摘要：都2025年了，作为程序员如果你还没试过Vibe Coding那就out啦，编程助手已经成为开发者们日常的合作伙伴，跟随大语言模型的迭代，编程助手的功能也是肉眼可见地强大起来。

都2025年了，作为程序员如果你还没试过Vibe Coding那就out啦，编程助手已经成为开发者们日常的合作伙伴，跟随大语言模型的迭代，编程助手的功能也是肉眼可见地强大起来。

以笔者的个人体验来说，通义灵码 和 cursor 是目前用过的编程助手中最趁手的两个，各有千秋，也互有短长。究竟该如何选择？掌握它们的技术特性，就能找到两者的最佳组合方式，让开发效率直接拉满。

2023年copilot算是当时最流行的编程助手，然而免费版的copilot的代码补全和问答效果，只能说聊胜于无。深度使用后就会发现幻觉频出，导致额外的debug时间比手搓代码花的时间还要多。这基本上是早期编程助手的通病。

当copilot开始收费，和对大陆地区封闭服务，笔者认为编程助手国产替代最好的是通义灵码(下称lingma)，一用惊艳，再用舒爽，当时的直观感受是千问大模型对中文语义的理解更加到位，能精准捕获prompt意图，并提供清晰的分析过程。

在问答模式下，lingma是当时表现最好的编程助手插件之一，通过辅助生成大量的UT/API test cases，在存量工程代码持续重构迭代上起到了关键作用，笔者第一次敢说TDD在工程成本上是可以接受的。且lingma的使用完全免费，问答不限次数，主打量大管饱，对辅助编程是够用了。

然而，人总是懒惰而贪心的嘛，早期lingma在代码生成和编辑交互上总有那么一点美中不足，这个问题别家也没有很好解决，直到笔者开始使用 cursor。

2024年使用cursor之初，并没有觉得它有什么特殊之处，初印象只觉得它不过是一个vscode套壳魔改版而已。编程助手插件就可以做到的事，为什么一定要用专门的IDE呢？

不过很快笔者就被打脸了，插件式的编程助手的交互表现力有限，要实现沉浸式编程辅助，原生IDE能提供更强大的人机交互，cursor就是这样。

cursor本质上是一个强大的 Multi-agent系统，集成了MCP server，在人机交互方面流畅精准，呈现了令人惊艳的“自主开发”能力。

随着cursor的agent生态逐渐丰富，笔者认为cursor可以说是当下唯一能实现vibe coding的编程助手。

举个简单的例子，程序员在本地开发代码，一个常见问题就是环境配置，比如本地安装 node、npm 时，因为本地开发环境的差异，你可能要去阅读冗长的how-to文档，然后在本地测试，遇到问题就再去google、stackoverflow或github issue，zhihu，csdn。

这时cursor 的优势就凸显出来了，它能主动调用 shell tool 执行安装命令，出现问题时会尝试自动解决问题。一旦安装失败，cursor 会深度解析 stderr 报错信息，快速分析问题根源，并针对性地提供新的安装方案。这种 “发现问题 - 分析问题 - 解决问题” 的闭环处理模式，极大减少了开发者在环境配置这类繁琐事务上耗费的时间，特别适合追求高效开发流程的场景。能让开发者实现真正的“心流”编程。

另一个笔者的亲身案例，笔者仅用了大约20轮左右prompt，就指导cursor在3小时内完成一款简易的数据库间的数据迁移工具，包括框架构建、功能实现、单测添加、系统联调、文档生成，效果就非常震撼，同样的工作量笔者在2019年则需要2周才能完成。

特别是在开发调试阶段，cursor可主动执行功能测试、感知失败信息、结合实现自我检查、主动尝试修复缺陷、重启回归测试，开发过程几乎不需要人类参与，人类只要做好测试用例的设计，用测试用例去训导cursor完成需求补全漏洞即可。

