■ChatGPT 適合什麼場景？
適合：
- 單檔 MCU 小專案
- 架構草稿
- 提示詞生成
- 邏輯驗證
不適合：
- 多檔專案同步修改
- 長時間上下文管理
結論：
ChatGPT 像一個超強的技術顧問，但不是 IDE。
(補充)1.其實也不一定是GPT 你也可以用別的AI 像Gemini 等等
2.G蛋是付費的ChatGPT (20USD/月)
流量比較大 也可上傳檔案(截圖 程式碼...)
■Cursor 適合什麼場景？
適合：
- 多檔專案
- 直接改程式碼
- 一次調整多個檔案的內容
限制：
- token 限制 (可以想成對話次數)
- 上下文爆掉會變笨 (補充說明)
結論：
Cursor 是 AI IDE，而不是思考引擎。
(補充)
1.變笨是指下圖箭頭指向處
這個百分比若越高，表示他記了越多東西，
若到90%以上甚至100% 出錯率會提升。
因此有時需要開新對話，
但又要重新讓他了解一下來龍去脈，
所以要寫一個專案功能基礎檔，
讓他可以同步比較快。
2.Cursor是需要付費(大約20USD/月) ，此等級的訂閱是有token限制的，
但目前對G蛋來說都還是夠用，同時開發三個專案用白話文來溝通。
(G蛋的個人網頁就是用Cursor做的)
■兩者搭配
若在現有的資費下
G蛋個人未來可能較適合的是
工作流示意
- ChatGPT → 設計架構 / 生 提示詞(prompt) 貼給cursor
- Cursor → 改專案 code
- 人 → 最終判斷
■真正的問題不是 token，而是時間成本
token 很重要，但工作節奏更重要。
有時直接白話講給 Cursor，
雖然多花 token，
但工作流程跟自己的思考流順很多，
不會被中斷，也蠻重要的。
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如果你對 工具怎麼用 已經有感覺，
那下一個問題其實更重要：
AI、IDE 與工程師之間到底是什麼關係？
我在 Medium 另一篇文章中，
用三層結構拆解：
- 模型
- AI IDE
- 工程師決策
那篇不是實作示範，
而是回到本質：
AI 不只是一個工具。
有興趣可以去看看那篇：
AI 不只是一個工具：ChatGPT 與 Cursor 的角色差異
我把整個韌體架構與分層方式
整理成一個系統索引頁：
👉（連結）
另外，
我會在留言區補充：
延伸閱讀
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或進一步說明
有興趣可以往下看。
