Cursor是一款由人工智能驱动的集成开发环境，它支持通过自然语言指令编写或修改代码，并集成了多种大型语言模型（如GPT-4、Claude、DeepSeek-R1等），提供代码生成、智能补全、错误修复等功能。
近日，Cursor 的创始人 Michael 分享了他对于 AI 技术如何革新软件开发行业的深刻洞见。从“后代码时代”的宏伟蓝图，到 Cursor 的创立初心与发展策略，再到对未来工程师技能的展望，Michael 描绘了一个由 AI 驱动、更加高效与智能的编程新范式。
一、后代码时代：Cursor 的宏大愿景与编程新范式
Michael 指出，Cursor 的目标是创造一种全新的编程方式，从根本上改变软件构建的方法。
-
• 核心理念：未来的编程将从繁琐的“如何实现”（how）转变为更高级别的“意图表达”（what you want）。开发者只需清晰描述软件应有的功能和外观，AI 将辅助完成大部分底层实现。 -
• 超越传统编码： -
• 不同于当前依赖 TypeScript、Go、C++ 等形式化编程语言的文本编辑。 -
• 也区别于简单的“聊天机器人式”指令交互。 -
• Cursor 设想的未来编程界面将“更奇特”，代码逻辑的表现形式会更接近自然语言或伪代码，人类依然拥有精准的控制权和编辑能力。 -
• 未来工程师技能： -
• “品味”（Taste）：对构建“正确”产品的直觉和判断力将愈发重要，这包括视觉设计和更核心的“逻辑设计”能力。工程师将更像“逻辑设计师”。 -
• 减少“谨小慎微”：随着 AI 能力增强，工程师或许可以不那么过分关注底层实现的每个细节（尽管目前“Vibe Coding”仍有其局限性，AI 尚未达到完全可靠的程度）。
二、Cursor 的诞生与成长：从机械工程到AI编程的战略转向
Cursor 的创立并非一帆风顺，其背后是团队对 AI 潜力的深刻洞察和一次关键的战略调整。
-
• 灵感来源： -
• GitHub Copilot 的早期测试版展现了 AI 在编程领域的巨大潜力，是团队首次体验到真正实用的 AI 产品。 -
• OpenAI 等机构发布的 Scaling Law 论文，揭示了即使没有理论突破，仅通过扩大模型和数据规模，AI 性能也能持续提升。 -
• 最初的尝试：团队最初选择了一个看似“冷门”的领域——AI 辅助机械工程。 -
• 失败原因：缺乏领域知识（创始人非机械工程师）、3D 模型数据难以获取和处理、团队对此领域热情有限。 -
• 战略转向：在机械工程项目受挫后，团队重新审视了 AI 编程领域，认为现有工具的“雄心”不足，未能充分挖掘 AI 的潜力。这促使他们下定决心开发 Cursor。 -
• 关键认知：即使市场看似拥挤（如已有 Copilot），如果发现现有参与者不够“雄心勃勃”或其方法存在缺陷，仍然存在巨大机会。 -
• 快速迭代与用户反馈： -
• 最初版本的 Cursor 是从零开始手写的，团队在约5周内就开始全职使用自研编辑器。 -
• 产品在约3个月内上线，远超预期的用户兴趣和反馈促使团队将 Cursor 底层切换到基于 VS Code 构建，以满足用户对稳定性和扩展性的需求。 -
• 增长秘诀： -
• 持续的产品打磨和对最终目标的偏执追求。 -
• 产品驱动增长：早期几乎没有在销售和市场营销上投入，专注于把产品做好。 -
• 深入理解跨学科挑战：Cursor 的开发介于传统软件公司和基础模型公司之间，既要打造优秀的产品体验，也要在模型科学层面不断突破。
三、Cursor 的技术核心：IDE 的战略选择与自研模型的深耕
Michael 详细阐述了 Cursor 选择构建完整 IDE 而非插件，以及为何投入自研模型的原因。
-
• 为何选择构建完整 IDE？ -
• 掌控力与未来形态：坚信编程的交互界面和形态将发生巨变，现有 IDE 的扩展性不足以支撑这种变革，因此需要掌控整个应用。 -
• 人类主导：确保人类开发者始终处于主导地位，对软件拥有完全控制权。 -
• 深度集成 AI：将 AI 能力深度融入开发流程的各个环节，而不只是一个辅助工具。 -
• 未来展望：IDE 的概念会持续演化，未来可能无缝整合后台自主运行的 AI 代理任务和前台的人机协作。 -
• AI 辅助开发的挑战与应对： -
• 避免成为“AI 工程经理”，疲于审查大量低质量 AI 生成的代码。 -
• 【 actionable 】Cursor 建议：将任务分解成小块，AI 完成一小部分后即进行审查和调整，形成快速迭代循环，而非一次性交付大型任务给 AI。 -
• 自研模型的重要性（Counterintuitive Learning）： -
• 初衷：最初并未计划自研模型，认为可以依赖现有的优秀基础模型。 -
