工具定位：全栈实验室 VS 编辑器小助手
Google AI Studio Build：
核心定位：端到端的云端AI平台。一句话就可以构建APP，直接生成代码、在线测试、prompt调试、Demo、云上部署等一应俱全。
输出结构：完整项目脚手架——前端、后端、环境配置文件、部署脚本、示例数据、README。
Cursor：
核心定位：本地部署的智能IDE。聚焦代码片段补全、重构、错误检测、提交需求内容生成代码等环节。
输出结构：局部文件和函数——只在当前工作区「就地」生成或改写，与现有项目结构无缝衔接。
底层模型：自研Gemini VS 混合模型
原生接入Google自研大模型(Gemini 2.5 Pro/Flash、多模态等）
Cursor：
混合多家前沿模型，重点优化低延迟、本地化推理等
脚手架 全家桶 VS 半家桶
以创建一个拼图的Web APP为例，举例说明
内置了非常多的 APP模版，像是Firebase+React+Tailwind+Typescript等。一键生成完整的目录结构
Cursor：
采用了根据需求"就地生成"的策略，它会根据用户的需求直接在当前目录下创建核心文件，但文件间耦合比较紧密。
通过这个项目目录结构就能感受到两者在处理上的理念不同，Google AI Studio按照功能创建不同的文件，解耦程度比较高，这样在和AI沟通过程中就可以避免因为要修改一个BUG而带来更多BUG的情况。
使用体验：高铁IDE VS 区域巴士IDE
和Google AI Studio比较差点意思，因为生成的文件往往耦合比较多，导致经常出现修改一个BUG的同时带来更多BUG，然后就需要反复调整prompt让Cursor理解真实的意图。
