🛠️ 从代码生成连贯性说起：大型项目的第一道坎
在十万行级代码库的迭代中，Cursor 的 AI 生成连贯性表现有点意思。上周处理一个电商支付模块重构时，让它基于现有抽象类生成子类实现，前 80% 的代码能准确继承父类方法签名，甚至会自动补全项目特有的日志格式。但遇到三个以上接口嵌套调用时，偶尔会出现参数类型混淆 —— 比如把List
这问题在中小型项目里可能不算大事，但大型项目里牵一发动全身。有次让它批量生成 DTO 转换工具类，连续处理 20 个文件后，第 17 个开始出现字段映射错误，明显能感觉到 AI 的 "注意力衰减"。不过好在它有个贴心设计：生成代码时会在右侧显示关联上下文的引用范围，你能清楚看到它是基于哪几个文件的信息来生成的，方便排查问题。
🧩 复杂逻辑处理：面对跨模块依赖的表现
大型项目最头疼的就是跨模块依赖。我们团队在做一个分布式任务调度系统时，用 Cursor 处理包含 ZooKeeper 交互、线程池管理、熔断机制的复合逻辑。
它的表现有点两极分化：简单的流程控制（比如 if-else 嵌套不超过 3 层）几乎不会出错，甚至能优化掉冗余的空指针判断。但涉及到分布式事务的补偿逻辑时，经常会忽略掉某些异常场景的回滚操作。有次生成的代码里，居然漏掉了 Redis 锁释放的逻辑，还好 code review 时被资深架构师发现了。
值得一提的是，当你指出它的错误后，二次生成的修正率能达到 90% 以上。比如提醒它 "需要考虑网络分区时的重试策略"，下一次生成的代码就会自动加入指数退避算法，这点比某些只会机械重复的 AI 工具强多了。
🔗 多文件关联能力：大型项目的核心考验
在包含微服务架构的大型项目中，一个功能往往涉及 5 个以上微服务、20 多个接口定义。测试 Cursor 时，让它基于用户服务的UserDTO、订单服务的OrderVO、支付服务的PaymentBO生成一个跨服务的聚合查询接口。
第一次生成的代码里，对象转换时出现了 3 处字段不匹配的问题 —— 主要是因为它没完全识别到不同服务间字段命名规范的差异（比如用户服务用userId，订单服务用user_id）。但当我把所有相关的 POJO 类都加入上下文后，第二次生成的代码准确率提升到了 85%。
比较惊喜的是它对依赖注入的处理。在 Spring Boot 项目里，自动生成的@Autowired和@Resource注解使用非常规范，甚至能根据类的作用域选择合适的注入方式，这点比很多初级开发者做得都好。
⏱️ 长时间运行稳定性：持续编码的压力测试
做过一个极端测试：连续 8 小时用 Cursor 开发一个包含 100 多个类的权限管理模块，期间不重启软件。
前 4 小时一切正常，代码生成速度稳定在 1-2 秒 / 次。第 5 小时开始出现轻微卡顿，生成复杂方法时偶尔会超时（超过 10 秒）。第 7 小时的时候，遇到过一次 "上下文丢失" 的情况 —— 之前已经加载的几个核心配置类突然被排除在上下文之外，导致生成的代码出现了依赖找不到的错误，重启后才恢复正常。
内存占用也值得关注。打开 200 个以上文件时，Cursor 的内存占用会稳定在 1.5-2GB，比 IntelliJ IDEA 略低，但比 VS Code 高不少。不过它的内存释放机制做得不错，关闭不需要的文件后，内存会在 30 秒内自动回收 60% 以上。
👥 团队协作场景：多人编辑的冲突处理
在 10 人团队同时开发的项目中测试了 Cursor 的协作表现。我们用 GitLab 托管代码，5 个人同时修改同一个模块的不同文件，通过 Cursor 的 AI 功能生成辅助代码。
发现它对版本冲突的敏感度不高。有次两个开发者同时修改了同一个接口的返回值，Cursor 在生成依赖该接口的代码时，居然同时引用了两个版本的返回类型，导致编译错误。不过它的 "代码对比" 功能很好用，能清晰显示 AI 生成代码与本地代码的差异，方便手动合并。
另外，当团队成员使用不同版本的 Cursor 时（从 0.2.1 到 0.3.0），生成的代码风格会有细微差异 —— 主要体现在注释格式和换行习惯上，虽然不影响功能，但会增加代码格式化的工作量。
📊 实际项目表现对比：和其他 AI 工具的横向测评
拿团队正在维护的一个电商中台项目做对比，分别用 Cursor、GitHub Copilot、Amazon CodeWhisperer 处理相同的开发任务。
在简单 CRUD 接口生成上，三者差距不大，准确率都在 90% 左右。但处理包含业务规则的复杂逻辑时（比如促销活动的价格计算），Cursor 的错误率（12%）比 Copilot（18%）低，比 CodeWhisperer（8%）略高。
在大型项目特有的 "历史代码适配" 方面，Cursor 表现最佳。它能更快理解项目中遗留的老代码风格（比如十几年前的 Struts2 项目），生成的代码不会出现明显的风格冲突。而 Copilot 经常会用最新的语法去实现老旧的逻辑，导致需要大量修改。
不过 Cursor 有个明显短板：对非 Java 系语言的支持不如另外两个。在一个 Node.js 大型项目中，它处理异步回调的逻辑时，错误率比 Copilot 高了近 15 个百分点。
综合来看，Cursor 在大型项目中的 AI 稳定性属于 "可用但需要谨慎" 的级别。对于中低复杂度的业务模块，它能节省 40% 以上的编码时间；但在核心模块和复杂逻辑处，必须辅以严格的人工校验。如果你的项目是 Java/Go 这类主流后端语言，且团队有完善的 code review 机制，它会是个不错的辅助工具。但如果是高并发、高可用要求的金融级项目，目前的稳定性还不足以完全依赖。
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