揭秘Cursor与Windsurf的核心算法机制！

作品声明：内容取材于网络

最近，Vibe coding可真是热得不行，但你知道吗，刚刚有位大佬搞定了当下流行的AI编程神器Cursor和Windsurf背后的算法原理！

今天凌晨，技术大神Nir Diamant发了一篇超棒的文章，深入剖析了Cursor和Windsurf的核心算法。就像你玩抖音时得了解推荐算法一样，我们现在用Vibe Coding，也得搞清楚怎么跟这些编程助手对话，了解它们的思维方式。这些细节，真心值得大家好好收藏和研究。

现在市场上有一大堆AI编程工具，各种Copilot层出不穷，但能真正让开发者会心一笑的，非Cursor和Windsurf莫属。这两者的魅力，除了能帮你编码，更在于它们像个真正的合作伙伴，懂你想要做什么。

那么，这两款工具到底是怎么运作的呢？它们背后的算法和系统又是什么样的？言归正传，咱们直接来看看干货。

Cursor和Windsurf

如何理解你的代码

如果想让AI编程助手发挥真正的作用，它得理解整个代码库以及你的意图。Cursor和Windsurf都搭载了先进的上下文检索系统，使得AI能够“看懂”你的代码。

先来聊聊Cursor的做法。

• Cursor会把整个项目索引到一个向量数据库，想象一下就像是绘制了一张智能代码地图，将语义相近的代码聚集在一起。
• 在索引的时候，它会用专用的编码器模型，尤其强调注释和文档字符串，以便更好地捕捉每个文件的功能和意图。
• 当你提问时，它会使用“两阶段检索”的方式：

### 聊聊Cursor和Windsurf的智能代码搜索

1. 向量搜索可以帮你找到那些可能相关的代码片段。
2. 接着，AI模型会按照相关性给这些片段重新排个序。就像图书管理员，先把所有有关某个主题的书找出来，然后再挑出最合适的给你。

值得一提的是，这种两阶段的检索方式，相比于老旧的关键词或正则搜索，效果要好得多，尤其在处理复杂的代码行为问题时更是如此。

• 你还可以用 @file 或 @folder 标签，像是对它说“帮我翻这几章”。
• 而且，当前打开的文件和光标附近的代码，会自动被纳入考虑范围。

接下来，Windsurf的做法也差不多。

• Windsurf的索引引擎会全面扫描代码库，建立一张可供搜索的代码地图。
• 它利用基于LLM的搜索工具，声称比传统的嵌入式搜索更加精准，能更好地理解你的自然语言问题并找到相关的代码。
• 在给出建议时，它不仅会考虑当前打开的文件，还会自动从整个项目中获取相关内容，实现项目级的智能感知。
• 同时，它还提供了“上下文固定”的功能，你可以把设计文档等重要信息“钉”在一个AI永远能看到的地方，AI随时都能参考这些内容。

Cursor和Windsurf

它们是怎么“思考”的

作者总结，这两款工具的“思考方式”主要是通过巧妙设计的提示和上下文管理策略来实现的。

先来看看Cursor的提示结构。

• 它采用了结构化的系统提示，带有和等标签，用来整理不同类型的信息。
• 明确告诉AI该怎么做，以便塑造它与用户的互动方式：
• 尽量避免无谓的道歉，
• 在行动前先给出解释，
• 而不是在聊天中直接给出代码，而是用专门的代码编辑器来处理。
• 它还利用了“上下文学习”的技术：在提示中展示正确的工具调用或响应格式，类似于用实例教新手。

在这方面，Windsurf的机制略有不同。Windsurf的Cascade Agent则更为综合——

• 它结合了AI规则和可持续记忆机制，形成了一种更灵活的工作方式。

### Windsurf与Cursor：智能工具如何高效协作

• Memories可以分为用户自己创建的（像API说明那样）和AI自动生成的（基于过去的互动）。这就意味着，Windsurf能够“记住”你项目的变化历程，而不是每次都得从头开始。

而且，Cursor和Windsurf有一个共同之处：它们都拥有高效的上下文窗口管理能力（也就是一次能处理的文本量），会压缩信息，并优先显示与当前任务最相关的内容。

那么，它们是怎么完成任务的呢？

Cursor和Windsurf都采用了一种叫做ReAct（推理与执行结合）的模式，把语言模型变成了多步骤的智能代理。

先说说Cursor的工作步骤吧。

Cursor的代理以循环的方式进行工作：AI选择工具→解释意图→调用工具→查看结果→决定下一步。它能使用的工具有：代码搜索、文件读取、代码修改、执行shell命令，甚至可以在线搜索文档。

值得一提的是，Cursor在这方面进行了一个重要优化——“特种diff语法”：它不会让AI去重写整个文件，而是建议具体的“语义补丁”，然后通过一个独立且快速的模型来合并这些补丁。这样不仅效率更高，也减少了出错的可能性。

同时，Cursor会在沙盒环境中测试实验代码，确保不会对真实项目造成影响。

例如，如果你让它“修复认证Bug”，它可能先会找到相关的代码文件，接着阅读、修改它们，再运行测试看看修复是否成功。每一步都能让你清楚地知道发生了什么。而且，它会限制自我修复的循环次数（比如“不超过3次”），避免陷入死循环。

Cursor还采取了“专家混合”机制：用强大的大模型（比如GPT-4或Claude）来进行决策推理，而使用小模型来执行具体任务，就像一个高级架构师制定方案，而专业团队来具体实施。

接下来看看Windsurf。Windsurf的Cascade也有类似的机制，但更注重“AI流程”的设计。

生成计划 → 改代码 → 请求用户确认 → 运行代码 → 分析结果 → 提出修复。

当你发出请求时，Cascade会生成一个执行计划，进行代码修改，征求你的确认，然后才会运行代码。如果你同意，它还能在集成的AI终端中运行代码，分析结果并提出修复建议。

