一、先说结论：它们解决的问题不一样
过去一年我对 Cursor 的依赖越来越重，主要是因为它确实快：Tab 补全、Chat 对话、跨文件改动，做小需求时很省心。但一旦项目复杂起来，速度带来的副作用也会一起冒出来——上下文一长就开始跑偏，代码写得快，文档和约束却容易被落下，最后返工的时间不一定比手写少。
Kiro 的思路正好反过来。它不是上来就冲着写代码去的，而是先把需求、设计、任务拆清楚。第一次接触会觉得慢，甚至有点啰嗦；但如果你面对的是一个需要长期维护的工程，这种'先把话说清楚'的方式，反而更稳。
二、Cursor：聊天式开发，优势就是快
Cursor 的体验核心还是'你想到什么，它尽量马上给什么'。这套方式在写脚本、改小功能、做原型时很顺手，几乎不需要停下来组织太多上下文。
它最强的地方有两个：
- 多文件协同：Composer（
Ctrl+I）可以同时处理多个文件。比如你让它把所有组件里的按钮颜色统一成蓝色，它会直接扫一遍相关文件并给出 Diff。 - Tab 预测：Cursor Tab 的补全体验依然很强，不只是补一行代码，有时连你接下来要改哪块都能猜个八九不离十。顺的时候会有一种'它真的懂我在写什么'的感觉。
问题也很直接。对话轮数一多，它容易忘事；你明明前面已经限定过一些约束，后面它还是可能给出看起来合理、实际上不符合项目要求的代码。这个时候再去纠正，成本往往比一开始写清楚还高。
三、Kiro：规范优先，慢一点但更像工程
Kiro 的工作流更像传统工程项目的拆解方式。你给它一个目标，它不会马上落代码，而是先生成文档，再把文档拆成任务。
常见流程大概是这样：
- 自动生成
requirements.md - 自动生成
design.md - 你确认文档没问题后，再拆成 Task List
- 按任务逐步生成代码
我第一次用的时候，确实会觉得它有点'拦着我写代码'。但仔细想想，这种拦其实是在提前挡掉后面的返工。对于一个小脚本，这套流程显得冗余；可如果是要搭一套能长期演进的系统，先把规格写出来，通常比事后补文档靠谱得多。
比如你输入'帮我写一个用户登录接口'，Kiro 往往不会立刻吐出 Python 实现，而是先把需求和设计梳理出来，等你确认后再继续。这个节奏不适合追求即时反馈的人，但在工程化场景里，它确实更稳。
四、上下文和 Token：这里才是真正的分水岭
很多评测只看'好不好用'，但实际落地时，上下文管理和 Token 消耗更影响体验，也更影响成本。
Cursor 的方式：尽量把对话连住
Cursor 更像是在维持一条连续的对话线。上下文快满时，它会丢掉一部分早期内容，或者借助检索把之前的重要信息找回来。
好处是顺滑，你不太会明显感觉到'断档'。代价也明显：聊得越久，越容易出现逻辑遗忘。最初定下的限制、选型、接口约定，后面都可能被它重新理解一遍。
Kiro 的方式：到点就归档
Kiro 更硬一点。上下文达到大约 80% 限制时，它会触发自动总结，把当前状态归档，再继续下一段任务。这个做法的好处是，AI 不容易一直处在'半记不住'的状态里，长对话里那种逐渐降智的情况会少一些。
缺点也摆在那儿：总结和重建上下文本身就有损耗，细节难免会丢。你要是特别依赖某个很细的代码上下文，就得自己多盯一眼。
计费：一个看着省心，一个看得见花钱
- Cursor 是
$20/月订阅制。你不用关心刚才那轮对话到底烧了多少 Token，心理上会轻松很多，适合高频使用的人。 - Kiro 是按量付费，仪表盘里把
Vibe和Spec的消耗分得很清楚。透明是透明，但也意味着你会很直观看到自己在'读项目''写规划'上花了多少成本。
我这边的实际感受是，Kiro 在读取项目文件、生成 Spec 的时候，Token 消耗会比较猛。一个中型功能只做了几个模块的后端生成，credits 就已经明显往下掉了。用得不克制的话，一晚上跑掉几美元并不奇怪。
五、实战里我踩过的几个点
用 Cursor 时
- 别把'记忆'当真。一旦发现它开始绕圈，或者反复给出相同的错误方向，直接清空对话，重新开一个 Chat。继续在原对话里硬拽，通常只会越拽越偏。
