Cursor 创始人深度解析：AI 编程工具如何提升人类表达力，持续打造卓越产品才是核心竞争力

AI 编程正在经历一次重要的转变，而 Cursor 的崛起正好印证了这一现象。通过创始人的回顾，我们看到了 AI 编程工具是如何改变开发流程的，以及在竞争中持续创造出色产品的秘诀。

由 AnySphere 的联合创始人兼 CEO Michael Truell 推出的 Cursor，已成为目前增长最快的 AI 编程工具之一，甚至可以被视为“后代码时代”的先锋。

这个团队现在有 60 人，产品上线仅 20 个月，Cursor 已经实现了年化 1 亿美元的经常性收入，短短两年就达到了 3 亿美元，成为历史上增长最快的开发工具之一。这一成就的背后，不仅仅是代码生成的能力提升，更在于他们对软件开发流程的全面重塑。

Michael 在 AI 领域已经耕耘了十年，早年在麻省理工学院攻读数学与计算机，之后在谷歌从事研究工程。他对 AI 技术和商业发展有着深刻的理解。

在与科技博主 Lenny 的对话中，他描绘了一个与主流看法不同的未来：代码不会被完全取代，但它不再是人类的主要输出形式。未来，人们将用接近自然语言的方式表达对软件功能和行为的设想，而系统则会将这些想法转换为可以运行的程序逻辑。

他指出，当前主流对 AI 编程未来的两种设想都存在偏差。一种是认为开发方式会维持现状，继续依赖 TypeScript、Go 和 Rust 等语言；另一种则是相信可以仅通过与聊天机器人对话来完成整个开发流程。

多样化的开发方式

谈到 Cursor 的起步，Michael 回忆起两个重要的时刻：

首先，他们第一次接触到 GitHub Copilot 的内部测试版。这是他们第一次真正体验到实用的 AI 开发工具，大大提高了工作效率。

第二个时刻，是他们阅读了 OpenAI 和其他研究机构发表的一系列 Scaling Law 论文。这些论文让他们意识到，哪怕没有新的算法，只要不断扩大模型参数和数据规模，AI 也会持续进化。

到 2021 年底、2022 年初，他们坚定地认为 AI 产品的时代已经来临。然而，不同于大多数创业者专注于“构建大模型”，Michael 和团队选择从知识工作的角度思考，探索在 AI 加持下，各种实际工作场景会如何演变。

他们最初选择了一个并不热门的方向——机械工程。因为他们认为这个领域竞争较小、问题明确，便开始开发 CAD 工具的自动化。但很快，他们发现自己对机械工程的热情不足，同时数据语料也匮乏，开发进展缓慢。

于是，他们决定回到熟悉的编程领域。尽管当时市场上已有 Copilot 和 CodeWhisperer 等产品，但他们相信没有人真正将愿景推向极限。尽管这是一个竞争激烈的领域，他们依然坚信这里有巨大的潜力，可以支撑一家突破性的产品公司。因此，他们选择了在这个热区深耕，而非避开竞争。

Cursor 的一个核心决策是，不去做插件，而是打造一个完整的集成开发环境（IDE）。在他们看来，现有的 IDE 和编辑器架构无法适应未来的开发方式和人机交互需求。

“我们希望能够控制整个界面，重新定义开发者与系统的交互方式。”这不仅是为了实现更自然的控制体验，更是为了构建一套能够承载下一代编程范式的基础系统。

Michael 认为，未来的开发方式将是多样化的。有时 AI 充当助手，在 Slack 或问题追踪器中完成任务；有时则是在 IDE 中与用户交互；也可能是在后台运行某个流程，然后再在前台进行迭代控制。这些方式并不矛盾，只要能让用户在全自动和手动控制之间自由切换，就算是合格的系统。

对于如今流行的“agent 热”，他持保留态度。他认为完全依赖 AI 执行任务可能会让开发者变成“工程经理”，不断审查、批准、修改一堆“笨拙的实习生”的输出。“我们不相信这条路。最有效的方式是将任务拆分为多个步骤，让 AI 一步步补全，而人类始终保持主导地位。”

Cursor 的早期版本完全是从零开始开发，完全没有依赖现有的编辑器。最初，他们仅用五周时间就搭建出一个可用原型，并迅速替代了之前的开发工具。从零编写代码到上线，整个过程只用了三个月。发布后，超出预期的用户反馈促使他们快速迭代，最终在性能、体验与开发速度之间找到平衡，转而基于 VS Code 框架进行重构。

