Claude Code vs Cursor：书签分类实战对比

作为一名程序员，浏览器收藏夹是我日常工作中不可或缺的工具。然而时间一长，收藏夹就会变得混乱不堪。我的Chrome浏览器里有1600+条收藏记录，很多分类早已混乱，手动整理实在太费时费力。于是我想，能不能让AI帮我自动完成这项工作？于是便有了今天这篇文章，我想让当前最流行的两个通用Agent工具Claude Code和Cursor来帮我完成这项任务。

从Chrome导出书签后，得到的是一个HTML文件。打开一看，大概是这个样子：

这里有一个坑：每条书签都有一个ICON字段，存储的是网站图标的base64编码。对于模型来说，这些base64数据不仅没什么用，还会占用大量的token，影响理解效果。我很好奇Claude Code和Cursor在处理这个问题时会有什么不同的思路。

1 Claude Code的三次尝试

1.1 第一次：qwen3-coder-plus模型

本来想直接用Claude 4.5，但发现会触发风控导致服务不可用。于是我参考了阿里云百炼平台的文档，改用qwen3-coder-plus模型来测试Claude Code。

把任务需求发送过去后，Claude Code开始分析文件。它首先尝试用Read工具直接读取，发现文件太大（1.5MB）超过了单次读取限制，于是转而使用Search工具来分段理解文件内容。

分析之后，它生成了一组分类目录名：

看起来挺靠谱的。但是接下来在生成最终文件的时候，整个过程变得特别慢，而且我完全不知道它在干什么。等了很久也没什么动静，我决定给它更具体的指令：

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注意生成的目录名需要都是中文
将aliyun或者alibaba或者ali相关的网站单独放到一个分组里

这次它总算有了动作，生成了一份新的结构：

然后开始请求创建文件：

满心期待地打开文件，却发现只有4KB——里面只有刚才生成的目录结构，没有任何具体的网页链接？？？

1.2 第二次：优化Prompt

是不是我表达得不够清楚？我重新整理了一份更详细的提示词：

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你现在的任务是帮我对bookmarks_2025_10_18_new.html中的书签根据内容进行重新分类，不需要参考原来的分类目录，最后生成一个新的可以被导入chrome的书签。

注意：
- 生成5-8个一级目录，且生成的目录名需要都是中文，名称尽可能的简洁
- 必须要有一个aliyun的一级目录，目录的内容是原有的aliyun目录下的网站，根据网站的功能，在aliyun这个目录下生成对应的二级目录，不要移出去
- 不要主动去访问网页
- 不要着急生成，先浏览所有的网站后，确定要生成的目录后跟我确认再继续执行
- 对于无法分类的网站，放到 其他 类别里。

这次它的策略和之前类似：发现文件太大后，先查看一部分书签内容，然后通过grep搜索相关类型的关键字，看看有没有同类内容。

另外我注意到一个细节：Claude Code并不是边生成边输出，而是把所有内容都保存在内存里，最后一次性写入文件。

这次生成的文件变成了5KB……还是只有目录名，没有具体的书签链接。第二次尝试，再次失败。

1.3 第三次：换成qwen3-max

会不会是qwen3-coder-plus的能力不够？我改了环境变量，换成通义系列最强的qwen3-max模型：

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# export ANTHROPIC_MODEL="qwen3-coder-plus"
export ANTHROPIC_MODEL="qwen3-max"

用同样的Prompt再试一次：

这次它生成了一份分类方案，让我确认。我说继续执行。

这次没有直接生成目录文件，但生成最终文件的等待时间出奇地长。更麻烦的是，它似乎把所有内容都存在了上下文里，导致右下角的剩余空间提示一点点缩小，从100%降到2%。我实在等不下去了，只好宣布放弃。

Claude Code的三次尝试，全部以失败告终。

2 Cursor：简单粗暴但有效

同样的问题，我又用Cursor试了一遍。Cursor的反应速度明显快得多。

关键的区别在于它的处理策略：Cursor直接编写了一个Python脚本，通过关键字匹配来进行分类。这种方式虽然没有真正"理解"书签的语义，但胜在快速且实用。

大概一分钟后，Cursor就完成了分类，还贴心地给我生成了一份清晰的总结报告：

过程中还发现：Cursor已经支持把Agent页面单独拉出来了，看来是有布局通用Agent的打算。

我又提出了一些修改意见，Cursor很快就重新生成了对应的脚本：

然后重新生成了分类结果汇总：

实现过程中，Cursor生成了很多临时文件，这样就不用把所有内容都挤在上下文里：

Cursor还特别提到了一个优化点：它自动把文件中的icon字段省略了，大大精简了文件大小。打开生成的文件一看，确实如此：

整个过程快速流畅，让人满意。

3 Claude Code的翻盘：Claude 4.5

但事情到这里还没结束，真的是Claude Code不行吗？仔细想一想其实没有完全控制变量，因为两者用到的模型不一样，Cursor用的是Claude 4.5，而给Claude Code用的是Qwen系列的模型。

研究了一下绕过风控的方法，最终成功在Claude Code上用上了Claude 4.5模型。

重新运行，输入之前的Prompt：

这次完全不一样了，Claude 4.5选择通过bash脚本去解析HTML，并把结果保存到tmp目录下的文件。这个思路和在Cursor上的表现如出一辙。

最后同样是通过Python脚本加关键字的方式进行分类，顺利完成了任务：

4 结论：模型能力才是核心

经过这一轮测试，我发现与其说这是Claude Code和Cursor的对比，不如说是不同模型之间的对比。

在这类开放性问题的场景中，模型的问题分解和规划能力起着决定性的作用。如果一开始就明确告诉qwen：“先用代码解析书签，然后用关键字做粗分类，最后再调整”，qwen肯定也能完成。但它做不到像Claude那样，在你没有明说的情况下，自己就能领悟到这层意思。

Claude也不是一开始就做出了完美规划。它先发现文件很大，然后通过grep查看内容，再决定用代码的方式批量处理。这种探索式的问题解决能力，才体现出了Claude的更胜一筹。

这也有点像人的成长过程。一开始我们只会做局部的、具体的事情，慢慢地才学会从全局视角出发，设计出更优的解决路径。

5 最后的感想

整理收藏夹的过程中，我突然意识到：很多技术相关的收藏其实已经没有保留的必要了。

以前我们需要收藏各种教程、文档、技术文章，生怕用到的时候找不到。但现在有了大模型，这些知识都已经被"吸收"了。遇到具体问题，直接问AI就能得到针对性的、更全面的答案，比翻收藏夹要高效得多。

那以后收藏夹里会留下什么呢？我想可能是这些：

• 有趣的Prompt和提示词技巧
• 有启发性的设计理念和思考方式
• 值得反复琢磨的哲学观点和方法论
• 那些独特的、无法被模型复制的个人见解

技术知识会过时，但思维方式和方法论会长久地保留价值。这或许才是我们真正应该收藏的东西。