我們用Copilot和Cursor做了兩個小程序，結論有點出人意料

“從Copilot到Cursor，一次“非程序員”視角的實戰測試。

AI寫代碼早已不是新聞，但AI真能讓小白變程序員嗎？

自從大語言模型展現出強大的自然語言生成能力后，AI編程助手成為最早落地的典型應用之一。從最初的代碼補全、函數注釋、代碼翻譯，到今天能理解上下文、生成組件、協助調試、部署邏輯，它們的定位正從“代碼工具”演進為“工程搭檔”。

與此同時，AI編程平臺也在迅速演化。從OpenAI的Codex、GitHub的Copilot X，到字節跳動的Trae、百度的Comate、阿里的通義CodeSense，國內外平臺不再只比拼模型能力，而是在IDE集成度、結構理解、多輪協作能力、中文適配等維度展開全面競爭。

它們的野心，不止是生成幾行代碼，而是要打造下一代智能開發平臺。

但另一個現實問題也越來越被討論：這類平臺的門檻，到底有多高？它真能讓一個不會寫代碼的小白，也能做出一個完整的應用嗎？

于是，這次我們決定換個視角——讓一位編程完全0基礎的“AI內容從業者”親自下場，測試這些平臺。

我們設置了兩個真實創意項目任務：一個是幫人寫人生故事的“AI傳記生成器”，一個是面向年輕人情緒疏導的“知心姐姐”陪伴應用。全程不寫一行代碼、不部署任何環境，僅依靠AI編程助手平臺的提示與生成內容，一步步搭建功能。

這不只是一次評測，更是一次驗證：AI編程助手，是否真的邁入了“人人皆可開發”的階段？

AI編程助手，

從“補幾行代碼”到“搭一個項目”

如果你曾經打開過一個IDE（集成開發環境），看著窗口里滿屏英文函數、各種縮進格式和五顏六色的警告提示，那種“勸退感”大概會迅速沖淡你對編程的興趣。但如今，AI編程助手的出現正在悄然改變這一切。

從技術演化路徑來看，AI助手的編程能力起點是大語言模型（LLM）強大的“自然語言→代碼”轉化能力。也就是說，它們能把人話翻譯成程序語言，早期的GitHub Copilot、OpenAI Codex就靠這個特性火了起來。

但這只是個開始，很快開發者們就發現，寫幾行函數并不等于開發項目。真正的開發流程是一個高度結構化的系統工程：要理解已有代碼邏輯、維護文件結構、調用第三方工具、處理錯誤反饋、版本控制，甚至與他人協同開發。

于是，AI編程助手的定義開始升級，它不再是“代碼自動補全工具”，而是一個嵌入你開發環境的智能合作者，一個“能看懂全局、跟你對話、還能幫你動手干活”的工程助手。

你可以和它說：

“我想寫一個日記本小程序，可以記錄每天心情，還能查看過往內容。”

“請幫我重構這個項目的登錄模塊，之前的寫法不太安全。”

“剛剛運行出錯了，能不能看看這個報錯是什么意思？”

它會響應你、理解意圖、基于上下文生成代碼片段、指出報錯原因，甚至能根據你的項目結構自動推薦最佳實現方案。最理想的狀態下，它像是一個經驗豐富、態度耐心的開發搭檔，只不過你和它的交流方式，是“自然語言”。

與此同時，不管是行業內還是行業外，AI編程助手都在沖擊程序員或開發者的專業地位，其宣傳的點也都很吸引人：自然語言對話、自動生成代碼、理解上下文結構、甚至能調試、部署。似乎人人都可以借助AI，成為一個能做項目的開發者。

誠然，理想和現實之間還有距離。不同平臺的“助手力”存在明顯差異：有的平臺只會補全代碼段；有的能理解目錄結構；有的可以生成完整模塊甚至引導用戶部署；而有的，看起來更像是一個“能寫代碼的ChatGPT”，卻難以真正接入工程環境。

這種差異，也正是我們選擇“從小白視角做真實項目測試”的原因。我們要看看，哪家平臺只是“寫得好看”，哪家平臺是真能“落地干活”。

下一部分，我們將進入這次評測的核心：通過兩個我們認為還比較有意思的創意項目，看看這些平臺面對真實開發任務時，究竟能不能幫一個不會寫代碼的小白，把一個應用“從想法變成現實”。

