Claude Code + Cursor: O que 30 sessões de uso combinado me ensinaram

Acompanhei 30 sessões de desenvolvimento comparando Claude Code sozinho, Cursor sozinho e uso combinado. O fluxo de trabalho combinado reduziu o tempo de implementação em aproximadamente 40% em comparação com qualquer ferramenta isolada, mas apenas quando eu direcionei as tarefas para o ponto forte de cada ferramenta.¹

Resumo

Claude Code se destaca em operações de terminal, alterações em múltiplos arquivos e delegação de tarefas agentic. Cursor se destaca em completions inline, edições rápidas em arquivo único e sugestões de código em tempo real. Após 30 sessões monitoradas construindo o blakecrosley.com, meu sistema de hooks do Claude Code e vários aplicativos iOS, encontrei uma divisão clara: Claude Code para amplitude (arquitetura, refatorações em múltiplos arquivos, testes, deploy), Cursor para profundidade (implementação em arquivo único, sugestões inline, revisão visual de diff). A combinação elimina o overhead de troca de contexto de forçar qualquer ferramenta no domínio da outra.

---

Onde cada ferramenta se destaca

Pontos fortes do Claude Code

Capacidade	Por que o Claude Code vence	Meu exemplo
Refatorações em múltiplos arquivos	Lê, planeja e edita em toda a base de código	Refatorei 8 módulos Python para o sistema de deliberação em uma sessão
Operações de terminal	Acesso direto ao shell para git, testes, builds	Executa meu linter de blog com 12 módulos, suítes pytest, operações git
Delegação agentic	Subagentes lidam com tarefas independentes em paralelo	3 agentes de exploração coletando dados CSS enquanto eu escrevo
Pesquisa e exploração	Ferramentas glob, grep e read para compreensão da base de código	Pesquisei 95 arquivos de hooks para padrões de eventos de ciclo de vida
Automação personalizada	Hooks, skills e comandos para automação de fluxo de trabalho	95 hooks, 44 skills automatizam verificações de qualidade e segurança

Pontos fortes do Cursor

Capacidade	Por que o Cursor vence	Meu exemplo
Completions inline	Sugestões em tempo real enquanto você digita	Implementações de views SwiftUI, completando padrões @Observable
Edições rápidas em arquivo único	Alterações rápidas e precisas no editor	Ajustes de propriedades CSS em critical.css
Revisão visual de diff	Prévia lado a lado das mudanças antes de aceitar	Revisando mudanças geradas em templates HTML
Fluxo de tab completion	Aceitar/rejeitar sugestões sem sair do editor	Preenchendo corpos de funções Python

---

Três exemplos reais de fluxo de trabalho

Exemplo 1: Sistema de qualidade do blog (Claude Code → Cursor → Claude Code)

Tarefa: Construir um linter de blog com 12 módulos e verificação de citações.

Claude Code (arquitetura, 45 min): Leu o content.py existente, projetou a estrutura dos módulos, criou blog_lint.py com 6 módulos iniciais (validação de meta, verificação de notas de rodapé, detecção de linguagem em blocos de código), integrou o CLI em blog-lint.py, executou os testes iniciais.

Cursor (polimento da implementação, 20 min): Refinou padrões regex para detecção de citação sem URL, ajustou o matching de ONLINE_PATTERNS, adicionou tratamento de casos extremos para citações de artigos acadêmicos vs. referências web. Os completions inline do Cursor se destacaram na iteração de regex — eu podia digitar padrões parciais e aceitar/rejeitar sugestões mais rápido do que descrever o padrão para o Claude Code.

Claude Code (validação, 15 min): Executou a suíte completa de testes (77 testes), corrigiu 3 falhas do refinamento de regex, fez lint em todos os 33 posts do blog, criou o commit.

Total: 80 min. Estimativa com Claude Code sozinho: 100 min. Estimativa com Cursor sozinho: 150+ min (Cursor tem dificuldade com infraestrutura de testes em múltiplos arquivos).

Exemplo 2: View SwiftUI para iOS (Cursor → Claude Code)

Tarefa: Construir uma view de cartão de repetição espaçada para o Ace Citizenship.

Cursor (implementação, 30 min): Construiu toda a view SwiftUI: animação de virar cartão, indicador de progresso, revelação de resposta. Os completions inline do Cursor para SwiftUI são fortes porque o framework tem padrões consistentes. Completar com tab @Observable, NavigationStack e cadeias de modificadores pareceu natural.

Claude Code (integração, 10 min): Conectou a view ao fluxo de navegação, adicionou queries SwiftData, executou o build, corrigiu uma incompatibilidade de tipo entre o view model e o modelo de dados.

Total: 40 min. Essa tarefa era 75% trabalho em arquivo único, então o Cursor fez a maior parte do trabalho pesado.

Exemplo 3: Infraestrutura de hooks (Claude Code dominante)

Tarefa: Construir recursion-guard.sh com rastreamento de orçamento de spawn.

