由于cursor超500条的额度了，所以试用了一下augment code. 我自己重度试用了10天。完成了两个任务： 

从0完成一套机器学习训练项目。
根据项目输出硕士论文。

它跟cursor相比： 


cursor思考得更深入。用同样的需求输出两份结果，一份augment,一份cursor的。然后再分别问他们，他们自己认为哪份更好。结果augment自己也承认cursor的结果更好。 


augment上下文更长。号称默认200k的上下文长度，薄纱cursor的60k 。 从0生成项目，两者都很快，但是随着项目进入后期，都会遇到“遗忘需求、架构”的问题。 但是augment 自带了知识库，的确可以一句话完成任务，并且自己续上记忆。 而cursor超出上下文以后就驴唇不对马嘴了，还得花费更多的调用次数，总结过去的需求、规则，生成rule然后规范后续的开发。一方面需要花费更多的调用...