继cursor 之后, Gemini cli , Claude code 如何进行选择?

2025是 ai agent 爆发的年份。

继cursor 火了之后, Claude Code 和 Gemini CLI 等 AI Agent 相继被推出。

那么什么是 AI agent 呢 ? AI app development: Concept to production 给出了如下定义:

Agents are essentially AI systems that have instructions, tools, and guardrails to guide behavior. They can:

  • Reason and make decisions
  • Maintain context and memory
  • Call external tools and APIs

Instead of one-off prompts, agents manage dynamic, multistep workflows that respond to real-world situations.

简单来说,AI agent 是给 大模型这个核心(脑子),装了各种工具(手)。

因为大模型生成的内容的好坏【相关性和正确性】,跟输入的上下文(prompt) 有强关联。 所以 AI agent 必须具有好的上下文管理能力, 才能发挥大模型的能力。

Gemini cli

google-gemini/gemini-cli: An open-source AI agent that brings the power of Gemini directly into your terminal.

定位(代码文档理解的辅助 ):Gemini CLI 就像一个多面手,它是一个通用的 AI 助手,可以胜任多种终端任务,包括编码、研究和内容创作。 对于程序员来说:面向快速原型、大型项目分析或多模态任务

顶级上下文处理能力 :能一次性加载完整小中型项目,特别适合大型代码库分析

跨平台与多模态支持 :具备图像、PDF 等输入能力,并能整合 Google 的工具生态

图像识别能力

让我们测试下:不说了,直接把祖师爷放上去看看。

得到了如下信息:

调用了 googleSearch,给的内容挺详细的。

总之,我让他例举出了下它的能力。

支持的Tools:

当然 Gemini CLI 可以接入任何符合 MCP(Model Context Protocol)规范的服务器。

Claude code

定位(软件开发主力 ):它更像是一个 "具备 IDE + Shell + Git + 项目管理" 的 AI 助手,而不是单纯的代码补全工具。

anthropics/claude-code: Claude Code is an agentic coding tool that lives in your terminal, understands your codebase, and helps you code faster by executing routine tasks, explaining complex code, and handling git workflows - all through natural language commands.

由于过于贫穷,我使用K2 模型测试 Claude code

Claude code 的能力

Claude Code 的内置 MCP 工具 和 可扩展 MCP 工具对照表:

分类 内置 MCP 工具(开箱即用) 可扩展 MCP 工具(用户自定义/第三方)
文件操作 读取、写入、编辑文件(文本、图像、PDF、Jupyter notebook) 云存储接口(S3、GCS)、企业文档库(Confluence、Notion)
代码分析 Grep 搜索、Glob 文件匹配、Task 搜索 静态代码分析工具(SonarQube、ESLint、Bandit)、安全扫描工具
系统命令 执行 bash 命令、后台运行、输出监控 Docker/Kubernetes 控制、CI/CD 流水线管理
项目/任务管理 Todo 列表、Plan Mode 任务规划 Jira、Trello、Linear 等项目管理 API
网络访问 抓取网页内容、下载 API 数据 私有 REST API、GraphQL、企业内部服务
Git 操作 提交、分支管理、Pull Request、变更日志生成 GitHub Actions、GitLab CI、代码审查扩展插件
状态管理 会话上下文保持、计划模式 长期项目记忆、外部数据库存储上下文
其他工具 - 数据库查询(Postgres、SQLite、MySQL)、监控系统(Prometheus、Grafana)、消息系统(Slack、Teams、Discord Bot)

不废话,我让他执行如下任务:

复制代码
根据 的内容编写一个playwright 脚本,并记录一个大概的实现过程到scrapy_work.md 下。

看样子还不错,按照 scrapy_work.md 执行命令。运行脚本。

然后发现 css selector 没有对应起来, 直接让它,重新访问页面内容。

然后 Claude code 会引导你一步步确认修改,体验不错。不像cursor, 一大坨让你确认。

nice!! 大概花了半小时,就能帮你写个脚本。

还帮你列出使用说明

总体来说,编码体验不错的。

花了大概 1块,对比节省的时间还是挺值得的。

这些ai 工具的获取途径

cursor: 我是某鱼上买的 cursor + 教育邮箱。

Gemini API: 然后,使用教育邮箱获取一年试用。 ⚠ 某鱼可以获取教育邮箱 + IPFoxy 购买静态住宅IP 去申请。

Claude code: 使用 k2 Moonshot AI 开放平台 - Kimi 大模型 API 服务 模型。

手把手教你在Claude Code 中使用Kimi K2 模型,超简单配置教程分享 - 苏米客

总结

总结: 如果你要智能编辑器,选 Cursor ;如果你需要一个能解决复杂代码难题的专业助手,选 Claude Code ;如果你想要一个能在终端里做各种事情、并且可以自由定制的 AI 助手,选 Gemini CLI。

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