但在 Michael 看来，真正的成功不仅仅在于初版的速度，更在于后续的持续优化。他承认：“最初三个月的版本其实并不好用，关键在于我们始终保持严格的改进节奏。”这种持续的优化节奏，最终促成了 Cursor 稳定的增长轨迹。虽然早期并没有显著的“起飞”感觉，但随着时间的推移，这种累积效应最终在多次迭代后得以爆发。

每天朝着正确的方向前进

虽然 Cursor 的成功似乎源于某个关键功能或决策，但 Michael Truell 表示，真正的秘诀其实很简单：“每天朝着正确的方向前进”。

这听起来很平常，但要持续做到却非常不易。每一个决策、每一个迭代细节，都是从用户的角度出发，不断贴近真实场景，反复进行减法和优化。他们从不寄希望于一蹴而就的爆款，而是坚信产品的价值必须通过持续使用和真实反馈来锤炼。

与这种理念相对应的是 Cursor 背后的技术路径选择。Michael 提到，团队在最初构建 Cursor 时，并没有打算自己训练模型。在他看来，当时已经有足够强大的开源和商用基础模型，投入算力、资金和人力去从零构建新模型不仅成本高，而且偏离了他们真正关注的焦点：构建有用的工具，解决具体问题。

然而，随着产品的深入迭代，他们逐渐意识到，已有的基础模型虽然强大，但不完全适应 Cursor 的关键场景。这些模型多是为通用对话、问答或文本任务训练的，缺乏对“多文件结构化代码编辑”等问题的原生理解。

因此，他们开始在内部尝试自研模型。最开始是某个具体功能对延迟要求极高，现有模型无法满足；经过自己训练后发现效果超出了预期。从此，自研模型逐渐成为 Cursor 的核心组成部分，不仅支撑了关键功能，也成为团队招募的重要方向。

Cursor 有一个关键特性，就是能够预测“下一步的编辑行为”。在写作中这很难实现，但在代码场景中却极具可能性，因为程序具有很强的上下文连贯性——开发者修改了某个函数或文件后，接下来的操作往往是可预测的。

Cursor 的模型正是基于这种上下文逻辑，推测出用户接下来可能会修改的文件、位置和结构，并以几乎无感延迟的速度提供补全建议。这不仅仅是 token 级别的补全，而是结构化的代码片段级预测，背后依赖的是专为此场景训练的自研模型，而非通用基础模型。

在模型调用成本极高的现实中，这类自研模型能够显著降低产品使用门槛。要实现这一点，模型必须具备快速响应和低成本的两个特性。

Cursor 要求每次补全推理必须在 300 毫秒内完成，并且在长时间使用中，不能消耗过高的资源。这种硬性要求促使他们必须掌控模型的设计与部署。

除了负责核心交互功能，Cursor 的自研模型还承担了另外一项重要任务——作为“编排器”辅助调用大型模型。例如在代码库庞大时，大型模型难以决定关注哪些文件、哪些模块和上下文。

Cursor 的模型会先进行一次搜索与归纳，从整个代码库中提取相关信息，再将其提供给主模型。这就像为 GPT、Claude、Gemini 等大模型建立了一个专业的信息供应通道，让它们的性能更为精准。

而在模型输出端，这些初步的代码修改建议会首先由 Cursor 的自研模型进行处理与重写，最终转化为真正可执行、结构化的补丁。

Cursor的崭新视角：如何用AI工具提升开发效率

这种多个模型协同工作的架构，OpenAI叫它“模型集成”。Michael的想法很务实，他不追求从零开始打造模型，而是直接选择一些现成的开源模型，比如LLaMA，作为起点。

在某些情况下，他们还会与一些闭源公司合作，调整模型参数，以适应特定任务。他认为，关键不在于模型的底层技术是否由自己掌控，而在于能否获得有效的训练和定制权限，以满足实际的产品需求。

随着技术不断进步，Cursor也面临一个新问题：在这个快速发展的领域，他们的竞争优势在哪里？对此，Michael显得十分清醒。他不认为“产品绑定”和“合同锁定”能真正提供长期保护。