實測對比：誰才是真正的“開發拍檔”？

寫代碼，所有大語言模型都會。但涉及到項目開發，這個難度就要幾何倍數增加了。作為一個小白，我聽過太多AI編程助手的神乎其技，那這次，我計劃用小白的方式來測試下，所謂小白距離項目開發者，還有多遠的距離。

為此，我們設定了兩個具備典型挑戰的開發任務，分別代表了AI編程助手在“結構理解+人機協作”以及“情感場景+多輪追蹤”兩方面的高要求。我們選取了當前主流的幾個平臺進行測試，涵蓋國外的GitHub Copilot X、OpenAI Codex、Cursor，國內的字節Trae、百度Comate、阿里通義CodeSense等。以下是兩個任務的具體內容：

☆實測任務一：AI傳記生成微信小程序

任務描述：

開發一個小程序，幫助用戶通過自然語言溝通的方式，不斷補全人生記憶與關鍵節點，并生成一份可閱讀、可搜索、可提問的“人生傳記”。

目標能力考察：

理解非結構化輸入（回憶、對話）并結構化存儲；

構建記憶時間軸、按時間或主題生成內容段落；

支持用戶用自然語言提問，例如“我8歲的時候哭了幾次”“誰對我影響最大”等；

系統支持交互追問、多輪細節補充與修改；

最終形成一份動態生成的人生文檔。

☆實測任務二：“知心姐姐”虛擬陪伴應用

任務描述：

構建一位“溫柔、善解人意”的虛擬姐姐，面向中學/大學階段年輕人，在面對焦慮、孤獨、迷茫等問題時，能進行心理陪伴、積極鼓勵，并提供專業建議與情緒疏導。支持語音對話，具備“長期記憶”能力。

目標能力考察：

能識別用戶情緒、痛點并做出適當回應；

具備良好的語言風格一致性與語氣控制；

支持連續對話上下文理解，保持“角色一致性”；

適度調用心理健康知識庫，但避免機械式模板；

支持語音輸入/輸出接口模擬（非必須實現）。

注：

Codex就是GPT-3時代專門調教的寫代碼能力，而現在GPT-4.1已經全面繼承并大幅強化了這塊能力，因此我們直接使用GPT-4.1進行寫代碼場景的能力驗證，等同于測試Codex的最新形態。

另外Copilot本質上是將GPT-4.1深度封裝進IDE插件與對話助手中。因此本輪實測我們在Copilot Chat內直接以GPT-4.1作為后端模型，驗證其在復雜項目場景下的生成與交互表現。與此同時，現在的GitHub Copilot Chat（或者 GitHub Copilot Workspace）其實是一個多模型對話前端：背后可以選GPT-4.1、Claude、Gemini等不同模型來回答問題或生成代碼在Copilot的環境下，我們調用了GPT-4.1來完成第一輪測試。在輸入需求后，它迅速給出了一份完整的產品說明書：不僅準確理解了任務目標，還主動補充了結構化的功能分區、技術實現建議、頁面設計和開發計劃。簡單來說，它從產品構想到開發路徑，幾乎覆蓋了整個項目生命周期的關鍵步驟。

比如，它將項目劃分為記錄采集與補全、傳記生成、智能問答、數據安全等核心模塊，并詳細說明各自的作用邏輯；技術路徑建議則包括微信小程序+云開發方案、語言模型接入ChatGPT API、數據庫使用MongoDB，檢索建議基于Elasticsearch……甚至連頁面的交互結構都已勾勒出來。一份初創團隊的開發任務書，幾乎已經成型。

對一個沒有技術背景的小白而言，這樣的回應是非常友好的。語言清晰易懂，既懂產品邏輯又理解用戶訴求，哪怕你一行代碼不會寫，也會覺得：這個項目，可以做。

當然，它還沒有“動手”。這一次的表現更像是一個高水平的產品經理，而不是一個能直接落地寫代碼的開發者。那接下來，我們有必要進行延續的測試，以便于了解它能不能幫我寫各部分代碼，幫我把這個項目搭建起來。

于是，我向Copilot提出了進一步的要求：請你幫我用微信小程序實現這個AI傳記助手的第一個版本，可以先做一個簡單的Demo，包括用戶登錄、記錄輸入和生成傳記三個模塊。用最基礎的方式寫代碼，并告訴我每個文件應該放在哪里。

