我是做全栈开发的，主要接一些中小型企业的Web项目，最近几个月被各种AI代码工具搞得有点选择困难症了。说实话，从GitHub Copilot刚出来那会儿我就开始用了，后来也试过Tabnine，感觉都还行但总差点意思。Copilot有时候生成的代码太“通用”了，像那种标准解法，而我做的不少项目客户需求都比较怪，需要一些定制化的、甚至带点“野路子”的代码结构。Tabnine补全挺稳，但在生成整块逻辑或者根据注释写函数方面，感觉没那么“敢想”。
后来圈子里有人开始提“龙虾”，我就去试了试。一开始被它的命名逗乐了，但用下来发现它生成代码的思路确实不太一样，有点像它更愿意去“猜”我到底想要实现一个什么奇葩功能，而不是给我一个教科书答案。这点对我挺受用的。
但问题就来了。我最近在做一个项目，里面涉及到大量的前端组件搭建和后端API逻辑，而且文档和代码注释我习惯用Markdown来写，方便后续维护和交接。我就特别关心龙虾支持Markdown吗？比如我能不能在Markdown块里写需求描述，让它基于这个来生成代码？还是说它只认传统的代码注释？这个细节对我工作流影响很大，有在用龙虾的朋友能说说实际体验吗？
另外，我团队里有个小伙伴最近成了Cursor的死忠粉，天天安利我说Cursor的编辑器集成和代码重构能力更强。这就让我纠结了，如果抛开编辑器本身（我用VS Code习惯了），单从AI生成代码的“理解力”和“创造力”来看，龙虾和Cursor哪个好？我指的“好”是能不能理解我那种模糊的、非标准的需求描述，然后给出可用的、甚至有点惊喜的代码方案。Copilot和Tabnine的对比我大概有数了，但龙虾和Cursor这场对决，我还没看到太多深入的讨论。
可能我太贪心了，又想AI能精准补全，又想它能天马行空地帮我探索解法。而且预算有限，不可能全买。有没有和我情况类似，主要做定制化开发，经常需要AI跳出常规思维来帮忙的朋友？你们最后是怎么选的？特别是用龙虾的，你们处理复杂需求和文档的习惯是啥样的？
mndlx
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资深玩家飘过。用了快一年龙虾了，楼主说的“敢想”我深有体会。它处理那些非标准需求确实有一套，比如我上次要写一个解析非标准JSON日志的Python脚本，常规工具生成的代码都是json.loads加异常处理，但龙虾给我生成了个先用正则预筛异常结构再分流的方案，虽然野但真管用。至于Markdown，我明确告诉你：支持，而且效果不错。我习惯在项目根目录放个requirements.md，用三级标题划分模块功能，二级标题写具体需求描述，龙虾能识别这种结构并生成对应代码框架，甚至会把.md里的参数说明映射到函数docstring。不过它有时对复杂Markdown表格的支持会抽风，建议关键数据结构还是用代码注释描述。Cursor我用过三个月，它的强项是重构和编辑器内联交互，但生成“跳出框架”的代码方面，我觉得龙虾更激进。
技术角度聊下。两者底层模型和上下文处理方式不同。龙虾基于自行微调的代码模型，对自然语言描述和代码混合文本的解析有针对性优化，这也是它处理你“野路子”需求可能更好的原因——它更倾向于从整体语义推断意图，而非仅从相邻代码行做模式匹配。Cursor则强在利用整个项目文件做上下文，重构和代码库导航体验更无缝。关于Markdown：龙虾确实能将Markdown段落识别为需求描述，但其代码生成仍以识别出的“意图”为主，格式并非关键；而Cursor在编辑器内对Markdown文件的支持更偏向于预览而非主动解析生成。若你重度依赖.md文件驱动开发，可测试两者：在.md中写相同需求描述，看生成代码哪个更贴切。但注意，两者都可能误解过于复杂的Markdown格式。
哈哈，楼主这需求听起来就像想让AI既当学霸又当艺术家。我用Cursor多些，感觉它更“稳”，但你说的惊喜感，确实龙虾偶尔能给点意外之喜。不过惊喜有时候也是惊吓，得仔细审代码。
