代码理解机制 - Cursor和Windsurf采用复杂的上下文检索系统理解整个代码库，Cursor建立项目索引并保存到向量存储库，相似概念聚类存储，索引阶段关注注释与文档字符串理解文件用途 [2] - Cursor采用两阶段检索：先向量搜索候选代码片段，再用AI模型重新按相关性排序，显著优于传统关键词或正则搜索 [2] - Windsurf的索引引擎扫描整个代码仓库构建可搜索地图，基于LLM的搜索工具优于传统嵌入方法，能更好解读自然语言查询 [2] - Windsurf的"上下文固定"功能可将关键信息永久保留在AI可见范围内，类似公告板上的重要便签 [3] 推理逻辑设计 - Cursor使用带特殊标签的结构化系统提示组织信息，AI接收明确行为指令如避免不必要道歉、行动前说明意图等 [5] - Cursor采用结合上下文学习技术，在提示中展示消息格式和工具调用的正确示例 [6] - Windsurf的Cascade智能体运用AI规则和记忆功能，记忆可以是用户创建的API笔记或自动生成的历史交互，能记住代码库知识 [6] - 两者都精心管理上下文窗口，采用信息压缩策略并优先处理与当前任务最相关的内容 [6] 行动执行机制 - Cursor和Windsurf通过ReAct模式将基础语言模型转化为多步编码智能体，Cursor智能体循环运作：选择工具→说明意图→调用工具→观察结果→决定下一步 [7] - Cursor的关键优化是"special diff syntax"，AI提出语义补丁而非重写整个文件，由独立"应用模型"合并到代码库，更高效且减少错误 [7] - Windsurf的Cascade智能体强调"AI工作流"概念：生成计划→代码变更→获得批准→执行→分析结果→错误时提出修复方案 [8] - Cascade能感知手动代码修改并自适应调整，如修改函数参数后自动更新所有调用点 [8] 核心模型架构 - Cursor采用"嵌入-思考-执行"智能体循环，根据任务类型路由至最合适模型，如使用支持10万token的Claude模型处理完整项目上下文和复杂推理 [10] - Windsurf基于Llama架构自研代码专用模型：700亿参数"基础模型"处理日常任务，4050亿参数"高阶模型"应对复杂挑战，用户也可选择外部模型如GPT-4或Claude [10] - 两者都通过智能路由层决定何时使用重量级/轻量级模型，针对质量与响应速度做出优化 [10] 实时同步技术 - Cursor实时流式传输AI响应，代码逐个token生成，自动检测并尝试修复错误，形成自我纠错循环 [12] - Cursor跟踪光标位置引导补全，预测下一步编辑位置，后台持续更新向量索引确保新代码即时可搜索 [12] - Windsurf通过流式功能保持"心流状态"，Cascade智能体实时响应代码修改，察觉并调整计划 [12] - Windsurf的事件驱动架构在保存文件或修改文本等操作时触发AI重新推理，通过服务器推送事件保持编辑器、终端与AI聊天组件同步 [12]