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起初

最開始接觸 cursor 的時候是在去年年初，openAI ChatGPT 帶火了一批 AI 概念產(chǎn)品。GitHub 的 Copilot 自不用說，很早就在使用，有了大模型的加持當時也是如日中天。 我記得 cursor 當時主打的點是：

1. 可以無逢遷移 vscode ，vscode 的所有插件可以直接一鍵轉移到 cursor。連界面都一模一樣
2. 輕巧、快速。體量小，啟動快，編程效率高
3. 可用免費的 AI 模型進行提示。

當時體驗下來發(fā)現(xiàn)也確實如宣傳所說，是挺快，但是沒有那么強的吸引力讓我愿意換 vscode 和 idea 。我使用最多的還是 vscode+idea+copilot+chatgpt ?；旧蠞M足我日常開發(fā)的需求了。當然后來又加上了 warp

現(xiàn)在

最近我又體驗了一下 cursor ，發(fā)現(xiàn)它和原來的版本有很大的不同。而這一次，徹底改變了對它的看法。目前我已將編程工具切換到了 cursor，很心甘情愿的切換了過去。

原理

先說最重要的，一切事情有困就有果，有果就有因，cursor 好用的功能有很多，但最重要的我認為只有一個。關于這個功能，我要說明一下它的原理。

其實市面上的 AI 編程助手類工具不止一個，比較好用的有:

• github 的 copilot
• 字節(jié)豆包的 marscode
• 阿里的 通義靈碼

大家都知道，這些工具背后是各家的 LLM ,提示質量的高低主要取決于這些大模型的能力。而所有的工具都只是基于當前文件的。無論是代碼解釋、優(yōu)化、生成注釋，都是基于當前文件的內容，無論是針對文件、類、方法。你對代碼提問的 codeBase 是單文件，上下文自然也是當前打開的這個單文件。

這就是現(xiàn)在的這些 AI 編程工具的運行邏輯，從當前文件中獲得代碼的上下文再結合你的提問（prompt）,一起發(fā)給 LLM，最后得到結果。其實這已經(jīng)能解決不少問題了，在沒有 cursor 之前感覺很不錯，寫程序確實能提高效率。

我們覺得上面那些工具很不錯是因為我們沒有用過更好的工具：

• cursor 的 codeBase 是整個工程
• cursor 的 codeBase 是整個工程
• cursor 的 codeBase 是整個工程

可能有的伙伴看到這幾個字立刻就懂我是什么意思了，對，就是那個你越想越激動的事情。

cursor 的邏輯是，先將工程內的所有代碼進行索引和向量化（Embedding），再之后你的所有提問都是基于整個工程給你答案，它會將你的提問結合整個工程的代碼一起提交給 LLM，默認有這些模型：

注意這里不包含 deepseek-coder，那是我自己添加的。

這很像基于 RAG 方法論的系統(tǒng)實現(xiàn)，只不過外掛的知識庫是代碼庫而已。

這就是我認為最重要的功能，我說清楚了它的邏輯，接下來我們來說基于這個功能能做什么，這才是最激動人心的部分

能解決的問題

代碼補全

之前工具的代碼補全雖然使用了 LLM，但仍然不那么精準，因為它只能把當前文件作為上下文，而 cursor,它的 codeBase 是基于整個工程的，它的代碼補全相當于是分析了你整個工程的代碼基礎之上給的建議，那是正當?shù)木珳拾　＿@也就是為什么有的朋友說，現(xiàn)在用 cursor 寫程序一路 tab 下來就完事兒了，比自己寫的還好。簡直就是自動化編程。

智能糾錯

這代碼你就放心寫吧，如果你寫著寫著寫錯了，cursor 會在你輸入的時候自動糾正你的錯誤

它為啥能糾錯，它怎么知道我寫錯了？ 對，還是 codeBase，你的整個工程它都了如指掌。

聊天

太基礎的功能了，然而因為 codebase，它就有了無限可能。首先，你可以在當前文件中針對某一部分來提問，比如你要重構一個方法什么的

它會重構的比較好，因為它的 codebase 是整個工程。

你也可以單獨打開一個聊天窗口

在這里提問可以僅針對當前文件、文件夾、圖片、文檔、網(wǎng)絡或者整個 codebase

最重要就是這個 Codebase 這是可以發(fā)揮無限想像的地方。

由于篇幅的原因，我不會把所有的細節(jié)全部用圖片或視頻的形式放出來，因為太多了，但你看我的描述也一定能體會到 cursor 的強大，這里我舉幾個例子，這些例子我已經(jīng)測試成功并且在工作中使用了，它很強，很實用：

