Augment Code

augmentcode.com

该 AI 软件开发平台以行业领先的上下文引擎为依托，堪称业内翘楚

其 slogan 为：更好的上下文、更好的 Agent、更好的代码

Cursor 堪称当下名气最大的 AI 编程工具，其基础会员每月仅需 20 美元 。与之相比，Augment 的基础会员月费却高达 50 美元，价格差距显著。

今天，带大家深入认识备受群友青睐的 AI 编程利器 ——Augment Code。它并非独立应用，而是适配 vsCode、JetBrains、Vim、Neovim 等开发环境的插件，功能强大不容小觑。

群友在聊天时提到，Augment Code 能安装到 Trae 里使用

可我在 Trae 的扩展中搜索，却没找到它。有没有了解情况的朋友，还望在评论区指点一二！

Augment到底牛在哪

和 n8n 在工作流领域的专注一样，Augment Code 的市场定位和产品设计理念十分清晰明确。它只聚焦于一件事：成为最懂你整个代码库的 AI 编程伙伴。

Augment Code 是首个获得 ISO/IEC 42001 认证的人工智能编码助手。该标准作为人工智能管理系统的国际规范，涵盖了人工智能工具在数据处理、风险管理及安全维护等方面的框架要求。

/ 1. 超长上下文

许多 AI 编程工具，像大家熟悉的 Cursor，本质上仍是 “外挂” 式的聊天机器人，需要不断 @文件，手动给它提供上下文。一旦项目规模变大、依赖增多，其表现就直线下降，常常给出一些 “正确的废话”，代码甚至会越改越乱……

而 Augment Code 则从根本上解决了这个问题。其最核心的厉害之处，在于它恐怖的上下文理解能力。

Augment Code 支持高达 200K Tokens（20 万）的上下文窗口，这是什么概念？市面上多数同类工具的上下文窗口仅几千到一万多 Tokens。例如，Cursor 在 chat 模式下支持 2 万 Tokens，cmd-k 模式下支持 1 万 Tokens。而 Augment 的 200K 超大窗口，足以 “吞下” 整个中大型项目，涵盖前后端、数据库模型及各类配置文件。它不仅在 “看” 代码，更在 “理解” 系统架构。

/ 2. 多代码库（Multi-Repo）支持

在微服务架构开发中，一个功能常需同时修改多个代码仓库。以 RuoYi 这类经典后台管理微服务项目为例……

基于强大的上下文处理能力，Augment Code 可轻松索引多个关联代码库，实现真正的跨项目理解与代码生成，这对处理复杂业务逻辑和大型项目重构而言堪称刚需。

/ 3. 智能体（Agent）模式

Augment Code 不只是问答机器人，更能作为自主工作的 “智能体”。你可以给它一个宏观指令，例如 “帮我实现用户登录功能，需要集成 JWT 认证，并在数据库中创建对应的表” 等等。

它会自主分析、规划并执行任务，甚至能调用 git、npm 等终端指令，逐步完成工作。

/ 4. 记忆（Memories）功能

Augment 能够学习你的个人编码风格以及项目中的特定模式。

随着使用时间增长，它生成的代码会越来越贴近你的编程风格，因为它记住了你的代码偏好，从而大幅减少磨合与修改成本。可以说，Augment Code 并非只是帮你编写几行代码，而是以高级架构师的视角，全程陪伴你完成整个项目。

Cursor 对比 Augment

不少人在用上 Augment 后就弃用 Cursor 了，那我们就来对比看看。相较于 Cursor，Augment 至少具备以下四大优势：

/ 1. 原生插件 VS 独立 IDE

Augment 是 VS Code 和 JetBrains 的原生扩展插件，无需改变使用习惯，不用重新配置开发环境、快捷键、主题和其他插件，即插即用，能无缝集成到你最熟悉的编辑器中。

而 Cursor 是基于 VS Code 修改的独立 IDE，虽界面相似，但需作为新应用安装配置，还得迁移所有个性化设置，门槛和成本都不低。最近还有人反映，Cursor 会自动屏蔽 Augment Code 插件，这种操作格局就小了。

因此，Augment 对现有工作流几乎没有侵入性，而使用 Cursor 则需要 “舍弃” 原有的开发环境。

/ 2. 上下文理解能力

前文提到的 200K 超大上下文窗口与多代码库支持，是 Augment 的核心优势。上下文长度决定了对项目的理解深度，只有全面把握整个项目，才能以全局视角（架构师视角）高效开发。

凭借这一特性，Augment 能够轻松应对包含几万甚至几十万行代码的复杂企业级项目，给出精准、深入的解答与代码修改方案。尽管 Cursor 持续优化，但在处理大型项目时，其上下文能力仍显不足。面对跨多文件、多模块的复杂问题，Cursor 常出现 “失忆” 或片面理解的情况。若项目简单，Cursor 尚能满足需求；一旦项目复杂度提升，Augment 的优势便展现出压倒性。

