多款 AI 编码工具，数百次会话：一次诚实的对比
方法论
这不是一次受控测试。这是对跨越数个月的实际工作会话的回顾，涵盖功能开发、错误调查、代码审查和架构规划。同一个代码库，同样的工作，不同的工具。
Claude Code
在多文件更改和架构级别的推理方面最为稳定。当任务需要理解多个文件之间的关系并同时进行一致的更改时，Claude Code 比其他工具出错更少。
弱点：当需要的答案是"这已经存在于标准库中"时，它有时会过于急切地生成代码。成本在密集使用时也很明显。
Cursor
在单文件编辑和代码补全方面的用户体验最佳。编辑器集成意味着你不会在工具和编辑器之间切换上下文。Tab 补全质量很高，适用于重复性代码模式。
多文件推理比 Claude Code 更不可靠。当任务需要理解跨越多个文件的架构约束时，质量会下降。
Gemini CLI
对于超长上下文任务表现出色——当你需要对整个代码库或大型文档集进行推理时。大型代码库的探索性问题在这里效果最好。
对于迭代的代码生成任务来说不够流畅；它更适合理解和分析，而不是生成性的修改。
实际选择方式
最有效的模式是根据任务类型进行路由，而不是选定一个工具用于所有事情：架构问题使用 Claude Code，编辑器内的单文件工作使用 Cursor，探索新代码库时使用 Gemini CLI。
切换工具的摩擦成本被任务匹配带来的质量提升所抵消，前提是切换有依据，而不是随意的。