這是一道略帶刁難意味的題目。對一個非專業用戶而言，小程序的文件結構本身就容易混亂，而“輸入記錄+本地存儲+頁面跳轉+列表回顯”這幾個環節，牽涉到WXML、JS、WXSS、JSON多文件協同，以及狀態管理與API操作，任何一步出錯，都會導致程序無法運行。

Copilot的反應很迅速，它不僅生成了完整的代碼塊，還在每段代碼下方附上簡潔清晰的解釋，并準確標注出代碼所屬部分。

為驗證這些代碼能否真正工作，有無錯誤，我采用了微信開發者工具進行實測，完全把Copilot GPT-4.1提供的各個代碼進行了復制。結果，從login到input到bio，我沒有改動任何一行代碼，只是把它們分別放入了對應的位置。

隨后，點擊運行，這個Demo頁面亮了，點擊開始記錄，輸入框出現，點擊“保存片段”后，toast提示“已保存”；點擊“生成傳記”，頁面跳轉成功，剛才輸入的內容也出現在新頁面里。

從目前測試結果來看，Copilot GPT-4.1已經具備了幫助一個不懂前端的用戶，從0完成一個小程序交互原型的能力。

當然這還只是最基礎的本地存儲，沒有涉及后端、模型接入或復雜邏輯判斷，但它的整體流程連貫、頁面可用，已然具備早期項目快速驗證的價值。

盡管距離生成一份可閱讀、可搜索、可提問的人生傳記還比較遠，涉及到的模塊可能還缺少比如用戶問答、AI生成、數據安全、云端存儲等，但對于一個小白而言，Copilot GPT-4.1具備了能寫一個完整程序的功能，也讓開發變簡單且通俗了。

接下來我們繼續對Copilot 進行第二個測試，提出任務要求后，Copilot給出的結果同樣比較驚艷。

Copilot并沒有簡單地回答“如何開發一個對話機器人”，而是從產品定位開始，逐層遞進地拆解了應用架構。從用戶目標、情緒痛點、交互方式出發，它明確提出五大核心功能：語音對話、情緒識別、長期記憶、專業心理知識支持、數據安全，并分別給出實現邏輯與技術建議。

技術路徑同樣細致：前端建議微信小程序或App方案，集成語音識別與合成（ASR/TTS）；后端搭建大語言模型、長期記憶數據庫與情緒分析模塊；AI層通過大模型+知識庫雙引擎組合支撐“知心姐姐”人格對話。同時，它還附上一套完整的架構圖和Prompt設計，甚至定義了知心姐姐的性格與表達風格，比如“親愛的，我能感受到你現在有些難過……”。

和第一題一樣，Copilot此時扮演的角色，仍然更接近“產品設計師+架構師”，而不是簡單的程序員。它替我解決了“該做什么”“怎么做”“做到什么程度”的問題。

下一步當然是更進一步：看看它是否能將這些設計落實為可運行的程序。和第一題一樣，我們會繼續追問它，只是這次的追問，會更難，更加落地。

“請你用微信小程序幫我實現“知心姐姐”虛擬陪伴應用的一個最小可運行版本，包含：文本輸入+AI 回復；情緒分析功能（哪怕是簡單分類）；模擬長期記憶（可用本地存儲代替）。用最基礎的方式寫代碼，并告訴我每段代碼應該放在哪里，確保我可以運行這個Demo。”

接下來，Copilot不僅一次性生成了所有文件內容（WXML / WXSS / JS / JSON），還將項目結構整理成標準小程序目錄，邏輯層按需封裝，視覺層溫和簡潔，并模擬實現了情緒判斷和不同情緒下的對話風格。同時還使用wx.setStorageSync和wx.getStorageSync實現“長期記憶”的本地化版本。

整個過程中，我依舊沒有手寫任何一行代碼，只是將Copilot提供的內容按其建議粘貼至對應位置——程序成功運行，頁面交互順暢，輸入內容后可獲得“知心姐姐”的即時回應，且能判斷情緒類別并作出不同風格的安慰反饋，歷史對話也被妥善保存下來。

這一次，它不僅理解了需求，還成功交付了可用代碼。雖然當前僅為離線模擬AI邏輯，并未接入真正的大模型和語音能力，屬于簡化版本，但無疑已足以支撐一個“從0到1”的早期產品驗證。這對于小白而言，已經遠遠超過預期了。