跟传统的B2B软件相比，AI工具市场变化非常快，用户试错成本低，对新工具的接受度也很高。他直言，这个市场对传统巨头并不友好，反而是一个鼓励新兴公司不断试验、快速迭代，争夺用户选择权的环境。

从这个角度来看，Cursor的竞争优势并不是对模型的控制或数据的垄断，而是“持续打造优秀产品的能力”。

这个行业更像是90年代的搜索引擎，或者更早期的个人电脑产业，每一次的改进都能带来显著的收益。竞争的壁垒来自于不断迭代所形成的“深度惯性”，以及团队的组织能力和产品打磨的水平。

Michael提到一个核心观点：在市场上仍有大量未被满足的需求和优化空间时，持续研发就是最大的护城河。这种护城河不依赖于用户绑定，而是依靠自身的不断进化，积累时间和质量的优势。

他强调，这种“进化护城河”并不排斥竞争，也不意味着市场只有一个赢家。但在“构建全球通用软件平台”这个命题下，最终确实可能会出现一家规模庞大的超级公司。

虽然未来可能会有多个产品共存，但如果问题是“谁能承载全球范围内最大规模的代码逻辑转译任务”，那么可能最后只剩下一家公司。并不是说其他公司不行，而是用户自然会选择最通用、最稳定且理解上下文的平台。在这个领域，产品的质量和进化速度将决定市场的集中度。

他进一步指出，不能拿传统的IDE市场的碎片化经验来评判当前技术演化的格局。在2010年代，IDE市场“没有人赚大钱”，因为那时编辑器的能力已经接近极限，能优化的仅限于一些基础功能。但是今天，开发者工具正处于一个新的起点，目标不再是优化一个编辑器，而是重塑整个知识工作者的工作流程和表达方式。

AI编程工具的本质并不是替代代码，而是提升人类指令的表达能力，缩短从想法到实现的距离。这是一个比传统开发工具要大得多的市场，也是一个具有平台特性的未来通道。在这个通道里，谁能提供最流畅、最可靠、最理解上下文的编程体验，谁就有可能成为下一个“软件构建基础设施”的代名词。

Lenny提到Microsoft Copilot时，也提出了一个典型的问题：最早进入市场的公司是否具备持续引领的能力？Michael承认，Copilot曾是整个行业的灵感来源，尤其在初版发布时，带来了前所未有的开发交互方式。

但他认为，微软并没有真正延续其初期的势头，这既有历史原因，也有结构性的问题。最早开发Copilot的核心团队人员变动频繁，在大公司中难以形成统一方向，产品的发展很容易受到内部博弈和复杂流程的影响。

更根本的是，这一市场本身对传统公司并不友好。它不像企业级的CRM或ERP系统那样依赖于集成和绑定，也不具备用户粘性极强的“切换成本”。用户的选择完全基于体验的差异，这决定了“产品力”而非“销售能力”是关键因素。在这样一个动态、开放、高频试错的市场中，真正能胜出的公司，往往是那些能每周迭代、每月进步，并持续向技术极限发起挑战的创业团队。

Cursor目前展现的方向感和产品节奏，正是在这种背景下的回应。它不靠“封闭”，而是通过“持续构建全球最好用的开发工具”这一简单但极具挑战性的使命，吸引了开发者的主动选择。

如何正确使用Cursor？

在创建一个面向全球开发者的AI IDE平台过程中，Michael Truell最关注的并不是模型能力的极限，而是用户如何理解并有效利用这些能力。

当被问到，如果他能坐在每一个首次使用Cursor的用户旁边，会给出什么建议时，他并没有讨论功能或操作技巧，而是强调了一种思维模式的建立——对模型“能与不能”的直觉判断。

他坦诚，当前Cursor的产品在引导用户理解模型边界方面做得还不够。没有明确的提示和反馈机制，许多用户容易走极端：要么对模型抱有过高期望，试图用一条提示解决复杂问题；要么因为第一次不理想的结果而彻底放弃。

