深入探秘 Cursor 的工作原理与应用解析

作品声明：内容取材于网络

今天我想跟你聊聊Cursor，这个结合了AI技术的代码编辑器。它通过深度学习和语义索引，让开发者的工作变得更加高效。Cursor的界面和功能跟VS Code很像，但它有自己的AI特色，能够智能编辑代码和检查错误。

接下来，咱们从这里开始～～

你可能已经听说了OpenAI以高达30亿美元的价格收购Windsurf的新闻！与此同时，Cursor的母公司Anysphere也在以90亿美元的估值融资9亿美元！对于生成代码的应用来说，这笔投资可是相当可观。

而且，如果你知道Cursor现在的年收入已经达到3亿美元，还被认为是增长最快的SaaS产品之一，那么这样的估值就显得非常合理了。

不过，有一个问题我一直在想：Cursor和Windsurf到底有什么特别之处？它们的内部是如何运作的？难道它们不就是改头换面后的VS Code吗？

Cursor是什么？它能做些什么？

Cursor就是这样一款以AI为核心的代码编辑器，专门帮助开发者提高编码效率，能够辅助编写和修改代码。其实它是基于Visual Studio Code（VS Code）的一个“变种”，在这基础上增强了强大的AI功能。可以把Cursor看成是集成在IDE（集成开发环境）中的智能编程助手，能够实时理解你的项目并提供帮助。

那么，它是如何实现的呢？主要依赖于对整个代码库的深度索引，学习用户的编程风格。通过将完整的代码库转化为“向量嵌入”（vector embeddings），它能够更轻松地识别错误，给出改进建议，甚至自动进行重构。

我猜你可能用过Cursor，但咱们还是快速回顾一下它的主要功能吧：

AI聊天助手（具上下文感知能力）

Cursor提供了一个聊天侧边栏，你可以像聊天一样与AI讨论代码。与普通聊天机器人不同，它能够感知你当前打开的文件、光标位置以及整个项目的上下文。你可以问它“这个函数有没有bug？”之类的问题，它会基于真实代码给你反馈。

语义代码搜索

Cursor就像一个聪明的代码搜索引擎。它不仅仅依靠关键词匹配，而是使用语义搜索来理解你提问的意思，从而找到相关的代码。例如，如果你问：“日志配置在哪里？”Cursor会找出可能包含配置的代码片段或文件。

在后台，它通过为每个文件计算“嵌入向量”来对整个代码库建立索引（将代码语义转化为数字向量），从而有效回答涉及整个项目的问题。它能找到最相关的代码块，然后将这些内容提供给AI进行反馈。

智能重构与多文件编辑

Cursor具备强大的重构能力，支持逻辑上或大范围的代码重构。这些操作可以通过自然语言指令完成。它所使用的是一个专门的小型编辑模型，与回答你问题的主语言模型是不同的。

行内代码补全（Tab补全）

就像GitHub Copilot一样，Cursor在你输入时也会提供行内补全。但不同的是，Cursor的AI更“聪明”，不仅能预测下一个单词，还能根据上下文推测接下来几行代码，甚至是你可能进行的下一步逻辑操作。

其他提升效率的功能，比如Cmd/Ctrl+K

用得更方便的快捷命令

其实呢，Cursor还有一些特别实用的快捷命令。比如说，按下Cmd+K就能迅速生成或编辑代码。操作起来超级简单，你只需要选中想修改的那段代码，按下快捷键，然后用自然语言说出你想要的更改（比如“优化这个循环”），AI就会自动为你搞定。

Cursor的技术架构揭秘

现在，咱们深入聊聊这些功能背后的技术架构。总体来说，Cursor是由一个客户端应用（基于VS Code的编辑器）和一系列后端AI服务组成的。接下来，我们就来看看这个客户端和服务器是如何合作，完成语言模型提示、代码索引和修改应用的。

Cursor与原版VS Code的区别

Cursor的桌面应用其实是基于VS Code开发的一个“分支版本”。也就是说，它继承了VS Code的核心编辑功能、用户界面和插件生态。这样，Cursor就能享受到VS Code大部分的IDE功能，比如文本编辑、语法高亮、语言服务支持和调试等，同时又能在此基础上添加自己的AI功能。

此外，Cursor的客户端还包含一些自定义的UI元素，比如聊天侧边栏、Composer面板，以及用于触发AI操作的快捷键（像Tab、Cmd+K）。因为是完整的分支，而不仅仅是一个插件，Cursor能将AI深度整合到开发流程中——例如，补全功能可以直接嵌入编辑器的建议系统，而聊天助手也能直接修改文件。

