如果用Cursor来实现，需要先cursor open打开工作区，然后在Agent对话框中描述需求，流程曲折。而现在，AI直接在本地执行指令，几乎瞬间就能给出分析结果，效率之高如同一次“降维打击”。

全局Skill的“自动驾驶”

最让我惊讶的是其Skills管理机制。过去，我需要将复杂的System Prompt塞进每个项目的.cursor配置文件中，既重复又难以维护。现在，Skills是全局化的。AI会根据当前的任务上下文，自动检索、引用并调用最合适的Skill。

这种感觉，就像你原本驾驶手动挡汽车，需要时刻关注路况并频繁换挡；而突然间，你坐进了具备全自动驾驶能力的特斯拉。过去几个月的折腾仿佛是一场幻梦，原来真正的自动化辅助编程，可以如此简洁、优雅。

依托于全局化的技能管理和对本地环境的深度感知，这种体验正在无限接近 自动化编程的“自动驾驶”。

我不敢想象，当OpenCode背后挂载的模型能力进一步提升时，编程的边界将会被推向何处。如果你也对AI驱动的开发流程感兴趣，欢迎来 云栈社区 交流探讨。