Augment 是离开 Cursor 之后我用的最多的一个产品了。

# 优点

使用体验非常舒服，一说就懂，一做就对。

对于代码库的索引和理解做的特别好，还有其记忆功能，是真的记得住啊，比 Cursor 记在规则中的记忆好多了，Cursor 总是忽略写好的规则。

总体的体验是很好的，也没有很多花里胡哨的自定义。基本上在主要 AI Agent 这块做的好，其他的基本都是次要的了。

# 缺点

有些不足就是 Tab 体验没有 Cursor 那么好，反应比较慢，且由于是插件的缘故，没有 IDE 的实体支持，体验上还是没有那么顺手的。

但是就冲着主要的 Agent 能力，还是很值得订阅。

# 竞品对比

在我使用过的众多 AI 编程工具中，Augment 属于用的最多的几个之一。

虽然没有 Cursor 那样的 Tab 补全体验，但在主要的 Agent 能力方面表现出色，特别是代码理解和记忆功能方面甚至超越了 Cursor。

真的很好用，很懂我的指令，且在我的指令不全的情况下，自动理解补全出来的效果也很好，跟我原来做的内容会保持一致的美学风格，速度也很快。最主要做出来的东西兼具美学设计和实用价值，就是贵了点，过了试用期了还没舍得买。

我对比了下 augment 和公认表现顶尖的 cursor 给出暴论：cursor 适合vibe coding，而 augment 更适配研发工作场景下的编码需求。​

具体来看，cursor 的响应速度很快，但生成的结果未必能精准契合你的预期；augment 则显得稍慢，这是因为它会先对用户的提示词（prompt）进行改写，并且会充分研读大量上下文信息后才着手执行任务，因此其输出结果与预期相符的概率更高。​

如果对结果仍有顾虑，你可以提前点击按钮对提示词进行改写，在确认优化后的提示词无误后再发送任务，这样能进一步提升结果的可靠性。​

东西不错，就是特别喜欢生成新的文件测试，在目录下新增文件比较多，缺乏像bmadmethod和kiro一样的先规划再执行的功能，改动单个功能还行，增加功能就不行了

aug的上下文理解是非常不错的，相较于国产以及cursor都好，同时也是支持mcp工具，扩展性强的。
当然，和国外很多产品一样，aug国内也有能够便宜便捷使用上的方法，能让大伙以低价享受到高性能编程，不过他的内置的模型个人感觉有点弱，相较于cursor这些。

Augment 和 Claude Code 是我心中当前最好的 AI 编程工具。

优点：

其实目前所有 AI 产品的核心就是怎么安排上下文。

Claude Code 是力大粗暴地多塞点，而 Augment 则是像手术刀一样精准地把需要的上下文喂给 AI。

他们自研的上下文引擎和 cursor 的 Tab 模型大概就是对抗 Claude Code 这种厂商自己下海的工具的护城河了。

缺点：

高昂的费用让人望而却步；对网络质量的要求比较高；封号严重。