更厉害的是，Windsurf的代理系统很强大，最多可以在一个流程中串联多达20个工具调用，你根本不需要手动介入。这包括自然语言代码搜索、终端命令、文件编辑，以及连接外部服务的MCP协议。这样的能力让Cascade可以一次性完成复杂任务，比如安装依赖、配置项目或实现新功能。

更让人惊叹的是，如果你在AI执行过程中手动修改了代码，Cascade会立即检测到并自动调整所有相关部分，实现你和AI的实时协作。

背后的“大脑”中枢

模型架构

说实话，这两款工具都依靠了多种AI模型来处理不同的任务，力求在反应速度和输出质量之间找到一个平衡点。不过，它们的具体实现方式却各有千秋。

Cursor的模型系统是这样的：

• 它采用了“嵌入-思考-执行”的三步代理循环（Embed-Think-Do Agent Loop）。
• 系统会根据任务类型来挑选最合适的模型。
• 比如，它会用100k tokens的Claude模型来处理复杂的项目上下文和推理，帮助它“看得更远”。
• 生成向量嵌入的模型与OpenAI的text-embedding-ada相似。
• 在代码补全和编辑的过程中，系统会依据任务的复杂度和用户的设置灵活选择模型。
• 其核心创新在于：通过智能动态路由机制，能够根据不同场景自动评估使用大模型还是小模型，从而优化质量和响应速度。

而Windsurf的模型策略则显得更加明确：

• 他们投入了大量资源来训练自家专用的代码模型，这个模型是基于Meta的Llama架构：
• 70B参数的基础模型适合日常任务；
• 而405B参数的高级模型则用于应对更复杂的挑战。
• 还支持用户自由选择GPT-4或Claude等外部模型，极大地提升了架构的灵活性。
• 在模型选择方面，小模型用来处理简单建议，大模型则负责多文件的重大修改，确保每个任务都能匹配到最合适的“智慧大脑”。

它们如何与你保持同步（Sync机制）

实时同步是让编程体验流畅的关键，能迅速适应用户的操作真的是太重要了。这两种系统都有着精巧的同步机制。

首先，我们来看看Cursor的机制。它的亮点在于提供了token级别的流式响应：

• 它能逐个token实时反馈，让你能直观地看到代码是如何被“写出来”的。
• 当生成的代码出现问题时，它会自动检测并尝试修复，省去你手动干预的麻烦。
• 它会跟踪你光标的位置，以便在你需要补全时给出建议，并预测你可能会修改的地方。
• 后台会持续更新向量索引，确保新写入的代码能立即被搜索到，AI对代码库的理解始终保持“新鲜感”。

接下来是Windsurf的核心理念，它更注重“工作流畅感”。

• 同样支持流式输出，为你提供“沉浸式工作流程”。
• 它的Cascade代理会在你修改代码时立刻感知，并实时调整计划。
• 基于事件驱动架构，保存文件和文本修改等操作会触发AI重新推理。
• 通过SSE（Server-Sent Events）保持编辑器、终端和聊天窗口的实时同步。
• 当你运行代码遇到错误时，AI能迅速捕捉到错误信息并给出解决方案，免去你手动复制粘贴的麻烦。

ps：这种设计让AI就像一个全神贯注的编程伙伴，时刻关注着你的代码并主动配合。

最后，值得一提的是，这些内容是作者Diamant花费了大量时间研究公开资料后对Cursor和Windsurf这两款AI工具“核心机制”的理解，当然其中的一些细节也可能会随着后续的更新而有所变化。



网友：怪不得！

终于找到了Cursor理解力差的原因

这篇文章发出后，很多网友纷纷为Diamant的努力点赞，甚至有些人表示对“大模型”的表现表示理解和包容。

比如有位网友恍若大彻大悟，意识到Cursor其实并不会把整个代码库一次性存进内存，而是通过一种叫做“智能地图”（RAG）的方法，只有在需要的时候才会调用相关的向量索引。



而另一位网友对此表示不满，认为这正是导致这些编码工具理解力不佳的原因所在！

“RAG虽然在处理自然语言时很有效，但用在代码上就不太合适。”他还提到自己遇到的问题：向量搜索怎么知道util.py应该被理解为上下文的一部分呢？

这位网友还认为，只有端到端的测试和顶层UI界面、页面、组件（因为它们涉及自然语言）才适合进行RAG搜索，其它部分则应该通过调用图来判断。

至于修复错误和添加新功能，他认为更好的办法是运行现有的E2E测试，以识别代码并确保覆盖率。



听了这些反馈，大家对工具背后的逻辑有了更深的理解，这对于开发者来说，无疑是打开了新的视角，可以帮助这些编程助手更好地进步。

对于正在蓬勃发展的Vibe Coding来说，这个认识非常重要。虽然目前大家对LLM编程工具的态度比较宽容，但了解算法机制对其他玩家来说，通常能帮助用户提出更优的改进建议。

昨天小编就听到在一个技术交流群里，有朋友反馈说：

Cursor生成项目代码的速度挺快，一两分钟搞定，但是运行后却有很多bug，尤其是语义错误，修复这些问题的时间常常需要半个小时以上。

关于Cursor的代码理解问题，听听用户怎么说

其实呢，Cursor在理解代码的时候，确实遇到了一些难题。这可不是短时间内大模型能解决的。前几天我看到一位网友提到，这个问题的根源在这里：



所以啊，如果Cursor想改善它的“理解力”，或许该认真听听用户的反馈：用RAG来处理代码的上下文效果不太理想，换个调用图可能会更有帮助！