/ 3. 自主性

Augment 的 Agent Mode 以任务为导向，可将大任务拆解为多个步骤，灵活调用文件系统、终端等 “工具” 自主完成任务，就像有一位开发工程师在协助你工作。

Cursor 的核心交互仍停留在 “一问一答” 的聊天模式，虽具备代码生成能力，但相对被动，需用户持续引导追问。与之相比，Augment 自主性更强，自动化程度更高，极大减少了人工干预需求。

/ 4. 工具集成

Augment 官方支持与 GitHub、Jira、Confluence、Notion 等常用开发工具的原生集成。借助这一特性，AI 可直接读取 Jira 任务卡，精准理解需求后即刻开展编码工作，打造真正意义上的 AI Native 工作流。

Cursor 在工具集成方面相对薄弱，主要停留在代码层面，与项目管理上下游工具链存在脱节。相比之下，Augment 致力于打通整个研发生命周期，将 AI 能力无缝融入从需求分析到代码实现的全流程。这种差异使得 Augment 更适合追求端到端效率的团队，而 Cursor 则更专注于提升单一编码环节的效率。

augment安装、使用

介绍了 Augment Code 诸多强大优势后，是时候亲自上手体验一番了。其安装过程极为简便，首先，你需要下载 vsCode，下载链接为：https://code.visualstudio.com/download

打开vsCode。

点击左侧的扩展图标（Extensions）。

在市场中搜索Augment，点击Install安装

安装完成后，侧边栏会显示 Augment 的图标，点击该图标并按提示登录（支持 GitHub/Google 等快捷登录方式）。登录成功后，你可以创建或打开本地项目，也能直接从 GitHub 克隆远程项目。

我这里选择打开一个我本地已有的项目

点击Index CodeBase，索引整个项目

下面我通过实际案例，带大家看看 Augment 的使用方式，感受它的强大之处。我女朋友经营着猫舍，于是我近期借助 AI 搭建了一个网站，用于展示猫咪信息，同时提供养猫知识问答服务，下面就为你展开讲讲具体过程。

现在，我要使用 Augment 来优化这个项目并实现一些新功能。大家可以看到，我提交的任务中描述了一堆需求（见下图）。根据我以往使用其他 AI 工具的经验，一次性完成这么多需求可能很有难度。特别是猫咪的亲属关系关联，我觉得 AI 很难实现，而且我自己都还没想好以什么方式呈现这个功能。

提交任务后，Augment 立刻开始有条不紊地执行，每一步规划都清晰可见。大约五分钟后，它就完成了所有任务，还自动在浏览器中打开了页面。

说实话，我当时真的被惊到了！虽然项目规模不算大，但那么多任务，Augment 竟然一次执行就全部搞定，这完全出乎我的意料。尤其是猫咪家族关系关联功能，完成得相当出色。在开始任务前，我自己都毫无头绪，不知道该怎么实现，而且我只提到父母和子女关系，它还把兄弟姐妹关系也考虑进去了，必须给它点赞！

就是这个UI改得有点丑，比原来的还稍微丑了点 体验下来感觉augment的原生审美很一般（我测试了好几次） 也有可能是我的提示词表达的不到位... 另外，augment的新用户可以体验14天的Pro会员（价值25$吧） 我还剩8天

这里还有个重要提醒！据说 Augment 的免费版本会利用用户的代码数据来训练和优化 AI 模型，而付费用户则无此情况。所以为避免数据风险，大家刚开始体验时，千万别用公司项目尝试！

要是这篇文章阅读量可观，大家反响热烈，那后续我就出无限白嫖教程，手把手教大家免费体验！动动手指点赞、转发、推荐起来，让更多人加入，咱们一起期待后续福利！

最后

从最早崭露头角的 GitHub Copilot，到掀起浪潮的颠覆者 Cursor，再到如今备受瞩目的 augment code，我们清晰窥见 AI 编程工具的进化脉络。augment code 直击要害，填补了 AI 与复杂软件工程间的巨大鸿沟，成功将 AI 从 “玩具”、“辅助工具” 的定位中剥离，使其摇身一变，成为能深入复杂项目核心、挑大梁的生产力伙伴。虽说它也并非十全十美，像生成的 UI 界面还稍显粗糙，但它展露的强悍实力与正确发展走向，已足够点燃我们对 AI 编程未来的无限憧憬。倘若你还在被复杂项目代码折腾得苦不堪言，又或是觉得手头的 AI 工具总差把火候，强烈推荐你抽出三分钟，安装体验 augment code。相信我，它会为你推开一扇通往全新编程世界的大门。