Editing Claude Code (section)

== 技术架构 ==

* '''Claude Code'''：基于 Anthropic 自家的 Claude 模型（Claude 3.7 “Sonnet” 版）构建，具备'''超长上下文'''能力，可处理大型代码库。Claude Code 采用'''代理式架构'''，部署为本地终端工具（CLI），通过调用云端的大模型完成推理。它能利用 Anthropic 模型强大的推理和编程能力（Claude 3.7 在编码任务上表现卓越 (Claude 3.7 Sonnet and Claude Code \ Anthropic)），在单次会话中处理多达上百页代码的上下文，并支持“'''extended thinking'''”模式深度推理数学、编程问题 (Claude 3.7 Sonnet and Claude Code \ Anthropic)。Claude Code 可以看作一个带有工具使用能力的智能Agent——它不仅理解自然语言指令，还可以自主调用'''Git、单元测试框架、shell'''等工具来完成任务 (Claude 3.7 Sonnet and Claude Code \ Anthropic)。为了安全起见，Claude Code 会在关键步骤保持人与AI的交互确认，确保用户掌控进程 (Claude 3.7 Sonnet and Claude Code \ Anthropic)。总体而言，Claude Code 的架构结合了Anthropic顶尖LLM模型+本地终端集成，突出'''深度推理'''和'''自动执行'''能力。
* '''Cursor'''：采用'''VS Code源码定制'''的架构，将大型语言模型（LLM）直接嵌入到IDE中。Cursor 支持'''多种基础模型'''作为后端，大多数场景下使用 OpenAI GPT-4（亦可选择Anthropic Claude等模型），并允许用户在界面上自由切换 (Cursor vs Windsurf: An In-Depth Comparison)。其上下文窗口取决于所选模型：使用GPT-4时一般提供8k或32k Token，上下文；使用Claude则可高达100k上下文，从而在大型项目中有优势。Cursor 内置'''自动上下文'''功能，会通过向量嵌入检索项目中的相关文件，为模型提供参考 (Cursor vs Windsurf: An In-Depth Comparison) (Cursor vs Windsurf: An In-Depth Comparison)。架构上值得一提的是 Cursor 声称具备“'''分布式推理引擎'''”，可在云端针对复杂请求并行调用不同模型推导（例如让一个模型生成代码、另一个模型检查优化） (AI编程工具终极对决：字节Trae VS Cursor，谁才是开发者新宠？ - Code_Cracke - 博客园)。同时，Cursor 有一定'''在线学习'''能力，它会根据代码库更新自动调整提示或进行增量训练，从而逐步适应项目风格 (AI编程工具终极对决：字节Trae VS Cursor，谁才是开发者新宠？ - Code_Cracke - 博客园)。安全性方面，Cursor 已通过 ISO 27001 企业安全认证，适合在企业内部署使用 (AI编程工具终极对决：字节Trae VS Cursor，谁才是开发者新宠？ - Code_Cracke - 博客园)。
* '''Windsurf'''：同样基于 VS Code 架构，但由 Codeium 开发，背后融合了 '''多模型支持''' 和 Codeium 自研的 AI 引擎。Windsurf 的 Cascade 代理支持'''模型热切换'''：用户可在侧边栏方便地选择 GPT-4（OpenAI）或 Claude 3.5/3.7 (Anthropic) 等不同模型进行对话推理 (Cursor vs Windsurf: An In-Depth Comparison) (Models - Codeium Docs)。此外还提供一些开源或自研模型选项（如 “DeepSeek” 系列模型和 Codeium 自家的 Cascade Base）以平衡成本 (Models - Codeium Docs) (Models - Codeium Docs)。上下文方面，Windsurf 利用**“Memories”本地索引'''构建对代码仓库的深度理解 (Windsurf - Getting Started)。当用户提问跨文件问题时，Windsurf 会自动检索相关代码段提供给模型，实现'''8-12层调用深度'''的代码语境理解 (AI编程工具终极对决：字节Trae VS Cursor，谁才是开发者新宠？ - Code_Cracke - 博客园)。相比 Cursor 注重可调节性，Windsurf 更强调'''开箱即用**：大部分智能行为（如上下文检索、代码改写）都由系统自动完成，减少用户手动配置 (Cursor vs Windsurf: An In-Depth Comparison)。另外，Windsurf '''内置终端'''和'''浏览器搜索'''能力，这意味着架构上它可以调用网络查询或执行shell命令，将这些结果纳入AI回答，从而扩展了LLM的闭环能力。
