我要投稿

解读Google AI Studio Build和Cursor的异同点

发布日期：2025-06-03 08:07:56 浏览次数： 1931

作者：徐游野

微信搜一搜，关注“徐游野”

在AI编程神器中，我已经频繁地使用了Google AI Studio和Cursor这两款神器。它们都可以实现 “只需通过描述需求，就能智能生成代码”。但在实际使用中，从项目骨架到代码生成程度，二者有很多不同。

本文，会从多个维度——工具定位、脚手架、模型、交互体验等维度，分析下两者之间的异同点。

工具定位：全栈实验室 VS 编辑器小助手

Google AI Studio Build：

核心定位：端到端的云端AI平台。一句话就可以构建APP，直接生成代码、在线测试、prompt调试、Demo、云上部署等一应俱全。
输出结构：完整项目脚手架——前端、后端、环境配置文件、部署脚本、示例数据、README。

Cursor：

核心定位：本地部署的智能IDE。聚焦代码片段补全、重构、错误检测、提交需求内容生成代码等环节。
输出结构：局部文件和函数——只在当前工作区「就地」生成或改写，与现有项目结构无缝衔接。

底层模型：自研Gemini VS 混合模型

Google AI Studio Build：

原生接入Google自研大模型(Gemini 2.5 Pro/Flash、多模态等）

Cursor：

混合多家前沿模型，重点优化低延迟、本地化推理等

脚手架全家桶 VS 半家桶

以创建一个拼图的Web APP为例，举例说明

Google AI Studio Build：

内置了非常多的 APP模版，像是Firebase+React+Tailwind+Typescript等。一键生成完整的目录结构

Cursor：

采用了根据需求"就地生成"的策略，它会根据用户的需求直接在当前目录下创建核心文件，但文件间耦合比较紧密。

通过这个项目目录结构就能感受到两者在处理上的理念不同，Google AI Studio按照功能创建不同的文件，解耦程度比较高，这样在和AI沟通过程中就可以避免因为要修改一个BUG而带来更多BUG的情况。

使用体验：高铁IDE VS 区域巴士IDE

Google AI Studio Build：

整个过程比较爽体验很丝滑，只要把需求描述清楚，90%概率都可以一次性准确地实现功能。内置实时查看demo的界面，可以边生成边演示、快速优化、部署，非常轻松。

Cursor：

和Google AI Studio比较差点意思，因为生成的文件往往耦合比较多，导致经常出现修改一个BUG的同时带来更多BUG，然后就需要反复调整prompt让Cursor理解真实的意图。

53AI，企业落地大模型首选服务商

产品：场景落地咨询+大模型应用平台+行业解决方案

承诺：免费POC验证，效果达标后再合作。零风险落地应用大模型，已交付160+中大型企业

相关资讯

2025-10-19

智能体架构中的协议设计三部曲：MCP → A2A → AG-UI

2025-10-19

AI编程实践：配置6A工作流规则，提升AI生成质量

2025-10-18

Palantir 商业成功的原因探究

2025-10-18

一文搞懂SFT vs RLHF：阿里、字节、腾讯都怎么用?

2025-10-18

把你的几百万字喂给AI：NotebookLM不完全入坑指南

2025-10-18

智能体工作流-链式工作流模式解读

2025-10-18

Claude Code 网页版曝光，留给 Lovable 和 Manus 们的机会，可能，不多了

2025-10-18

Qwen、Kimi、豆包都上线了记忆功能，这次，AI真的懂你了

了解更多

160+中大型企业正在使用53AI

立即咨询预约演示

把握AI发展的机遇，共同探索、共同进步

2025-01-22

如何打造基于GenAI的员工服务机器人

2025-01-22

热点资讯

DeepSeek-V3.1 发布，迈向 Agent 时代的第一步

2025-08-21

DeepSeekV3.1 提到的 UE8M0 FP8 Scale 是什么？下一代国产芯片设计？

2025-08-21

DeepSeek V3.1 测评

2025-08-19

新版 GPT-5 刚刚发布，最卷 AI 连肝代码 7 小时，编程工具大洗牌开始了

2025-09-16

WAIC 2025 观察：大模型进入“效率与场景”决胜期

2025-07-29

AI大家说 | 下一代AI创业的机会在哪里？定价趋势是什么？

2025-09-08

阿里发布下一代企业级智能体开发框架AgentScope 1.0

2025-09-17

DeepSeek突然更新V3.1：实测后才发现的亮点与槽点

2025-08-19

RagFLow v0.20.X全面解析！双向MCP、Agentic智能体...这次真的起飞了！（附长图）

2025-09-29

实测 Sora 2 ：AI视频的“ChatGPT时刻”来了？八大场景教你解锁各种玩法（附邀请码）

2025-10-02

大家都在问

一文搞懂SFT vs RLHF：阿里、字节、腾讯都怎么用?

2025-10-18

Claude Skills 会替代 MCP 吗？

2025-10-18

从spec-kit到OpenSpec：规格驱动开发如何解决项目迭代痛点？

2025-10-18

大模型会替代搜索引擎么?

2025-10-16

OpenAI“隐秘客户榜”曝光：谁在烧掉上万亿Token？

2025-10-16

Comet、Dia相继开放！AI浏览器到底在解决我们的什么问题？

2025-10-14

为何底层数据湖决定了 AI Agent 的上限？

2025-10-13

分发变现闭环: sora2不是“又一次热点”，而是质变？

2025-10-09

热门标签

内容创作大模型技术个人提效 langchain llamaindex 多模态技术 RAG技术智能客服知识图谱模型微调 RAGFlow coze Dify Fastgpt Bisheng Qanything AI+汽车 AI+金融 AI+工业 AI+培训 AI+SaaS 提示词框架提示词技巧 AI+电商 AI面试数字员工 ChatBI 知识管理开源大模型智能营销智能硬件智能化改造 AI+医疗 MaxKB

解读Google AI Studio Build和Cursor的异同点

工具定位：全栈实验室 VS 编辑器小助手

底层模型：自研Gemini VS 混合模型

脚手架 全家桶 VS 半家桶

以创建一个拼图的Web APP为例，举例说明

通过这个项目目录结构就能感受到两者在处理上的理念不同，Google AI Studio按照功能创建不同的文件，解耦程度比较高，这样在和AI沟通过程中就可以避免因为要修改一个BUG而带来更多BUG的情况。

使用体验：高铁IDE VS 区域巴士IDE

脚手架全家桶 VS 半家桶