他建议用户进行任务拆解，通过“小提示–小生成”的方式逐步推进，与AI进行持续的双向互动，从而获得更稳定和高质量的结果。

另一个建议则更具策略性。他鼓励用户在没有业务压力的side project中“放手一搏”，尝试将AI能力推向极限。

通过一系列实验性项目，了解模型能做到什么，失败的边界在哪里。这种“摔跤式探索”能帮助开发者建立更准确的直觉，让他们在未来面对正式项目时更具信心。

随着模型版本的不断更新，比如GPT-4.0或Claude的迭代上线，这种判断力也需要随之提升。他期待未来Cursor的产品能内建引导机制，让用户不必每次都自己摸索模型的“脾气”和界限。不过在现阶段，这依然是用户需要主动积累的技能。

至于常被问到的另一个问题——这类工具更适合初级开发者还是高级开发者——Michael给出了明确的分类描述。

他指出，初级开发者往往倾向于“完全依赖AI”，试图用它完成整个开发流程；而高级工程师则可能因经验丰富而低估AI，未能充分挖掘其潜力。前者的问题是“依赖过多”，后者的问题则是“探索不足”。

他也强调，某些公司内部的资深技术团队，尤其是关注开发者体验的架构师级别人才，实际上是最积极拥抱这类工具的一群人。他们不仅理解系统的复杂性，还关注工具的效率，因此往往能在AI编程场景中取得最佳效果。

在他看来，理想的用户形象并不是初学者，也不是固守流程的老手，而是那些“资深但尚未僵化”的中段工程师——具备系统理解力，同时对新方法保持好奇和开放。

如何组建世界一流团队？

当被问到如果能回到最初创办Cursor的一年，会给自己什么建议时，Michael选择了一个非技术化的回答——招聘。他强调，“找到合适的人”是仅次于产品本身的重要工作。

尤其在早期，组建一支世界级的工程和研究团队，不仅是产品质量的保障，也是组织专注力、节奏和文化的关键。他所寻找的人才，必须兼具技术好奇心、实验意愿，以及在浮躁环境中保持冷静判断的能力。

他回忆道，Cursor在招聘过程中走过不少弯路。起初，他们过于看重“高光履历”，倾向于招聘年轻的名校毕业生，追求标准成功路径的人才。但最终他们意识到，真正合适的人才往往不在这些传统模板中。相反，那些职业生涯稍晚、经验丰富、技术判断力成熟的人，才是推动团队飞跃的关键。

在招聘流程上，他们逐渐建立了一整套有效的方法。最核心的就是一项为期两天的“工作测试”制度。候选人需要在规定时间内，与团队一起完成一个高度贴近真实项目的任务。

这个流程看似繁琐，但在实际操作中不仅可扩展，还显著提升了团队的判断准确性。它不仅考察候选人的编码能力，也测试了协作沟通、思维方式和动手能力，甚至帮助候选人评估“是否愿意与这支团队长期共事”。

这种“共事式面试”逐渐演变为Cursor团队文化的一部分。他们将招聘过程视作双向选择，而非单向评估。在公司尚未被市场广泛认知、产品尚未成熟时，团队本身就是最重要的吸引力。

他坦言，早期加入的许多员工，往往是因为一次甚至多次的共事经历，而非对薪资或估值的考虑。如今，这一制度依然保留并适用于每一位新候选人。Cursor的团队规模目前保持在60人左右，这在许多SaaS公司中已经算是精简。

Michael指出，他们有意保持这种精干配置，尤其在非技术岗位的扩张上保持克制。他承认，未来一定会扩大团队，以增强客户支持和运营能力，但目前他们依然是一家以工程、研究和设计为驱动的公司。

谈到如何在快速变化的AI行业中保持专注，Michael并不依赖复杂的组织制度。

他认为，组织文化的基础在于招聘本身。如果能够招到理性、专注、不被热点情绪左右的人，团队自然会形成良好的节奏感。他承认Cursor仍有改进的空间，但总体来看，他们在“专注于打造卓越产品”的文化引导上已经取得了不错的效果。

许多公司试图通过流程和组织设计解决的问题，实际上可以通过“找对人”提前避免。他们的开发流程异常简洁，之所以能成立，是因为团队成员普遍具备自律性和合作精神。他特别强调了一个共同的心理特质：对外界喧嚣的“免疫力”。

这种免疫力并非天生就有，而是在长期行业经验中逐渐培养出来的。早在2021年、2022年，Cursor团队就已经在AI编程领域进行探索。当时的GPT-3还没有Instruct版本，DALL·E和Stable Diffusion也尚未公开，整个生成式AI行业还处于技术萌芽期。

