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。
专为真实世界软件工程挑战而生的 AI 编程助手。
Augment 和 Claude Code 是我心中当前最好的 AI 编程工具。
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。
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。
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。
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
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。
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。
Augment 是离开 Cursor 之后我用的最多的一个产品了。
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。
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。
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。
1101
更新于 2026-05-06