* '''Davin（Devin）'''：其架构与上述截然不同，属于**“AI Agent + 开发工具集”'''的组合。Devin 使用强大的 LLM 作为大脑（据报道其代码生成主要依赖 OpenAI GPT-4 系列模型 (Meet Devin: The AI Coding Agent—But Can It Beat Cursor?)），但围绕这个大脑构建了一套'''自主规划与执行'''系统。首先，Devin 有一个'''“Planner”模块**，可将复杂的开发任务拆解为子步骤并顺序执行 (Meet Devin: The AI Coding Agent—But Can It Beat Cursor?)。它托管在云端的'''远程服务器'''上，并通过 '''Slack''' 充当用户界面 (Meet Devin: The AI Coding Agent—But Can It Beat Cursor?)。当接到任务指令，Devin 会在自己的容器中'''启动代码编辑器、终端和浏览器'''等工具环境 (Meet Devin: The AI Coding Agent—But Can It Beat Cursor?)。接下来利用 LLM 产生日志式的行动计划，逐步'''写代码->运行->根据结果调整->再运行'''，直到完成目标功能 (Meet Devin: The AI Coding Agent—But Can It Beat Cursor?)。整个过程中，它能利用网络搜索资料、调用shell安装依赖，以及在浏览器中测试应用等。由于具备'''强化学习反馈（RLHF）机制，Devin 会将人类反馈融入后续模型调整，不断提升准确性 (Meet Devin: The AI Coding Agent—But Can It Beat Cursor?)。其上下文不仅包括对话内容，还包括整个项目的文件内容、先前步骤的结果等，真正实现跨会话的长程记忆。总的来说，Devin 的架构更像一个自主开发机器人'''：由强LLM驱动决策，加上一系列工具为“肢体”，以Slack为接口与人协同。
* '''Trae'''：Trae 的技术架构融合了 VS Code 客户端和后端云模型服务。前端是 ByteDance 定制的 '''“ByteCode”''' 框架（高度兼容 VSCode），承担编辑器UI和插件运行 (AI编程工具终极对决：字节Trae VS Cursor，谁才是开发者新宠？ - Code_Cracke - 博客园)。后端则采用'''混合模型架构'''：内置 Anthropic Claude 3.5 和 OpenAI GPT-4 两种模型，并在 '''Builder 模式'''下'''智能调度'''，根据任务类型选择最适合的模型 (AI编程工具终极对决：字节Trae VS Cursor，谁才是开发者新宠？ - Code_Cracke - 博客园)。例如，算法逻辑类代码生成Claude3.5表现更优，而复杂语言处理可能GPT-4更强，Trae 会动态切换以发挥各自所长 (AI编程工具终极对决：字节Trae VS Cursor，谁才是开发者新宠？ - Code_Cracke - 博客园)。上下文容量上，由于 Claude 3.5 (Sonnet) 支持大约100k Token上下文，GPT-4则32k，Trae 理论上可处理非常庞大的代码文件。Trae 针对'''中文开发场景'''做了专门优化：据称训练过程中引入了'''十万+中文技术文档'''语料，对中文指令的理解和本地框架库支持更好 (AI编程工具终极对决：字节Trae VS Cursor，谁才是开发者新宠？ - Code_Cracke - 博客园)。这一架构使 Trae 成为'''端到端'''的开发环境：本地运行、无需翻墙使用模型（需通过字节的云服务调用模型推理），并能充分利用 VS Code 完善的插件和调试体系。可以认为 Trae 是 VS Code + 多模型后端 + 本土优化 的结合产物，专为提升国人开发者效率而设计。
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