Claude Code + Cursor : ce que 30 sessions d'utilisation combinée m'ont appris

J’ai suivi 30 sessions de développement en comparant Claude Code seul, Cursor seul et l’utilisation combinée. Le workflow combiné a réduit le temps d’implémentation d’environ 40 % par rapport à l’un ou l’autre outil utilisé seul, mais uniquement lorsque j’ai attribué les tâches en fonction des forces de chaque outil.¹

TL;DR

Claude Code excelle dans les opérations terminal, les modifications multi-fichiers et la délégation de tâches agentiques. Cursor excelle dans les complétions en ligne, les modifications rapides sur un seul fichier et les suggestions de code en temps réel. Après 30 sessions suivies pour construire blakecrosley.com, mon système de hooks Claude Code et plusieurs applications iOS, j’ai trouvé une division claire : Claude Code pour l’ampleur (architecture, refactorisations multi-fichiers, tests, déploiement), Cursor pour la profondeur (implémentation sur un seul fichier, suggestions en ligne, revue visuelle des diffs). La combinaison élimine le coût du changement de contexte lorsqu’on force l’un ou l’autre outil dans le domaine de l’autre.

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Où chaque outil l’emporte

Les forces de Claude Code

Capacité	Pourquoi Claude Code l’emporte	Mon exemple
Refactorisations multi-fichiers	Lit, planifie et modifie l’ensemble des bases de code	Refactorisation de 8 modules Python pour le système de délibération en une seule session
Opérations terminal	Accès direct au shell pour git, tests, builds	Exécute mon linter de blog à 12 modules, les suites pytest, les opérations git
Délégation agentique	Les sous-agents gèrent des tâches indépendantes en parallèle	3 agents d’exploration collectant des données CSS pendant que j’écris
Recherche et exploration	Outils Glob, grep et read pour comprendre la base de code	Recherche dans 95 fichiers de hooks pour les patterns d’événements de cycle de vie
Automatisation personnalisée	Hooks, skills et commandes pour l’automatisation du workflow	95 hooks, 44 skills automatisent les contrôles de qualité et de sécurité

Les forces de Cursor

Capacité	Pourquoi Cursor l’emporte	Mon exemple
Complétions en ligne	Suggestions en temps réel pendant la saisie	Implémentations de vues SwiftUI, complétion des patterns @Observable
Modifications rapides sur un seul fichier	Changements rapides et précis dans l’éditeur	Ajustements de propriétés CSS dans critical.css
Revue visuelle des diffs	Aperçu côte à côte des modifications avant acceptation	Revue des modifications de templates HTML générés
Flux de complétion par tabulation	Accepter/rejeter les suggestions sans quitter l’éditeur	Complétion du corps de fonctions Python

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Trois exemples concrets de workflow

Exemple 1 : Système de qualité du blog (Claude Code → Cursor → Claude Code)

Tâche : Construire un linter de blog à 12 modules avec vérification des citations.

Claude Code (architecture, 45 min) : Lecture du fichier content.py existant, conception de la structure des modules, création de blog_lint.py avec 6 modules initiaux (validation des métadonnées, vérification des notes de bas de page, détection du langage des blocs de code), câblage du CLI dans blog-lint.py, exécution des tests initiaux.

Cursor (peaufinage de l’implémentation, 20 min) : Affinement des patterns regex pour la détection citation-sans-url, ajustement du matching ONLINE_PATTERNS, ajout de la gestion des cas limites pour les citations de publications académiques par rapport aux références web. Les complétions en ligne de Cursor excellaient pour itérer sur les regex — je pouvais taper des patterns partiels et accepter/rejeter les suggestions plus rapidement que décrire le pattern à Claude Code.

Claude Code (validation, 15 min) : Exécution de la suite de tests complète (77 tests), correction de 3 échecs liés à l’affinement des regex, lint des 33 articles de blog, création du commit.

Total : 80 min. Estimation avec Claude Code seul : 100 min. Estimation avec Cursor seul : 150+ min (Cursor peine avec l’infrastructure de tests multi-fichiers).

Exemple 2 : Vue SwiftUI iOS (Cursor → Claude Code)

Tâche : Construire une vue de cartes à répétition espacée pour Ace Citizenship.

Cursor (implémentation, 30 min) : Construction de l’intégralité de la vue SwiftUI : animation de retournement de carte, indicateur de progression, révélation de la réponse. Les complétions en ligne de Cursor pour SwiftUI sont performantes car le framework possède des patterns cohérents. La complétion par tabulation de @Observable, NavigationStack et des chaînes de modificateurs semblait naturelle.

Claude Code (intégration, 10 min) : Câblage de la vue dans le flux de navigation, ajout des requêtes SwiftData, exécution du build, correction d’une incompatibilité de type entre le view model et le modèle de données.

Total : 40 min. Cette tâche consistait à 75 % en travail sur un seul fichier, donc Cursor a fait l’essentiel du travail.

Exemple 3 : Infrastructure de hooks (Claude Code dominant)

Tâche : Construire recursion-guard.sh avec suivi du budget de spawn.