他们经历了图像生成的爆发、对话模型的普及、GPT-4的发布、多模态架构的演进、视频生成的崛起……在这些看似热闹的技术潮流中，真正对产品产生实质影响的，其实极少。

这种对“结构性创新”和“表面噪音”的分辨能力，成为他们维持专注的重要心理基础。他将这种能力与过去十年深度学习研究界的演变进行比较：虽然每年都有无数新论文问世，但真正推动AI发展的，往往是屈指可数的优雅和根本性的结构突破。

回顾整个技术范式的演变，Michael认为，现在的AI发展正处在一个极其深刻的转折点。

AI的未来：从革命到进化的旅程

大家常常对 AI 的未来抱有不同的看法。有些人觉得 AI 革命就在眼前，瞬间会改变一切；而另一些人则认为这不过是一场炒作，没什么实质性的东西。其实，Michael 认为，AI 将会比个人计算机带来的变化更为深远，但这个过程不会是短期内就完成的，而是一个漫长的演变过程。随着 I/O 变成 iO，Jony Ive 将引领一场新的设计潮流——AI 正在重新定义我们的计算方式和硬件，也是未来大模型的战场。

这场演进不是单靠某一个技术或系统就能完成的，而是由很多独立解决的小问题组成的。有的是科学层面的问题，比如如何让模型理解更多的数据类型、运行得更快、学习得更有效；有的是关于人机交互的问题，比如人类如何与 AI 协作、定义权限、建立信任机制；还有一些是应用层面的问题，比如模型如何真正能改变我们的工作流程、在不确定情况下提供可靠的输出。

在这个演进的过程中，Michael 认为会出现一批关键的企业——专注于特定知识工作场景的 AI 工具公司。这些公司会深入整合基础模型，甚至可能自己开发核心模块，同时打造最佳的人机协作体验。他们不仅仅是“模型调用器”，而是会把技术和产品打磨得非常精致，从而成为新一代的平台企业。这类公司不仅能提高用户的工作效率，还可能成为推动 AI 技术发展的重要力量。

Michael 希望 Cursor 能成为这样的公司之一，他也期待在设计、法律、市场等更多知识工作领域，涌现出一批同样专注、扎实，兼具技术深度和产品敏锐度的 AI 创业者。未来不会属于那些只会炒作的人，而是属于那些真正能解构问题、重塑工具、理解人与技术关系的建设者。

他还提到，2025 年对 Cursor 来说有两件至关重要的事：一是打造出行业内最好的产品，二是把它推广到更广的市场。他形容现在的状态就像是一场“土地争夺战”：市场上大多数人还没体验过这种工具，或者在使用一些更新缓慢的替代品。所以，他们正在加大对市场推广、销售、客户支持等方面的投入，同时也在不断寻找那些能从技术层面推动产品边界的优秀人才。

谈到 AI 对工程师岗位的影响，Michael 的看法相对冷静。他并不认为工程师会被迅速取代，反而觉得在 AI 驱动的未来，工程师会比以往任何时候都更加重要。

短期来看，编程的方式会发生很大的变化，但很难想象软件开发会突然变成“只需说出需求，系统就能自动完成”的模式。AI 确实能让人类摆脱那些繁琐的基础工作，但方向、意图、架构设计等核心决策，依旧需要专业开发者来把控。

这样的判断也意味着，随着软件构建效率的提高，需求将变得更加灵活。换句话说，软件开发会越来越容易，成本也会显著降低，最终推动整个市场的扩张。更多的问题可以被建模，更多的流程可以被系统化，更多组织会尝试定制自己的内部工具，而不是依赖于通用解决方案。

他用自己的经历来说明这一点。在他早年参与的一家生物科技公司，团队急需构建一个适合内部流程的工具，但市场上的解决方案无法满足需求，自主开发的效率也有限，结果很多需求都被搁置了。

这种情况在各行各业都很普遍，说明软件开发的门槛依然很高。如果有一天，做软件能像移动文件、编辑幻灯片那样简单，那将开启一个全新的应用时代。

最后，他强调 AI 不会减少工程师的数量，反而会改变工程岗位的结构。那些能与 AI 协作、理解系统逻辑、具备产品直觉的工程师，将在新一代的工作体系中扮演更重要的角色。

本文由人人都是产品经理的江天 Tim 原创发布，未经许可，禁止转载。

题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。