构建自定义沙盒环境

Cursor使用语言服务器（和VS Code一样，支持Python、TypeScript、Go等语言）来实时获取代码信息，提供“跳转定义”、“查找引用”和错误提示等功能。而Cursor对这些能力进行了更富创意的利用。特别是，它实现了一个叫“影子工作区”的概念：这是一个隐藏的后台空间，AI可以在这里安全地测试修改，并从语言服务器获取反馈。

比如，当AI生成了一段代码时，Cursor会在一个看不见的编辑器窗口中应用这些更改（不影响你正在工作的文件），然后让语言服务器检查有没有错误或类型问题。这些诊断结果会反馈给AI，帮助它优化建议后再呈现给你——是不是特别神奇？

简单来说，客户端为AI提供了一个带有编译器和linter的沙盒开发环境，这样能提高代码修改的准确性。（目前是通过一个不可见的Electron窗口来镜像你的项目，未来可能会使用内核级文件系统代理来进一步加快隔离速度。）

除了影子工作区，客户端还负责处理一些细节功能，比如上下文插入@符号（当你在提示中提到@File或@Code时，客户端会知道该取出相应的文件或代码片段），以及AI修改的UI操作（比如点击“播放”按钮即可立即应用建议）。当你在聊天或Composer中使用“立即应用”功能时，客户端会接收来自AI的差异或新代码，并将其应用到项目中，可能还会显示预览或进行安全合并。

大模型调用协调

虽然一些轻量级处理（比如代码拆分）是在本地完成的，但核心的AI运算则是由Cursor的云端后端来完成。当你触发一个AI功能时，客户端会整理好上下文（你的输入、选中的代码等），然后将请求发送给Cursor后端。

Cursor 的神秘后端工作原理

Cursor 的后端可是个忙碌的小家伙，它负责生成最终的大语言模型（LLM）提示。无论你有没有自己的 OpenAI API 密钥，所有的请求都会先经过 Cursor 的后端，这样才能确保添加必要的系统指令、代码上下文，甚至是特定格式，让模型正确理解你的意图。

多种模型的协作：大模型与自研模型

Cursor 采用了多种 AI 模型，涵盖了像 GPT-4 和 Claude 3.5 这样的顶级大模型，也有一些特别定制的模型，专门为特定任务设计。

比如说，当你在进行代码聊天或处理复杂任务时，Cursor 会调动高性能的大模型（比如 GPT-4）；而在简单的自动补全或者常规代码编辑时，就会使用自己研发的轻量模型。特别值得一提的是，Cursor 团队还专门训练了一款叫做“Copilot++”的模型，它的灵感来自 Codex/Copilot，能更精准地预测你接下来的代码操作。

此外，还有一个特别针对快速代码修改的模型，叫做“Fast Apply 模型”。这个模型是基于 Cursor 自身的数据进行微调的，使用了 70B 参数的 Llama，配合 Fireworks 推理引擎，生成速度相当快——每秒能处理超过 1000 个 token，并且采用了先进的推测解码技术，效率杠杠的。

综上所述，Cursor 的后端有一个 LLM 协调层，它会根据不同的任务类型来选择最适合的模型，优化提示内容，并运用各种性能技巧，比如并行 token 生成，确保响应速度快。

代码嵌入与向量数据库

Cursor 的后端还配备了一个向量数据库，专门用来存储项目中的代码嵌入（embeddings），还有缓存和请求路由的逻辑。在这里，所有的通信都经过隐私和性能的优化：开启“隐私模式”后，后端不会保存你的任何代码或数据；即使不启用隐私模式，Cursor 也只会记录一些匿名统计数据来优化模型，而不会长期保存原始代码。

代码库索引和语义嵌入

代码库扫描

Cursor 理解整个项目的关键在于其代码索引系统。当你第一次打开一个项目时，Cursor 会在后台默默地扫描并索引整个代码库。

具体来说，Cursor 会把每个文件拆分成更小的片段，为每个片段计算向量嵌入，这些嵌入是代码语义的数字化表现。Cursor 利用 OpenAI 的嵌入模型或其自研的模型来生成这些向量，每段嵌入还会包含一些元信息（比如文件名和行号）。

通常情况下，每段嵌入会包含几百个 token。拆分的目的不仅是为了不超过模型的 token 限制，同时也能提高搜索的准确性。Cursor 采用了一种聪明的拆分策略，不是简单地每 N 行切一次，而是通过像 tree-sitter 这样的工具按照函数、类等逻辑结构进行划分，这样每个片段都能尽量独立，方便 AI 理解。

