Comparativo Abrangente: Cursor vs. Claude Code no Desenvolvimento de Software com IA

Introdução aos Agentes de Codificação com IA

No cenário atual do desenvolvimento de software, a ascensão dos agentes de codificação impulsionados por Inteligência Artificial (IA) tem gerado grande entusiasmo e debates sobre sua eficácia. Dois protagonistas recentes nesse campo, Cursor e Claude Code da Anthropic, lançaram suas ferramentas de codificação quase simultaneamente. Para entender qual deles oferece a melhor experiência e resultados, uma análise aprofundada foi conduzida em um aplicativo Rails em produção, um projeto de complexidade considerável que havia estagnado, tornando-o um caso de teste ideal para esses agentes. O objetivo principal era avaliar qual ferramenta se destacaria em tarefas como aprimoramento de testes, refatoração de dependências e integração de novas APIs. [Vídeo disponível sobre o tema]

Experiência do Usuário (UX)

A interface do usuário é um fator crucial na adoção de qualquer ferramenta de desenvolvimento. No caso do Cursor, a versão 0.46 promoveu o 'Agente' como modo padrão, visando uma experiência de IA unificada. Embora opere dentro de uma IDE (Ambiente de Desenvolvimento Integrado) completa, as interações com o agente são a principal forma de realizar alterações no código. O palestrante observou que, apesar das janelas de arquivo abertas, não havia muita necessidade de intervenção manual durante as ações do agente. No entanto, foram notadas algumas inconsistências na UX, como a presença de múltiplos botões 'Aceitar' e prompts de terminal que saíam da tela, tornando a navegação um pouco "clunky".

Em contraste, o Claude Code adota uma abordagem CLI (Interface de Linha de Comando) pura. A interação se dá diretamente no terminal, onde o agente examina o projeto e propõe ações, solicitando confirmação com perguntas de sim/não. O palestrante preferiu essa simplicidade, pois o agente assumia o controle quase total das ações de codificação, eliminando a necessidade de gerenciar várias janelas de arquivo. Essa delegação de controle total à IA resultou em uma experiência mais fluida para o desenvolvedor.

Qualidade do Código e Capacidades

Ambos os agentes utilizaram o modelo subjacente Claude 3.7 Sonnet para a execução das tarefas. Como esperado, grande parte do código gerado foi similar em qualidade e estrutura. Contudo, o Cursor demonstrou uma vantagem notável em sua capacidade de buscar informações na web, como destacado no vídeo. Essa funcionalidade foi crucial ao integrar o suporte Anthropic, permitindo ao Cursor consultar documentações online para encontrar a sintaxe e os parâmetros corretos da API. Em contrapartida, o Claude Code, ao enfrentar dificuldades na integração da API Anthropic, acabou "desistindo" de usar a gem e implementou a chamada de API diretamente via HTTP, demonstrando uma limitação na sua capacidade de pesquisa e adaptação a bibliotecas existentes sem acesso direto à web.

Custo e Modelos de Precificação

A questão do custo é um diferencial importante. O Claude Code opera com um modelo de precificação baseado em uso, onde o tempo total de API para as três tarefas de codificação, que totalizaram cerca de 90 minutos de trabalho, custou aproximadamente $8. Conforme a análise no vídeo, esse valor pode se tornar "não trivial" se o uso for constante, como três ou quatro horas por dia. Por outro lado, o Cursor oferece um plano de assinatura mensal de $20, que inclui 500 requisições de modelo premium. Para as mesmas tarefas, o Cursor utilizou menos de 50 requisições, o que, proporcionalmente, representaria cerca de $2 do custo mensal. Essa comparação sugere que o Cursor Agent é substancialmente mais econômico para usuários frequentes, sendo aproximadamente quatro vezes mais acessível para a carga de trabalho testada.

