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RAG 向量 实时搜索大混战，cursor cline windsurf aider claude code大比拼 第一组：完全抛弃RAG的实时搜索派 Cline 和 Claude Code 相似点：都完全放弃了传统的RAG方法，采用实时动态搜索 区别： - Cline使用ripgrep等文件系统工具进行正则搜索，模拟人类开发者的代码探索方式 - Claude Code使用”agentic search”，通过grep、glob等标准开发工具，由AI模型动态编排多轮搜索 第二组：基于图结构的智能索引派 Aider 独树一帜 使用AST+图结构，将代码文件作为节点，依赖关系作为边，通过自定义排名算法（不是PageRank）优化代码映射 第三组：混合RAG+高级技术派 Cursor 和 Windsurf 相似点：都使用embeddings向量化+RAG，但加入了很多高级技术 区别： - Cursor：使用OpenAI的embedding模型+TurboPuffer向量数据库，实验DSI技术，支持云端分布式架构 - Windsurf：使用”M-Query技术”+本地/远程混合索引，专注企业级部署，有Cascade代理系统 技术路线的哲学差异 实时派（Cline/Claude Code）认为准确性和实时性比效率更重要，愿意用更高的token消耗换取完美的代码同步。 图结构派（Aider）把代码理解当作图优化问题而非语义相似性问题，在结构化理解方面表现出色。 混合派（Cursor/Windsurf）试图在效率和准确性之间找平衡，通过技术创新提升传统RAG的性能。 性能特点对比 Aider：token使用最少（1-8K），线性扩展，但无法理解运行时行为 Cline：数据完全同步，但token消耗较高，依赖文件系统性能 Cursor：查询响应快，处理大代码库好，但有embedding模型限制 Windsurf：延迟极低，内存使用高效，但需要大量初始索引时间 Claude Code：准确度最高，无需维护索引，但成本极高（有用户每天消费数千美元） 总的来说，业界正在从静态预索引向动态、探索性系统转变，你的记忆是对的 - Aider确实使用AST，但用的是图算法而不是PageRank；Claude Code确实不用RAG，直接用grep等工具进行搜索。