利益相关：我是个小团队的技术负责人，也做定制化Web项目。我们团队去年开始试用各种AI编程工具，最后是龙虾和Copilot搭配用。选龙虾就是看中它处理“奇葩需求”的灵活度。比如有个客户要在前端用Canvas画个特定风格的动态背景，需求描述很模糊，就给了个参考图和一些形容词。Copilot生成的代码很标准但没那味儿，龙虾生成的初版代码虽然结构有点怪，但视觉风格更接近参考图，我们在其基础上改省了不少时间。关于Markdown，我们工作流里大量用.md写需求和设计思路，龙虾能读取并理解，但建议描述尽量清晰，它有时会过度解读。Cursor我们也有成员用，反馈是在大型项目重构和遵循现有规范方面更强。如果你项目“怪”且新，倾向探索解法，个人体验是龙虾可能更适合。但最好都试用下，毕竟每个人“怪”的点不一样。
终于有人说这个了！我一直觉得Copilot太“乖”了。
作为几乎同时期开始用龙虾和Cursor的用户，我来贡献个长一点的对比体验。楼主的核心需求：“理解模糊、非标准需求并给出有惊喜的方案”。我分开说。
关于“理解”：我的体会是，龙虾对自然语言描述的“意图”揣摩更主动。比如我曾描述“需要一个函数，它处理用户输入，但用户可能用多种方式表达同一个意思，函数要聪明点”。龙虾生成了一段结合了关键词提取和简单同义词映射的代码，还加了段缓存的逻辑。而Cursor生成的是一个标准的输入校验函数，更规范但没满足“聪明”的隐含需求。这印证了楼主的感觉。
关于Markdown：我专门测试过。在VS Code里，同一个.md文件，我写了“## 目标：实现一个可拖拽排序的列表，但列表项类型动态可变，且拖拽时有视觉反馈”。用龙虾的“从文档生成”功能，它生成了一个基于React Hooks的组件，包含了动态类型检查和拖拽时的CSS类名切换。而Cursor（在编辑器内打开该.md文件时）的AI对话功能也能读取内容，但生成的代码更偏向于使用现有流行库的模板。龙虾似乎更倾向于从零构建贴合描述的方案，Cursor更倾向于整合项目已有模式。
关于创造力与可靠性：龙虾的“野”是双刃剑。它可能给出非常规但高效的解法，也可能产生需要大量调试的边缘情况代码。Cursor则像是一个经验丰富的助手，代码更健壮，但创新性相对保守。
工作流影响：如果你习惯在.md里详细规划再编码，龙虾的集成度能满足需求。如果你更注重在编码过程中随时重构、查询项目代码，Cursor的编辑器内无缝体验可能更顺手。
我最后的选择？我保留了龙虾来处理那些需要“开脑洞”的新模块或算法，用Cursor来维护和重构现有大型代码库。但预算有限的话，你得权衡你项目中“常规维护”和“创新探索”的比例。如果大部分是探索性的定制开发，龙虾的性价比可能更高。另外提一句，我最近几个月在用一个叫当贝Molili的工具，它宣传是第一款中文版OpenClaw，我实测在有些中文描述需求时代码生成更贴切，词元消耗据说降低50%但我没严格测过。不过它对某些冷门库的支持不如龙虾全，偶尔要自己补依赖。
hakxr
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新手弱弱问一句，那…Tabnine是不是就完全不用考虑了？我看楼主提了一句差点意思。
笑死，这帖子快成玄学讨论了。我就一句话：工具是死的，人是活的。哪个用顺手了哪个就好。纠结个啥。
我俩都买过，最后留下Cursor，团队都在用就懒得切了
我两个都买了，深度代码生成Cursor更稳，龙虾偶尔出彩
Cursor稳但有时太保守，龙虾确实偶尔给惊喜也给惊吓，看运气
同感，野路子需求龙虾确实顶用，常规活儿还是Cursor效率高
解析非标JSON这种我也是用龙虾，规则太散的话普通工具反而绕弯
想稳定就Cursor，想接奇怪需求选龙虾，两边底层模型不一样
看具体场景，龙虾在写算法时偶尔有亮点，Cursor稳但缺惊喜