Claude Code (100 % de l’implémentation) : Cette tâche était entièrement multi-fichiers : lecture de 14 fichiers de configuration JSON, modification du script de hook, mise à jour de l’initialisation session-start, tests sur plusieurs scénarios de spawn d’agents et validation avec 48 tests d’intégration bash. Cursor n’apporte aucune valeur ici — le travail s’étend sur trop de fichiers et nécessite des opérations terminal (exécution de scripts de test, vérification de la sortie des hooks, validation du chargement de configuration JSON).

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Où la combinaison échoue

Échec 1 : Dérive du contexte entre les outils

Claude Code effectue des modifications sur le système de fichiers. Cursor voit ces modifications dans l’éditeur. Mais le contexte de Cursor (.cursorrules, fichiers ouverts, modifications récentes) ne connaît pas les décisions architecturales prises par Claude Code. J’ai eu des cas où Cursor suggérait des patterns qui contredisaient une architecture que Claude Code venait d’établir, parce que les fichiers MDC de Cursor n’avaient pas été mis à jour.

Ma solution : Après une session d’architecture avec Claude Code, je mets à jour .cursorrules ou les fichiers MDC pertinents avec les nouveaux patterns avant de passer à Cursor. Cela ajoute 2-3 minutes de surcharge mais empêche Cursor de combattre la nouvelle architecture.

Échec 2 : Modifications concurrentes sur le même fichier

Les deux outils peuvent modifier le même fichier. Si Claude Code modifie content.py et que je passe à Cursor pour ajuster une fonction dans le même fichier, Cursor suggère parfois des modifications basées sur l’état pré-édition (son index ne s’est pas rafraîchi). Le résultat : des modifications conflictuelles qui nécessitent une résolution manuelle.

Ma solution : Fermer et rouvrir le fichier dans Cursor après que Claude Code l’a modifié. Ou utiliser Claude Code pour l’intégralité du fichier si plusieurs modifications sont nécessaires.

Échec 3 : Les tâches intensives en terminal ne se divisent pas bien

Les tâches nécessitant une interaction fréquente avec le terminal (débogage d’échecs de tests, itération sur des scripts shell, exécution de builds) ne bénéficient pas du tout de Cursor. Passer à Cursor en plein débogage juste pour effectuer une correction d’une ligne ajoute une surcharge de changement de fenêtre qui dépasse le temps de saisie économisé.

Ma règle : Si la tâche nécessite plus de 3 commandes terminal, restez dans Claude Code pour l’intégralité de la tâche.

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Résumé des données de session

Métrique	Claude Code seul	Cursor seul	Combiné
Tâches multi-fichiers (temps moyen)	45 min	90 min	50 min
Tâches mono-fichier (temps moyen)	15 min	8 min	8 min
Tâches intensives en terminal	30 min	N/A	30 min
Surcharge de mise en place du contexte	2 min	1 min	5 min
Tâches architecture + peaufinage	60 min	80 min	40 min

Le workflow combiné l’emporte surtout sur les tâches « architecture + peaufinage » où Claude Code gère le travail structurel et Cursor gère le travail de détail. Le workflow combiné ajoute 3-5 minutes de surcharge de changement de contexte par tâche, ce qui signifie que les tâches de moins de 10 minutes ne bénéficient pas de la division.²

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Ma répartition actuelle

Type de tâche	Outil	Raisonnement
Refactorisations multi-fichiers	Claude Code	Lit et modifie l’ensemble de la base de code
Écriture et débogage de tests	Claude Code	Nécessite le terminal pour l’exécution des tests
Opérations git	Claude Code	Accès direct au shell
Implémentation de vues SwiftUI	Cursor	Complétions en ligne performantes
Ajustements de propriétés CSS	Cursor	Retour visuel dans l’éditeur
Implémentation d’une seule fonction	Cursor	Flux de complétion par tabulation
Développement de hooks/scripts	Claude Code	Intensif en terminal, multi-configuration
Rédaction d’articles de blog	Claude Code	Lint et validation multi-fichiers
Itération sur les patterns regex	Cursor	Itération en ligne plus rapide

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Points clés à retenir

Pour les développeurs adoptant les deux outils : - Utilisez Claude Code pour tout ce qui implique plusieurs fichiers, des commandes terminal ou une exécution autonome de tâches - Utilisez Cursor pour les modifications sur un seul fichier, les complétions en ligne et la revue visuelle des diffs - Mettez à jour les fichiers de contexte partagés (CLAUDE.md, .cursorrules) après les changements architecturaux pour éviter la dérive du contexte - Les tâches de moins de 10 minutes ne bénéficient pas de la division entre outils ; la surcharge du changement de contexte dépasse le temps économisé

Pour les responsables d’équipe évaluant les outils IA : - Les outils servent différentes phases du workflow ; évaluer l’un ou l’autre isolément manque la valeur combinée - Suivez le ratio architecture/peaufinage du travail de votre équipe pour estimer le bénéfice du workflow combiné

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Références