Claude Code 与 Cursor 技术对比：架构差异与适用场景分析
在 AI 辅助编程工具领域，Claude Code 与 Cursor 凭借各自独特的技术路径占据重要地位。作为两款定位相近但实现方式迥异的工具，它们在架构设计、功能模块与适用场景上存在显著差异。本文将从技术底层视角展开对比分析，为开发者提供选型参考。
一、架构设计差异：独立工作台与编辑器插件的分野
Claude Code 采用独立应用架构，基于 Electron 框架构建跨平台桌面应用，核心由三大模块组成：
- 项目解析引擎：采用多线程 AST（抽象语法树）解析器，支持 Java、Python、JavaScript 等 15 种主流语言，通过预编译生成项目符号表与依赖图谱，存储于嵌入式 LevelDB 数据库。
- 可视化渲染层：基于 D3.js 实现代码关系可视化，采用力导向图（Force-Directed Graph）算法绘制文件调用关系，节点大小映射代码复杂度（基于 cyclomatic complexity 计算）。
- 协同编辑内核：集成 CRDT（无冲突复制数据类型）算法，实现多用户实时编辑冲突解决，通过 WebSocket 建立持久连接，同步频率可达 100ms / 次。
其架构优势在于全局项目视角的一致性，但带来约 80MB 的基础内存占用，首次加载 10 万行级项目需 20-30 秒预解析。
Cursor 则采用编辑器插件架构，基于 Language Server Protocol（LSP）与 VS Code/JetBrains 系列编辑器集成，核心组件包括：
- 代码生成服务：封装 GPT-4 Code 模型 API，采用 8192token 上下文窗口，支持实时增量生成（Incremental Generation）。
- 指令解析模块