1. 我是項目主要的開發(fā)者，我現(xiàn)在想針對某個功能進行重構，注意不是一個類，一個文件，而是整個功能的重構。我讓 cursor 給出我具體的建議和修改的代碼。它實現(xiàn)了，非常具體、清晰、詳細、正確率高達 95 % 以上（claude 模型）
2. 我有一個陳舊的項目，代碼中幾乎沒有注釋，也沒有接口文檔。我現(xiàn)在想從代碼中分析出一份 api 接口文檔，要包括地址、請求類型、請求和響應字段，以及示例 json。 它也實現(xiàn)了，就是我想要的內容，100% 正確
3. 我有一個小白同事，剛進項目組，對他要負責的功能模塊完全不知道流程是什么，不巧的是整個項目也沒有什么文檔，需要他去看代碼自己梳理。他讓 cursor 幫他梳理出項目中有關 oauth2 認證、鑒權的完整流程。從第一個請求開始，到最后一個請求數(shù)據(jù)返回，包括所有相關的代碼片段和執(zhí)行路徑。cursor 瞬間完成了，正確率 100%
4. 我有一個測試同事，想寫關于某個重要模塊的測試用例及測試報告，cursor 基于整個項目的 codebase 幫他一步一步實現(xiàn)了。
5. 我有個前端同事上傳了一張別人設計的不錯的界面的圖片，他讓 cursor 幫他根據(jù)他 vue2 項目的情況自動生成頁面代碼,cursor 瞬間完成了，和圖片的相似度達到 85%
6. 我有個大數(shù)據(jù)開發(fā)同事，他正在重構之前寫的 SQL，他把建表語句告訴 cursor 后，讓他把一批 sql文件根據(jù)他的要求進行了重構，cursor 很快就完成了。
7. 我有個運維同事，他之前把所有運維的工作全部代碼化了。在一個倉庫里，現(xiàn)在基礎設施有一些變動，他讓 cursor 根據(jù)現(xiàn)有的運維腳本和代碼進行重構，cursor 瞬間就完成了，正確率 90%
8. 我還有個產(chǎn)品同事，現(xiàn)在不怎么用 Axure 畫原型了，他說和 cursor 交流一下基礎上就能出前端代碼，跟前端學了點兒基礎知識，原型幾分鐘就搞定了。
9. 我有個朋友，現(xiàn)在想將 .net 項目轉成 java，他原先估計要組一個團隊至少 5 個后端一起干，現(xiàn)在他一個人正在一步一步地用 cursor 幫助他實現(xiàn)。
10. 我還有個朋友。。。。。

我想你應該知道我想說什么了，我想你也知道 cursor 為什么足以讓我興奮了。而所有的這些原因，都是因為它最重要的原理，它的 codebase，它和其他產(chǎn)品不一樣的邏輯。

cursor 當然還有一些其他功能我沒有介紹到，不過那都不重要，你已經(jīng)知道了它的邏輯，它的核心原理和功能，剩下的就交給你了，交給你的想象力和創(chuàng)造力了。

優(yōu)點和缺點

以上的內容怎么看都是 cursor 的優(yōu)點，然而在閱讀的過程中你一定想到它還有許多令人擔心的問題，沒錯。首先就是數(shù)據(jù)安全。雖然 cursor 官方宣稱數(shù)據(jù)是保存在本地的，不會被上傳，但是我知道你一定擔心。這是個有意思的問題，因為關于這一點無論對方如何承諾你都不會輕信，隱私和方便它永遠是問題的兩端，我們不可能全都要，所以要做個取舍。

然后就是價格，cursor 前兩周是免費使用的，然后再用就要收費了，怎么收費呢？

我說一下重點，如果你使用 cursor 是包含兩部分費用的，一部分是軟件的費用，這部分比如一個月 20$ 是付給 cursor 的，另一部分是模型的使用費用，這個是你付給像 openAI 這樣的模型提供商的。那么加起來可能一個月你至少有 30$ 以上的成本。不過關于模型這部分，因為 cursor 可以添加 deepseek 的 coder 模型，所以模型使用成本算是打下來了，因為 deepseek 模型的 API 是白菜價

不但是白菜價，首次注冊人家還送 500萬 tokens

總結來說，除了優(yōu)點都是缺點，包括：

• 成本不低
• 數(shù)據(jù)安全

這兩點加起來對很多人來說就望而卻步了，當然還要解決網(wǎng)絡的問題。不過我覺得國內的公司一定不會坐以待斃，一定很快就會有類似的產(chǎn)品上線了，到時候網(wǎng)絡就不是問題了。

未來

正如我標題所寫，因為看到了 cursor，這次我真的覺得程序員有危機了，尤其是對于初級的、新手程序員。因為我用工具雖然可能有一點點錯誤，但它可以瞬間完成一些基礎的工作，完全可以替代人了，我不需要招那么多人來干那些 “臟活累活” ，我只需要幾個高級并且會使用高級工具的人才就可以了，他們創(chuàng)造的人效是原來的 10 倍以上。

再進一步，自動化編程可以期待了嗎？ 也就是提一個描述得很清晰的需求給 AI，他能自動把程序寫好，有公司正在做：https://www./ 原先我覺得他在吹牛，現(xiàn)在，尤其是使用了 cursor 后，我覺得可能不遠了。

思考

我在最近幾年思考了一個問題，很多企業(yè)沒有業(yè)務知識庫，就算是有，文檔也不全，也不及時更新，這個所謂的企業(yè)內部的業(yè)務知識庫也是名存實亡。那如果需要了解業(yè)務的時候怎么辦？ 比如需要大版本更新，重大業(yè)務調整的時候，怎么辦呢？ 找開發(fā)看代碼是最準的了，然后這些辛苦的工作又 TMD 轉到開發(fā)這兒來了。

我想來想去，感覺沒有什么非常好的解法。雖然可以用 RAG 來解決一部分的問題，但沒有完全解決，因為只要文檔不是最新的，文檔有問題，一切基于知識庫的分析全都是錯的。直到 cursor 出現(xiàn)了，我覺得問題可以以另外一種方式來解決了。因為代碼是準的，代碼就是錯那也是代碼的 bug。但它是準的，代碼寫錯了，也是準的。代碼什么樣線上就是什么樣，業(yè)務就是什么樣。

那么整個企業(yè)的業(yè)務知識就已經(jīng)在代碼里了，只需要從代碼倉庫提煉就可以了，我們借助 cursor 或者以后什么其他類似的工具再加工一下就完成可以提煉出準確、實時、可用的企業(yè)業(yè)務知識了。而這個 “知識” 才是企業(yè)真正的業(yè)務資產(chǎn)。代碼就算沒了，根據(jù)業(yè)務重建都可以，反過來，如果你對業(yè)務不了解，給你代碼也沒用。