Claude Code (100% da implementação): Essa tarefa era inteiramente multi-arquivo: lendo 14 configs JSON, editando o script de hook, atualizando a inicialização do session-start, testando em múltiplos cenários de spawn de agentes e validando com 48 testes de integração bash. O Cursor não agrega valor aqui — o trabalho abrange muitos arquivos e requer operações de terminal (executar scripts de teste, verificar saída de hooks, validar carregamento de configs JSON).

---

Onde a combinação falha

Falha 1: Divergência de contexto entre ferramentas

O Claude Code faz alterações no sistema de arquivos. O Cursor vê essas alterações no editor. Mas o contexto do Cursor (.cursorrules, arquivos abertos, edições recentes) não sabe sobre as decisões arquiteturais que o Claude Code tomou. Já tive o Cursor sugerindo padrões que contradiziam a arquitetura que o Claude Code acabou de estabelecer, porque os arquivos MDC do Cursor não foram atualizados.

Minha solução: Após uma sessão de arquitetura com Claude Code, eu atualizo o .cursorrules ou os arquivos MDC relevantes com os novos padrões antes de mudar para o Cursor. Isso adiciona 2-3 minutos de overhead, mas evita que o Cursor lute contra a nova arquitetura.

Falha 2: Edições sobrepostas no mesmo arquivo

Ambas as ferramentas podem editar o mesmo arquivo. Se o Claude Code modifica content.py e eu mudo para o Cursor para ajustar uma função no mesmo arquivo, o Cursor ocasionalmente sugere alterações baseadas no estado pré-edição (seu índice ainda não atualizou). O resultado: edições conflitantes que exigem resolução manual.

Minha solução: Fechar e reabrir o arquivo no Cursor após o Claude Code editá-lo. Ou usar o Claude Code para o arquivo inteiro se múltiplas edições forem necessárias.

Falha 3: Tarefas pesadas em terminal não se dividem bem

Tarefas que requerem interação frequente com o terminal (depuração de falhas em testes, iteração em shell scripts, execução de builds) não se beneficiam do Cursor de forma alguma. Mudar para o Cursor no meio de um debug só para fazer uma correção de uma linha adiciona um overhead de troca de janela que excede o tempo de digitação economizado.

Minha regra: Se a tarefa requer mais de 3 comandos de terminal, fique no Claude Code para a tarefa inteira.

---

Resumo dos dados das sessões

Métrica	Claude Code sozinho	Cursor sozinho	Combinado
Tarefas multi-arquivo (tempo médio)	45 min	90 min	50 min
Tarefas de arquivo único (tempo médio)	15 min	8 min	8 min
Tarefas pesadas em terminal	30 min	N/A	30 min
Overhead de configuração de contexto	2 min	1 min	5 min
Tarefas de arquitetura + polimento	60 min	80 min	40 min

O fluxo de trabalho combinado vence mais nas tarefas de “arquitetura + polimento”, onde o Claude Code lida com o trabalho estrutural e o Cursor lida com o trabalho de detalhe. O fluxo combinado adiciona 3-5 minutos de overhead de troca de contexto por tarefa, o que significa que tarefas com menos de 10 minutos não se beneficiam da divisão.²

---

Minha divisão atual

Tipo de tarefa	Ferramenta	Justificativa
Refatorações em múltiplos arquivos	Claude Code	Lê e edita em toda a base de código
Escrita e depuração de testes	Claude Code	Requer terminal para execução de testes
Operações Git	Claude Code	Acesso direto ao shell
Implementação de views SwiftUI	Cursor	Completions inline fortes
Ajustes de propriedades CSS	Cursor	Feedback visual no editor
Implementação de função única	Cursor	Fluxo de tab completion
Desenvolvimento de hooks/scripts	Claude Code	Pesado em terminal, múltiplas configs
Escrita de posts do blog	Claude Code	Linting e validação em múltiplos arquivos
Iteração de padrões regex	Cursor	Iteração inline mais rápida

---

Principais conclusões

Para desenvolvedores adotando ambas as ferramentas: - Use Claude Code para qualquer coisa envolvendo múltiplos arquivos, comandos de terminal ou execução autônoma de tarefas - Use Cursor para edições em arquivo único, completions inline e revisão visual de diff - Atualize os arquivos de contexto compartilhado (CLAUDE.md, .cursorrules) após mudanças arquiteturais para evitar divergência de contexto - Tarefas com menos de 10 minutos não se beneficiam da divisão entre ferramentas; o overhead de troca de contexto excede o tempo economizado

Para líderes técnicos avaliando ferramentas de IA: - As ferramentas atendem a fases diferentes do fluxo de trabalho; avaliar qualquer uma isoladamente ignora o valor da combinação - Acompanhe a proporção de arquitetura vs. polimento do trabalho da sua equipe para estimar o benefício do fluxo combinado

---

Referências