为什么从 Cursor 切换到 Claude Code？
曾经的顾虑
在很长一段时间里，我都没有选择 Claude Code，主要有两个原因：
网络限制问题：Claude Code 在中国使用存在一定困难。即使我比较愿意折腾，也曾经难以克服这个障碍。相比之下，在 Cursor 中使用 Claude 模型则非常方便。
交互方式的差异：我不太喜欢完全在 CLI 中进行 AI 编程。我习惯的编程方式更接近 Copilot 模式，而不是结对编程形式。在 Cursor 这样的编辑器中，我可以精确告诉 AI 要改动哪些文件，或针对哪几行代码进行修改。我原本认为在 Claude Code 中很难做到这种「指哪打哪」的精准操作。
转变的契机
转折点发生在上个月。我竟然把 $20 的 Cursor Pro 额度全部用完了（我日常使用的是 Claude Sonnet 4），只能降级使用 Auto Mode，这导致我的生产力断崖式下降。
恰在此时，智谱推出了，最低仅需 20 元/月，并且提供了兼容 Claude Code 的 API 接口。这个性价比实在太诱人了，于是我决定重新尝试 Claude Code。
Claude Code 2.0 的使用体验
IDE 集成：消除安全感缺失
最初我确实很不习惯不在编辑器里直接操作 AI，总觉得缺乏安全感。但在慢慢磨合后，我发现实际体验远没有想象中那么糟糕。
Claude Code 提供了 /ide 命令来连接 IDE。连接后，Claude Code 可以识别当前 IDE 打开的文件，这样就能达到类似 Cursor 的效果。这意味着 Claude Code 也能准确理解我想基于哪个文件进行改动。
在 Cursor 中，我经常手动 @ 不同的文件来指定 AI 修改的目标。出乎意料的是，在 Claude Code 中 @ 文件的体验也相当不错。所以在实际使用中，Claude Code 基本可以对齐我在 Cursor 时的操作习惯。
另一个常用场景是选择具体的代码行让 AI 改动，Cursor 在这方面做得很好。Claude Code 连接 IDE 后同样能识别到这些选中的代码。
版本管理：仍有改进空间
Cursor 有一个做得非常好的功能是 Restore。你可以随时撤销 AI 的改动，也可以直接 Undo All 撤销整个会话的所有修改。这一点上 Claude Code 还是逊色不少，我现在不得不在下一次改动前 git commit 当前的修改。
Claude Code 2.0 新增了 /rewind 命令，也可以基于对话历史进行回撤，但远不如 Cursor 在 GUI 上做得好。而且如果关闭了当前对话，就无法再进行回撤了。
MCP 配置：理解作用域的重要性
在 Claude Code 中使用 MCP（Model Context Protocol）一开始让我相当困惑。当我在项目路径通过 claude mcp add 安装 MCP 后，发现在其他项目中并没有这个 MCP。
后来我才明白，需要指定安装的 scope（作用域）。默认是项目范围（project scope），如果要安装全局跨项目的 MCP，需要添加 --scope user 参数：
claude mcp add --transport http hubspot --scope user https://mcp.hubspot.com/anthropic
我常用的 MCP 只有 exa 和 context7，这两个 MCP 都用于查找和索引文档。在 Cursor 中我从来不用类似工具，因为 Cursor 可以直接在设置中输入文档地址进行索引，对话时用 @docs 就能把文档加到上下文中。这一块我还是更喜欢 Cursor 的体验，当然 context7 和 exa 也能完成任务。
Plan Mode：审慎决策的好帮手
Claude Code 让我比较喜欢的一个功能是 Plan Mode。对 AI 描述要做的事情后，它会先输出一份行动计划。我可以 review 后觉得 OK 才开始执行，如果不满意就继续沟通，直到达成共识。这种工作方式更加审慎，避免了 AI 直接动手可能带来的风险。
GLM-4.6：超出预期的编程能力
初印象与深度使用后的评价
说实话，在使用 GLM-4.6 之前，我对它的质量持怀疑态度。经过一个月的深度使用后，我认为它远超了我的预期，个人感觉非常接近 Claude Sonnet 4 的水平（我用 Sonnet 4.5 还不多，所以无法与其对比）。
在此之前，我一直用的是 Sonnet 4，可以说我们已经磨合得相当好了。它就像跟了我一年的工程师，我对它的能力和做事风格非常熟悉，能够很好地配合完成任务。因此在接触 GLM-4.6 的期间，我认为自己很有资格将这两者进行对比。
性能与质量的平衡
速度方面：GLM-4.6 的参数规模达到 355B 总参数，32B 激活参数，在速度和质量上取得了很好的平衡。平均速度我认为比 Sonnet 4 略快一点点，偶尔会有速度波动的情况。
代码质量：从 bug 数量来看，和 Sonnet 4 没有我能明显感知到的差别。我的代码主要以前端 TypeScript 和 Rust 为主。在生成 Rust 代码时，GLM-4.6 和 Sonnet 4 基本一样能一气呵成，偶尔有错误时，把错误日志再输入给它就能修复。
通用经验：无论是前端还是后端，无论什么语言，我的经验是：只要你能给到足够的文档作为上下文（例如使用 exa、context7 等 MCP 工具），效果都会非常好。因为生成功能性代码主要需要的能力是按照文档进行推理，对于目前的旗舰级模型来说已经不是特别难的事。
重构能力：真正的智能体现
我认为最能体现一个模型真正编程智能的任务是代码重构。因为模型 agent 需要自己对整个 codebase 进行理解、搜索、规划重构方案，这个流程不是简单照着文档抄代码那么简单。