• 转变：实践中发现，为了实现极致的产品体验（如速度、成本、特定任务效果），自研或深度定制模型至关重要。 -
• 应用场景： -
• 代码自动补全 (Autocomplete)：需要极高速度（300毫秒内响应）和低成本，且专注于预测代码片段（diffs）而非通用文本。Cursor 为此训练了专门模型。 -
• 赋能大型基础模型： -
• 输入端：通过自研模型在代码库中进行“迷你谷歌搜索”，为大模型提供最相关的上下文。 -
• 输出端：大模型进行高层次的逻辑构思，然后由更小、更快的专业模型结合推理技巧，将这些构思转化为完整的代码 diff。 -
• “模型集成体”(Ensemble of Models)：采用多种模型协同工作，发挥各自优势（如 OpenAI Kevin Weil 所述），并基于开源模型（如 Llama）进行定制和微调。
四、AI 时代的护城河与市场格局
在 AI 技术飞速发展的背景下，Michael 对 Cursor 的长期竞争力与市场未来格局有独到见解。
-
• 护城河理念： -
• AI 领域的天花板极高，颠覆性创新仍有巨大空间，传统护城河易被跨越。 -
• 更像消费品市场：持续提供最佳产品是关键，而非依赖企业级市场的锁定效应。 -
• 类比90年代末的搜索引擎市场或70-90年代的计算机发展史。 -
• 拥有用户分发渠道有助于通过数据反馈改进产品。 -
• 市场潜力与竞争： -
• AI 编程工具的市场规模远超传统开发者工具市场。 -
• 未来可能出现一个主导性的通用软件构建工具，这将是一个“代际”的巨大商业机会。 -
• 虽然会有服务特定细分市场或开发流程特定环节的工具，但通用平台潜力最大。 -
• 对标 Microsoft Copilot： -
• 结构性原因：当创新潜力巨大且用户切换成本低时，市场对现有巨头并不友好。 -
• 历史性原因：Copilot 早期核心团队成员流失，以及大型组织内部协调的挑战。
五、给开发者的 Cursor 使用锦囊与职业发展建议
Michael 为 Cursor 用户和广大开发者提供了宝贵的建议。
-
• 【 actionable 】Cursor 使用技巧： -
• 培养“模型感觉”：理解当前模型能处理的任务复杂度和所需的指令明确程度。 -
• 任务分解：将大任务拆解成小块，小步快跑，频繁迭代。 -
• 大胆试错（在安全环境中）：在个人项目等非关键场景中，勇于尝试 AI 的极限，可能会发现其超出预期的能力。 -
• 持续学习：新模型发布后，重新校准对模型能力的认知。 -
• AI 对不同经验级别工程师的影响： -
• 初级工程师：可能过度依赖 AI，需要警惕。 -
• 高级工程师：可能低估 AI 的能力，固守原有工作流程。 -
• （Michael 笑称）“中高级但非顶尖架构师”级别的人可能处于最佳适应位置，能更好地平衡 AI 的使用。
六、Cursor 的人才观与团队建设：打造世界级团队
Michael 强调，人才是 Cursor 最核心的资产之一。
-
• 招聘理念： -
• 耐心寻找世界级人才，关注智力好奇心、实验精神、诚实坦率和强大的内心。 -
• 【 actionable 】独特的面试流程：候选人会进行为期两天的现场工作测试项目（Work Test Project），与团队共同完成一个模拟真实项目。这被证明在评估候选人能力和吸引人才方面非常有效，且具有一定的可扩展性。 -
• 早期曾过于关注名校背景和年轻候选人，后发现经验丰富的资深人才同样宝贵。 -
• 目前团队约60人，工程师、研究员和设计师占比极高。 -
• 应对 AI 行业的高速变化与噪音： -
• 招聘心智成熟、不过分追求外部认可的团队成员。 -
• 领导层以身作则。 -
• 团队已逐渐建立对行业噪音的“免疫系统”，能分辨真正重要的技术进展。
七、展望未来：AI 将如何重塑软件开发
Michael 认为，我们正处在一场将持续数十年的技术变革之中。
-
• 变革的深度与广度：AI 对社会的影响将比互联网更深远，堪比计算机的发明。 -
• 多领域突破：需要解决模型能力（理解不同数据类型、更快更便宜更智能、与真实世界交互）和人机交互体验等一系列独立问题。 -
• 关键力量：专注于特定知识工作领域自动化和增强的公司（如 Cursor 之于编程），将成为推动技术进步和创造用户价值的核心力量，并可能成长为巨大的商业实体。 -
• 工程师需求依旧旺盛：尽管 AI 将极大提升开发效率，但软件需求弹性巨大。目前构建许多看似简单的软件依然成本高昂，若能大幅降低成本，将释放海量新的软件需求，工程师将能够构建更多、更强大的工具。
Michael 的分享不仅揭示了 Cursor 背后的思考，更为我们展现了 AI 时代软件开发激动人心的未来。这不仅是一场技术的革新，更是一次对创造力、协作方式和价值定义的重新思考。
