难以置信！Cursor首席设计师揭秘：团队无明确分工，每个人都在“越界”中创造奇迹！

最近我看了一期访谈，嘉宾是 Cursor 的首席设计师 Ryo Lu，里面的内容真是让我受益匪浅。

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设计师的工作方式发生了翻天覆地的变化

以前的产品开发流程是这样的：设计师在 Figma 上细致地做出界面设计，标注好每个元素的尺寸和颜色，然后把这些交给工程师。工程师照着去做，结果设计师一看就发现问题了：「这个按钮偏了 50 像素，颜色不对，间距也不合适。」然后又得截图、标红线、写反馈，发回给工程师。工程师改完后，设计师再检查，依然有问题。这种反复沟通耗费了大量时间。

但在 Cursor 的团队里，这种繁琐的流程已经不复存在。

Ryo 直言不讳：「我们几乎不再使用 Figma，除非是在探索新设计或者定义视觉风格时，才会快速画几张图。大部分设计工作，我们都是在 Cursor 里直接做原型。」

你知道为什么吗？因为 Figma 里展示的仅仅是静态的图像。你无法真正感受到按钮被点击时的变化，也无从体验真实的交互过程，甚至在不同设备上测试效果时也会遇到意外情况。这些在设计阶段看似完美的界面，到了编码实现时，往往会碰上一些意想不到的麻烦。

但是如果设计师直接用代码来做原型，那一切就变得真实了。你能立刻查看实际效果，迅速做出调整，直接在浏览器中测试。不再需要通过工程师这个中介，不用反复沟通，也不必等待。

听起来是不是对设计师的要求很高？要懂代码，学会编程？

其实并不是。Ryo 展示的整个过程，他几乎没有手动写过一行代码。他只是用自然语言告诉 AI 自己想要的，AI 就帮他实现了。遇到问题时，他也是直接让 AI 修复。不懂某个技术细节？问 AI，它会耐心解释。

这种转变的影响深远。当设计师能够直接操作最终产品的构件时，他们的思维方式也随之改变。设计不再只是画一张漂亮的图，而是思考如何让功能真正运作，用户如何与之互动，以及不同状态如何切换。设计与实现之间的隔阂消失了。

2

团队中的角色分工变得模糊

在传统公司，大家的职责都很明确。设计师负责设计，项目经理（PM）负责规划，工程师负责编码。每个人各司其职，依靠文档和会议来协调。

但 Cursor 的团队完全不同。

Ryo 说：「在我们这里，设计师、PM 和工程师之间的界限非常模糊。我们只是专注于自己最擅长的部分，然后用 AI 把其他部分连接起来。」

举个例子。假设要开发一个新功能，传统团队中，PM 会先写详细的需求文档，设计师根据文档设计界面，工程师再根据设计实现代码。每个环节都需要时间、沟通和确认。

但在 Cursor，可能只有 Ryo 一个人在行动。他想到一个新功能，直接在 Cursor 里用 Plan Mode 让 AI 生成初步方案，看看效果，觉得不错就继续完善，遇到技术问题就请工程师帮忙解决架构难题。整个过程非常流畅。

更有趣的是，Cursor 目前还没有正式的 PM。团队里有个曾经是创始人的工程师，他承担了一些 PM 的任务，但很多产品决策其实是团队成员在实际工作中自然产生的。

这种工作方式的背后是什么呢？是 AI 工具让每个人的能力边界都得到了拓展。设计师不需要成为专业程序员，照样能写出可运行的代码；工程师也不需要成为设计专家，依然可以迅速调整界面细节。当工具消除了技能壁垒，自然就不需要那么严格的分工了。

这种模式可能并不适合所有公司，但它确实指向了一个趋势：未来的产品团队可能会变得更小、更灵活、更快速。人们不再被职位限制，而是根据实际问题需要，随时可以切换角色，快速组合解决问题。

