github copilot 的 tab 为什么不如 cursor 的 tab

[jqknono]

我理解是路线上的区别.

cursor 默认索引本地全库, copilot 官方推荐的是索引云端库, 只有推送到 github 上之后可以索引全库, 如果要创建本地索引, 有 2500 个文件的限制, 此规模较小, 并且在排除文件能力上几乎 0 智能. thirdparty/node_modules/go_module 等都算在内, 如果不手动修改设置排除文件夹, 其本地索引基本残废.

copilot 官方说他们的模型是基于 gpt4/gpt4.1 以及 3w 个公共开源库训练而来, 并且着重强调, github copilot 只适合代码相关工作, 不适合干任何其它工作. 按我个人理解, 就是蒸馏微调加量化了, 如同 deepseek R1 671B 和 qwen deepseek R1 32B 的区别. 这是个人猜测, 如果确实存在这些降本措施, 就可以解释在很久以前就有人抱怨的 copilot 变蠢问题. 此外 copilot 中 5 月份的 gpt4.1 已经完全不再是 4 月刚出的 gpt4.1, 其蠢法与前任 gpt4omini 如出一辙, 亲身经历一个新出模型在数周内即降智, 加强了我的猜测.

cursor 把用户本地代码当做知识库, 而 copilot 把 3w 个开源库以及云端索引当知识库, 这是为什么他们的 tab 能力如此悬殊的原因, 二者都用的人能明显感受它们在使用方法上的差异.

copilot 维持它刚出时的推荐使用技巧, 写注释回车到下一行, 或写一半函数或变量名, tab 接收.

而 cursor, 很多时候, 只需要无脑 tab.

在各类模型的使用经验中, 我感觉没有偏才, 只有通才. 当一个模型描述它适合做什么时, 我的极为有限的体会是, 这意味着它干什么都不行, 只有某一方面行一点, 但绝不意味着这一方面会领先全能型模型. 也就是模型特化似乎是会变蠢, 而不是成为某一行业的专家.

纯个人体会, 有想法可以讨论.

[c3de3f21]

啊，我怀疑 github copilot 的克劳德是假的，体验没有官网的好

[CodingIran]

cursor 特意训练了一个 tab 模型，copilot 还要再追一段时间，但也不远了

[gorvey]

copilot 的 anget 生成出来不仅慢，而且错误频发，经常生成重复的代码，先不说体验，连最基本的功能都做不好

[mahaoqu]

所以 3w 个公共开源库不如用户本地代码的质量吗？

[iyaozhen]

首先有两种形态，tab 和 agent/chat

tab 场景快是第一要素，几乎所有工具都是自己训了一个 tab 模型（至少需要支持 FIM ）。cursor 很深的护城河就在这里，tab 模型强很多。至于你说的索引问题 tab 场景可能还不一样，一方面合理的上下文肯定效果更好，另一方面又不能多，不然会慢，上下文的召回更是护城河。copilot 开源了，但还没具体看

[xiaolin97]

cursor 的 tab 是 收购了 supermaven 的，supermaven 以前自研了个专用补全模型。

[mooyo]

vsc 的插件可能对功能上的实现有一些限制，cursor 我记得是 fork 以后自己改的。

[jqknono]

@mahaoqu 这是一个值得思考的问题, 优秀的开源库和一个一般用户的本地库, 应该基于哪个做补全. 代码质量肯定 github copilot 选的库更好, 但是考虑关联程度的话，可能本地库关联程序更高.

[Nimrod]

不是补全模型上有大区别，而是 context selection 上 cursor 做的更好。

[Hozoy]

22 年第一批 copilot 用户，当时是没有任何竞争对手，并且 tab 效果非常出色，在 24 年之后某个版本 tab 突然变得很蠢，并且很多情况下不会自动触发补全了，真是瞎几把搞

[276562578]

@Hozoy 深有同感，而且没有主动触发，要么用他那个小窗补全一大块，要么就补不全很烦。一直没切 cursor 的原因就是因为使用 jetbrains 的产品，要不早切了

[tlerbao]

感觉还在追

[loveshuyuan]

感觉两者就不是同一个时代的产品