需要說明的是，本次測試主要基于GitHub Copilot中集成的GPT-4.1版本進行，尚未涵蓋Claude、Gemini等其他主流模型。但從實際體驗來看，Copilot所展現出的任務理解力與工程執行能力，已能代表當前AI編程助手的較高水準。

接下來我們測試最近在業界非常火的Cursor，和其實無論是GitHub Copilot還是Cursor，它們本質上都集成了主流大語言模型（如GPT、Claude、Gemini 等），但它們在核心交互邏輯和使用體驗上，有著明顯的區別。

Copilot更擅長“從0開始”，為用戶生成完整的項目架構和功能模塊。就像我們此前所演示的那樣，它可以基于一句話需求，從零輸出一個具備基本交互能力的微信小程序Demo，極大地降低了冷啟動的門檻。

而Cursor更像是一位“項目內的智能協作者”。它不會幫你重頭搭建項目，但可以在你已有代碼的基礎上進行精準補全、風格一致的改寫，以及基于上下文的調試優化。比如你劃選一段代碼，它能迅速理解邏輯并提供替代寫法；你發出修改指令，它會直接定位到合適位置進行植入修改，盡可能貼合項目現狀。

這也意味著，從使用場景來看：Copilot更適合原型驗證與項目冷啟，Cursor則更適合持續開發與迭代優化。

Copilot更像是一個給出完整藍圖的搭檔，而Cursor則是一位熟悉你現場情況、直接幫你打螺絲的工程師。

基于這樣的差異，本輪我們將直接以Copilot生成的“知心姐姐”微信小程序為原型，測試Cursor在“增量開發”場景下的實際表現。第一個挑戰，是讓它為知心姐姐新增一個關鍵功能——AI回復語音朗讀（文字轉語音TTS）。

這個改動將檢驗Cursor是否能理解當前項目結構、精準定位交互邏輯、并順利完成前端能力的擴展調用。更關鍵的是，它是否真能勝任「作為協作者」的角色，而非重新生成一套冗余代碼。

在開始測試前，我們打開了Cursor的客戶端，并選中了本地“知心姐姐”微信小程序的文件夾， Cursor迅速識別后，我們向Cursor明確提出指令：

我想讓知心姐姐的回復可以自動朗讀，請幫我接入微信小程序的TTS（文字轉語音）API，并在生成回復后自動播放。

Cursor迅速識別了需求，并著手快速處理，以下是Cursor的處理流程：

步驟1：明確使用騰訊云TTS服務

Cursor并未使用WebAudio hack、第三方庫等臨時方案，而是非常專業地建議接入騰訊云TTS API，并完整說明接入方式、準備步驟、調用代碼。

它的回答結構極為清晰：

·提前說明需要使用騰訊云API密鑰，并開啟TTS服務

·引導用戶在項目中安裝SDK：npm install tencentcloud-sdk-nodejs

·推薦將SDK代碼寫入單獨的utils/ttsService.js文件中，保持項目結構整潔

步驟2：自動生成TTS服務類（封裝模塊）

它自動為我們生成了一個帶初始化配置、語音合成、銷毀清理的類組件，包含以下方法：

·synthesizeSpeech(text)：將文字轉換為語音流

·playAudio(buffer)：播放合成音頻

·destroy：在頁面卸載時清理播放資源

代碼風格與我們原項目一致，并提示該類可放入utils/ttsService.js中復用。

步驟3：準確定位觸發朗讀的位置

隨后，為防止頁面關閉后仍有音頻播放或資源未釋放的問題，Cursor自動為我們添加了onUnload生命周期函數：

最后告訴我們已經具備了完整的TTS功能。接下來我們進行實測：

經過完整測試，“知心姐姐”應用在原有文本回復基礎上，已基本實現語音朗讀功能。每次生成AI回復后，頁面會同步出現語音播放提示，并嘗試觸發語音播報，雖然偶爾顯示語音播放失敗，但從代碼邏輯與組件調用情況來看，TTS接入路徑基本打通，功能實現框架完整，可以說已完成“Demo級別”的開發任務。

值得稱贊的是，Cursor在處理“功能接入”的同時，還主動優化了應用界面視覺風格：

·將整體配色統一為偏女性化的粉色系，更貼合“情感陪伴”這一產品主題；

·保持現有頁面結構不變，未破壞原有邏輯；

·在回復區域主動添加“語音播放中”提示文本和圖標，營造語音體驗感。

從實際使用體驗來看，這一輪測試很好地展現了Cursor在現有項目中“增量開發”的真實能力。不僅能準確理解功能意圖，按需改寫和補充代碼，還能兼顧產品設計感與使用體驗。

