程式鬼話｜ChatGPT vs Cursor 工程師該如何選擇？
■ChatGPT 適合什麼場景？
適合： 單檔 MCU 小專案 架構草稿 提示詞生成 邏輯驗證 不適合： 多檔專案同步修改 長時間上下文管理 結論： ChatGPT 像一個超強的技術顧問，但不是 IDE。 (補充)
- 其實也不一定是GPT 你也可以用別的AI 像Gemini 等等
- G蛋是付費的ChatGPT (20USD/月)
流量比較大 也可上傳檔案(截圖 程式碼…)
■Cursor 適合什麼場景？
適合： 多檔專案 直接改程式碼 一次調整多個檔案的內容 限制： token 限制 (可以想成對話次數) 上下文爆掉會變笨 (補充說明) 結論： Cursor 是 AI IDE，而不是思考引擎。 (補充)
- 變笨是指下圖箭頭指向處
這個百分比若越高，表示他記了越多東西， 若到90%以上甚至100% 出錯率會提升。
因此有時需要開新對話， 但又要重新讓他了解一下來龍去脈， 所以要寫一個專案功能基礎檔， 讓他可以同步比較快。
- Cursor是需要付費(大約20USD/月) ，此等級的訂閱是有token限制的，
但目前對G蛋來說都還是夠用，同時開發三個專案用白話文來溝通。 (G蛋的個人網頁就是用Cursor做的)
■兩者搭配
若在現有的資費下 G蛋個人未來可能較適合的是
工作流示意
ChatGPT → 設計架構 / 生 提示詞(prompt) 貼給cursor Cursor → 改專案 code 人 → 最終判斷
■真正的問題不是 token，而是時間成本
token 很重要，但工作節奏更重要。 有時直接白話講給 Cursor， 雖然多花 token， 但工作流程跟自己的思考流順很多， 不會被中斷，也蠻重要的。
如果你對 工具怎麼用 已經有感覺， 那下一個問題其實更重要： AI、IDE 與工程師之間到底是什麼關係？ 我在 Medium 另一篇文章中， 用三層結構拆解：
模型 AI IDE 工程師決策 那篇不是實作示範， 而是回到本質： AI 不只是一個工具。 有興趣可以去看看那篇：
AI 不只是一個工具：ChatGPT 與 Cursor 的角色差異