我特意使用 GLM-4.6 对某个项目进行了技术栈重构。比如在一个充满 useEffect 的 React 应用中，我让它用 @tanstack/react-query 进行重构。GLM-4.6 十分出色地完成了任务，而且速度相当快，准确率很高。偶尔出错时，它能自动参考 lint error 重新修改并完成任务。
与 Sonnet 的对比总结
用一个比喻来总结 GLM-4.6 和 Sonnet 的对比：GLM-4.6 的代码能力已经对齐 Claude Sonnet 4。如果说 Sonnet 是 P7 级别的工程师，那么 GLM-4.6 是 P6+ 级别的。有时候 GLM-4.6 完成的任务，你需要再多提醒那么一句，它才能达到完美。
但考虑到这是一个只需要 20 元/月（首月优惠价）的模型，性价比相当于 Claude 价格的 1/7，我觉得完全可以接受了。
技术特性
GLM-4.6 支持 200K 上下文窗口，相比前代的 128K 有显著提升。在平均 token 消耗上，GLM-4.6 比 GLM-4.5 节省 30% 以上，这意味着在相同预算下可以处理更多的代码和对话。
GLM-4.6 增强了模型的工具调用和搜索智能体能力，在智能体框架中表现更好，这也是它在 Claude Code 中表现出色的重要原因。
配置指南：在 Claude Code 中使用 GLM-4.6
方法一：使用 CC Mate（推荐）
CC Mate 是一个 GUI 工具，专门用于管理 Claude Code 的设置和 MCP 服务器。
这是最简单的配置方法：
安装好 Claude Code 后，打开 CC Mate
填入从智谱 GLM Coding Plan 获取的 API Key
所有配置会自动处理完毕
此时打开 Claude Code 就已经在使用 GLM-4.6 了
额外功能：
-
CC Mate 支持多个配置随意切换，如果你想用 Kimi 等其他模型也可以创建对应配置
-
提供全局 MCP 管理功能，可以一键安装 context7 和 exa 等工具到全局 MCP
-
注意：安装完 MCP 后，需要在 Claude Code 中使用
/mcp命令给它们进行登录授权
方法二：手动配置
如果你想更深入理解配置过程，也可以选择手动配置：
步骤 1：获取 API Key
首先在智谱 AI 开放平台购买「」
然后创建一个 API Key。
步骤 2：配置 settings.json
手动修改配置文件 ~/.claude/settings.json，添加以下内容：
{
"env": {
"ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "your-api-key",
"ANTHROPIC_BASE_URL": "https://open.bigmodel.cn/api/anthropic",
"ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL": "GLM-4.5-Air",
"ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL": "GLM-4.6",
"ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL": "GLM-4.6",
"ANTHROPIC_MODEL": "GLM-4.6"
}
}
配置说明：
-
ANTHROPIC_AUTH_TOKEN：填入你从智谱获取的 API Key -
ANTHROPIC_BASE_URL：智谱提供的兼容 Anthropic API 的接口地址 -
其他参数：将不同模型档位都映射到对应的 GLM 模型
步骤 3：配置 VS Code 插件支持
配置完成后，你能正常使用 Claude Code 命令行工具。但如果你想使用 Claude Code 的 VS Code 插件，会发现它强制要求登录 Claude 账号。
解决方法是创建一个配置文件 ~/.claude/config.json：
{
"primaryApiKey": "xxx"
}
这里的 xxx 只是一个占位符，内容可以是任意字符串。添加这个配置后，就可以正常使用 Claude Code 的 VS Code 插件了。
提示：如果使用 CC Mate，这个配置也会自动帮你完成。
使用建议与最佳实践
充分利用文档上下文
无论使用 GLM-4.6 还是其他模型，提供充足的文档上下文都至关重要。通过 MCP 工具（如 exa、context7）索引相关文档，能显著提升代码生成的准确性。
善用 Plan Mode
对于复杂的重构或新功能开发，建议先使用 Plan Mode 让 AI 给出执行计划，review 确认后再实际执行。这能避免不必要的返工。
版本控制习惯
由于 Claude Code 的回撤机制不如 Cursor 完善，建议养成频繁 git commit 的习惯，为每次 AI 修改创建检查点。
明确具体的修改范围
使用 /ide 连接 IDE，并通过 @ 文件、选中代码行等方式，让 Claude Code 明确知道你想修改的具体范围，这样能获得更精准的结果。
总结
从 Cursor 切换到 Claude Code + GLM-4.6 的组合，对我来说是一次成功的尝试。虽然在某些 GUI 体验上 Claude Code 还有提升空间，但结合 GLM-4.6 的强大编程能力和极高的性价比，这个组合完全能够满足日常开发需求。
GLM-4.6 在真实编程任务中的表现已经超过 DeepSeek-V3.2-Exp，作为国产大模型的代表作，它在代码生成、重构、问题修复等方面都表现出色。
如果你也在为 Cursor 的费用感到压力，或者想尝试更加灵活的 CLI 编程方式，不妨试试 Claude Code + GLM-4.6 这个组合。使用 CC Mate 可以让配置过程变得非常简单，而只需 1/7 的价格就能享受到接近 Claude 水平的编程能力，这个性价比确实值得一试。
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