相較第一題的“從0搭建”，這一次Cursor在“已有項目上直接動手”的能力得到了充分驗證。它非常擅長接手你的草圖、優化你的想法，并最終把功能實現。

在Copilot與Cursor實測之后，我們也對字節跳動Trae、百度Comate等國產主流AI編程助手平臺進行了基本測試。

整體來看，這些平臺的核心能力趨同，基本都支持本地項目導入、語義對話編程、智能補全建議、代碼注釋、測試生成、PR評審等常規功能。它們不再是單純的“代碼生成器”，而是以“項目開發協作工具”為目標，試圖將大模型深度嵌入到開發者的日常工作流中。

使用體驗方面，Trae和Comate多以插件形式接入VS Code或各自的IDE，交互方式與Cursor類似，支持多輪對話、上下文引用、任務歷史記錄等功能，對開發者而言幾乎沒有額外學習門檻。

字節Trae

百度Comate

字節Trae

但在實際體驗中，會發現兩類應用的人機協作方式完全不同：Cursor自動執行，直接落地。Trae、Comate則提供“可選應用”，注重“建議可控”。

如下圖，當我們讓Trae、Comate、Cursor在屏幕對話窗口增加一個知心大姐姐頭像、或者更換頭像時，Trae、Comate、進行了相關代碼呈現，提示可以一鍵應用。但Cursor則直接給出了結果并進行了應用。

Trae

Cursor界面

Cursor的應用結果

百度Comate

測試結果顯示：

Cursor：響應速度快，能夠自動分析文件結構并精準定位到目標代碼塊，在明確需求后自動插入或修改代碼，形成即時變更結果。例如語音播放功能，Cursor不僅完成代碼接入，還優化了整體UI呈現，并立即在預覽中生效。

Trae、Comate：更偏向“人機協作”范式，任務完成后會生成代碼建議，并提供“應用”按鈕，用戶點擊后才能將其自動注入當前文檔。雖然相對保守，但在多成員協作中更符合代碼審閱規范。

當前來看，Cursor在本地智能協作、細節改寫、結果預覽等方面仍具優勢，而國產工具則更符合企業級流程標準，適合團隊共建與權限管理。未來它們之間的差距，或許更多取決于基礎模型能力與生態集成效率。

AI 編程助手，還只是開始

從GitHub Copilot到Cursor，從字節Trae到百度Comate，我們能看到一個清晰的趨勢：AI編程助手，正從“寫代碼的工具”逐步演化為“理解需求的合作者”。

它們的能力早已不局限于自動補全，而是在試圖覆蓋整個開發鏈條：任務解析、結構搭建、模塊協同、邏輯改寫、文檔生成，甚至版本控制。就像本次測試一樣，沒有技術背景的用戶，僅憑自然語言，就能實現微信小程序從0到1的搭建、迭代與優化。

這種“類開發者角色”的出現，不只是幫助程序員提高效率，更可能逐步改變整個軟件開發的協作模式與工具形態。當然，AI編程助手看上去很強大，但真要把這個問題交給一位專業程序員來回答，答案可能要更冷靜一些。

“和用ChatGPT 寫文案一樣，行外人看著覺得驚艷，行內人一眼能看出它的模板感和粗糙感。”這是一位行業內人士的綜合評價。

確實，AI編程助手的優勢是加速開發節奏、降低試錯門檻，但它并沒有取代專業判斷。代碼的健壯性、安全性、工程結構設計、多人協作流程……這些真正決定軟件質量的關鍵，仍然高度依賴人的經驗和能力。

但這并不妨礙它正推動一場底層變革。未來，AI編程助手可能會繼續在下面幾個層面躍進：

·從助手走向合作者：理解產品目標、生成落地方案，不再只輸出代碼，而是介入邏輯與業務。

·從功能插件演進為開發平臺：覆蓋設計、開發、測試、部署、運維等全鏈路場景。

·從工具智能邁向團隊智能：具備記憶、上下文理解、角色設定，成為團隊中真正的“虛擬成員”。

這場革命顯然不會一蹴而就，但它已經開始。而對于每一個開發者而言，重要的也許不是它能做多少，而是，我們是否準備好以另一種方式，重新理解“寫代碼”這件事。