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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： 1571 作者：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。

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