也就是说，在AI编程助手的加持下，程序员更有机会去做“架构师”的工作，从全局的角度衡量得失利弊，而不必过分纠结局部的具体实现，编程助手通常都可以帮助你实现局部最优解。

在“人-agent”协同开发的模式下，人类需要专注的领域是充分理解需求，做好宏观架构设计，使用清晰精准的prompt引导编程助手实现功能，设计关键测试用例验收功能。

既然cursor这么好使，笔者当时（差一点）就充了一年的年费。然而随着使用的深入，cursor的一些短板也体现出来了。

首先就是氪金cursor之后就要精算prompt的成本了，cursor免费体验期养成的随便问的习惯，到了付费阶段就要思考什么样的“高价值”问题才值得去调用一次agent request，否则cursor pro一个月500个agent request quota在高频对话下很快就用完了。

而程序员作为一个“架构师”去开发代码，就需要有更多的系统性思考，功能设计需要多方案权衡论证，这个阶段的cursor是一个很好的小黄鸭编程对象。正当你跟agent多轮对话、原型代码正跑得欢畅，你忽然发现cursor包月额度要余额不足了，这就很破坏思考的流畅性。

其次是对于存量代码来说，cursor的全文理解能力略显不足。基于文本语义的代码意图感知并不一定精准，特别是你接手的是一份“屎山工程”的时候，存量代码中的不规范命名，语义迁移等问题，会影响智能体对整体代码意图的判断，进而影响改造方案的精准度。

这种情况下，我们再来看看lingma能为我们做些什么。基于 qwen3 的加持，lingma agent在自然语言理解和推理能力上表现卓越。当开发者需要搭建框架代码、构思主题解决方案时，lingma agent不仅能输出高质量的代码，还会详细阐述背后的设计逻辑与技术动机。

下载体验：https://lingma.aliyun.com/download

它就像一个编程导师，在提供代码的同时，还能帮助开发者理解为什么要这样写，补足相关的知识点，帮助开发者建立起系统的编程思维。而且，lingma 面向个人用户的 agent mode request 完全免费，这对于开发者尤其是新手而言，是一个低成本学习和实践的绝佳工具。

那么，如何将这两款编程 agent 组合使用呢？在项目开发初期的环境搭建与调试阶段，优先使用 cursor，利用它强大的自动化处理能力，快速解决安装配置、环境调试等实际操作问题；而在代码编写、架构设计以及学习提升环节，lingma 就是更好的选择，借助其强大的推理能力和知识讲解功能，深入理解代码逻辑，优化代码质量。

简单来说，cursor 负责帮你扫清开发路上的 “障碍”，提高开发效率；lingma 则专注于提升你的编程 “内功”，让你知其然更知其所以然。两者搭配，相辅相成，能让你的编程之路更加顺畅。

不妨现在就尝试一下这种组合方式，看看开发体验会有怎样的提升！

最后说一下在刚刚过去的2025 GTLC总会上，笔者发现的Lingma的两个重大升级，令人为之一振。

其一是在lingma插件里引入了MCP square智能体市场，包括阿里系服务在内的各种外部agent能力，都可以在这个广场中获得。这使得lingma 在agent mode中极大扩充了function call的能力。比如说你询问lingma如何编写实时的汇率转换功能，lingma提供的代码实际上可能引用了来自蚂蚁MCP的方案建议，实时，且更加精准。

其二是灵码推出了Lingma IDE产品。前文提过，cursor在vibe coding领域的出色表现，源于cursor本身基于vscode kernel的魔改增强，在人机交互、代码编辑的表现力上都非常出色，让开发者实现了“心流”开发。而这些产生高度使用黏性的交互体验，是插件无法实现的。相信Lingma IDE的推出，也是意识到了上述这些问题，让Lingma IDE朝着一个超级multi-agent system去进化。在千问大模型持续地迭代进化过程中，相信未来Lingma也一定会带给开发者更多更好的新奇体验。

来源：阿里云云原生一点号