使用 RAG（检索增强生成）

一旦代码库的索引完成，就可以进行语义搜索啦。比如你问：“哪里调用了 authenticateUser 函数？”Cursor 会把这个问题转化为一个向量，并在向量数据库中寻找最接近的片段，这些片段可能来自多个文件中的函数调用、定义和注释等。相关的代码块会被提取到语言模型的上下文中。

这就是所谓的检索增强生成（RAG）方法：AI 不再局限于你当前所编辑的文件，而是可以利用整个项目中的相关信息。

这就是 Cursor 实现“全项目感知”的方式。

提示构建与上下文管理

每当你与 Cursor 的 AI 互动（无论是打聊天还是发指令），系统都会在后台构建一个完整的提示语。这些提示包括你的问题、相关的代码上下文（来自打开的文件或语义搜索）、可能的文档或示例，以及之前的对话历史。此外，还有一些系统级的提示词，帮助模型更好地响应。

Token 限制的问题

由于模型的 token 限制，Cursor 会采用多种策略来最大化有效信息，比如压缩不太重要的内容、分块处理长文本。如果你需要重构一个 1000 行的文件，Cursor 可能会把它分成几段，然后逐段处理，再把结果合并成完整的输出。

Cursor：让编码更轻松的智能助手

其实，Cursor 还会利用抽象语法树（AST）以及一些静态分析的结果来增强我们的上下文理解。举个例子吧，如果你输入了一个函数名，系统会从语言服务器那儿找出这个函数的定义和类型信息，然后一并提供给你。

之前提到的“影子工作区”也是上下文管理的一部分哦。在我们编辑代码的过程中，AI 可能会在后台悄悄地试着修改代码，然后编译或检查，获取错误信息后再调整建议。虽然这个过程你可能看不见，但它却能大大提升生成代码的质量。

编辑方式大揭秘

Cursor 更希望模型生成的是“可直接应用的代码修改”，而不是单纯的文字解释。比如说，如果你请求它实现一个函数，它可能直接给你一段完整的代码块；而在重构时，它则可能返回代码的差异（diff）或修改清单。Cursor 的界面会自动处理这些结果，并将它们应用到你的项目中。

优化性能与自定义工具

为了确保大家使用起来流畅，Cursor 可是下了不少功夫来优化呢：

1、模型微调

Cursor 对自家的大型语言模型进行了微调，专门用于代码编辑，也就是“快速应用”（Fast Apply）模型。这个模型处理代码修改和多文件编辑时，比通用模型更有保障。

2、推测解码

Cursor 还引入了一种叫推测解码的高级推理技术，利用 Fireworks 中的机制。在普通的语言模型生成过程中，模型是逐个生成标记的，这样速度可能有点慢。而推测解码则允许一个辅助的“草稿”模型提前进行猜测，并同时生成多个标记，主模型再快速验证这些结果。

3、缓存优化

Cursor 除了在后端缓存文件数据，还可能会缓存嵌入结果和搜索结果。比如说，如果你连续问了两个相似的问题，第二个问题在合适的情况下可以直接利用第一个问题的搜索结果，而无需再访问数据库。

4、资源管理

运行大型模型和多个编辑器实例会消耗不少资源哦。比如“影子工作区”功能可能会让某些资源的使用量翻倍，因为它需要同时运行一个隐藏的 VSCode 窗口和语言服务器。Cursor 通过在需要时才启动影子工作区，并在闲置一段时间后关闭它来解决这个问题。

5、MCP 扩展协议

作为一项前沿功能，Cursor 支持模型上下文协议（MCP）。这意味着外部工具或数据源可以与 Cursor 的 AI 连接。例如，当你提问时，MCP 插件可以让 AI 查询你的数据库或从内部维基获取相关文档。

总结

总的来说，Cursor 的架构完美结合了 AI 大模型与 IDE 工具。通过代码索引和 RAG 技术，它让 AI 能够更好地“理解”整个项目；利用 VS Code 的基础设施，AI 能够获取编译器和语言服务器的反馈；而通过模型协调和缓存优化，它确保了快速响应和高准确率。

正因为如此，Cursor 吸引了超过百万的开发者来使用哦！

参考资料

• Cursor 官方文档与隐私政策 – 关于代码嵌入与数据处理的详细说明
• Fireworks 博客 – Cursor 的关键功能与 LLM 性能数据
• 开发者访谈 – 介绍 Cursor 如何基于 VS Code 构建全代码感知系统
• “语义代码搜索” – 解读 Cursor 的代码拆分、嵌入与 RAG 方法

原文链接：https://adityarohilla.com/2025/05/08/how-cursor-works-internally/