Autonomia e Confiança do Desenvolvedor

A autonomia dos agentes e a confiança que o desenvolvedor deposita neles são aspectos psicológicos importantes. O Claude Code se destaca por um modelo de "confiança ganha" através de permissões incrementais. Inicialmente, ele solicita permissão para cada alteração, mas oferece a opção de "Sim, e não pergunte novamente esta sessão" para comandos repetitivos. Essa abordagem permite que o desenvolvedor gradualmente confie mais no agente, liberando-o para realizar tarefas de forma quase autônoma, exceto por operações críticas como `rm`. O palestrante admitiu que, ao final da sessão com o Claude Code, ele havia dado permissão para quase todas as ações, refletindo a confiança adquirida.

Já o Cursor Agent oferece um modo "Yolo" (Você Só Vive Uma Vez), que executa comandos automaticamente, mas com um aviso de risco. O palestrante, mesmo após a experiência positiva com o Claude Code, não se sentiu confortável em ativar o modo "Yolo" no Cursor, indicando que a forma como a confiança é construída difere entre os dois. A equipe do Cursor está constantemente iterando, e é provável que um sistema de permissões incrementais similar seja implementado futuramente. [Como observado no vídeo, a capacidade de dar permissões incrementais é um ponto forte do Claude Code].

Ciclo de Vida do Desenvolvimento de Software (SDLC)

No que diz respeito ao ciclo de vida completo do desenvolvimento de software, a integração com testes e controle de versão é crucial. O palestrante buscou um fluxo de trabalho de desenvolvimento orientado a testes (TDD) ao usar os agentes. O Claude Code, em particular, demonstrou um desempenho superior ao trabalhar com testes. Seu fluxo de trabalho consistia em escrever os testes, construir o recurso, garantir que os testes passassem e, em seguida, fazer os commits. As mensagens de commit geradas pelo Claude Code foram excepcionalmente detalhadas e informativas, superando as expectativas do palestrante, que as descreveu como "as melhores mensagens de commit já escritas" no contexto de seu próprio trabalho. [O sistema de controle de versão do Claude Code é um diferencial].

Embora o Cursor possua uma UI (Interface de Usuário) de repositório Git bem integrada, que permite navegar por commits e branches, a experiência de feedback dos testes no terminal parecia menos coesa, como mencionado pelo palestrante. Além disso, as mensagens de commit automáticas do Cursor eram mais genéricas, comparáveis às que um desenvolvedor faria, ao contrário das mensagens detalhadas e verbosas do Claude Code. Acredita-se que o fato de o Claude Code ser uma ferramenta de linha de comando e operar diretamente no terminal contribui para a sua integração mais natural e eficaz com os testes e o controle de versão.

Conclusão: A Complementaridade é a Chave

Ambos os agentes de codificação, Cursor e Claude Code, são ferramentas poderosas que demonstraram a capacidade de completar tarefas complexas de codificação em um projeto real. É notável que esses agentes já conseguem performar a um nível que surpreendeu o palestrante, que anteriormente pensava que a intervenção humana seria sempre essencial no loop de desenvolvimento. [Essa capacidade de auxílio marca um ponto de virada para a IA na programação].

Em termos de UX, autonomia e integração com testes e controle de versão, o Claude Code se destacou, especialmente por sua abordagem de "confiança ganha" e mensagens de commit detalhadas. Por outro lado, o Cursor tem uma vantagem clara na capacidade de buscar informações na web e oferece um modelo de precificação baseado em assinatura que pode ser mais vantajoso para uso intensivo. Em vez de uma escolha "ou um ou outro", a verdade é que os desenvolvedores provavelmente se beneficiarão do uso de ambos. É possível, por exemplo, abrir o Claude Code dentro de um terminal do Cursor, combinando o melhor dos dois mundos. Para desenvolvedores, a recomendação é familiarizar-se com ambas as ferramentas, monitorar os custos do Claude Code (comprimindo o histórico de conversas frequentemente para reduzir despesas) e aproveitar as melhorias contínuas que as equipes por trás dessas ferramentas estão implementando. [O futuro do desenvolvimento de software pode envolver a sinergia entre diferentes ferramentas de IA].