3

不做长期规划，保持方向感即可

很多公司喜欢制定详细的产品路线图，比如今年第一季度做哪些功能，第二季度又要做哪些功能，每个功能的设计稿和技术方案都要提前准备。看似很专业，但当主持人问 Ryo「你们有产品路线图吗？」时，他的回答却很有意思：「我们不做那种详细的规划。」

为什么呢？因为世界变化太快了。新的 AI 模型几乎每天都在推出，每个模型都有新特性。用户的使用习惯也在快速变化，今天觉得有用的功能，明天可能就不再适合。如果花一个月的时间去讨论未来一年该做什么，讨论结束时，环境可能已经完全不同了。

Cursor 的做法是：有一个模糊的方向，知道大致想往哪里去，但不规定具体的路径。看到机会就迅速尝试，做出来给用户使用，收集反馈，然后再决定下一步。

比如 Plan Mode 这个功能。它不是基于某个详细的产品规划，而是团队发现很多用户在手动执行这项任务。他们会先让 AI 拿出一个计划，然后自己进行修改，再让 AI 执行。既然大家都在这么用，干嘛不把它做成正式功能呢？于是就这样做了。

这种方式听起来有些随意，但其实非常高效。不需要开无数会议讨论某个功能是否可行，也不必写冗长的产品文档，甚至不需要等待层层审批。看到需求，快速验证，有用就保留，没用就调整。

当然，这种方式的前提是团队本身对产品有清晰的价值观和判断力。不是随意做，而是在快速行动中保持方向感。就像 Ryo 说的：「我们知道要往哪个方向走，只是不规定每一步的具体操作。」

这种方式可能让很多人感到不适，因为没有明确的计划，没有确定的目标，怎么工作呢？但反过来想，如果环境本身就是不确定的，硬要做出确定的计划，难道不是在浪费时间吗？

4

简单的核心，灵活的组合

Ryo 提到一个很重要的设计原则：简洁性，但不是极简主义。

这两个词听起来像，但其实意思完全不同。

极简主义追求的是表面的简单，界面上元素越少越好，功能越少越好，力求干净和优雅。但是，这种简单往往是固定的。它是为某类用户或某个场景设计的完美方案，但换个场景或用户就失去效用。

而 Ryo 说的简洁性，强调的是底层概念的简单。表面上看可能功能繁多，界面丰富，但底层架构逻辑却是简单、清晰且灵活的。

就像 Cursor 的 Agent 系统。用户可以通过它聊天、写代码、制定计划、执行任务，从表面上看功能多样。但从底层来看，其实都是同一个 Agent，只是根据不同的使用场景，应用了不同的配置和提示。

这样做有什么好处呢？当有新需求时，不需要重新开发一个新系统，只需在现有基础上进行配置调整。当用户的使用方式改变时，也只需改变呈现方式，而不必推翻重来。

这个原则不仅适用于软件产品，生活中的许多事情也是如此。与其追求表面的完美，不如打造灵活的底层能力。学习一项技能，不仅要记住具体步骤，更要理解底层原理，这样才能灵活应对各种情况。建立一个系统时，不仅要优化当前场景，更要考虑未来如何扩展。

5

设计师的革命已经开始

访谈的最后，Ryo 说了一句很有冲击力的话：「我觉得设计师会开始反抗。当他们学会用 AI 写代码时，会突然意识到，自己以前到底在做什么？」

这话听起来有点夸张，但仔细想想，确实如此。

以前，设计师的很多工作其实是在弥补沟通成本。画一张设计稿，标注尺寸和颜色，写一份说明文档，然后等工程师实现，发现不对再修改，再等，再修改。这个过程可能要循环好几次，才能得到理想的效果。

但如果设计师能够直接修改代码呢？看到不对的地方，直接让 AI 调整，几秒钟就能看到结果。不需要写文档，不用等待，也不必反复沟通。那些被浪费在沟通和等待上的时间，可以用来做更有价值的事情，比如思考产品逻辑、优化用户体验、探索新可能。

这并不是说工程师不重要了。恰恰相反，当设计师可以独立完成简单的界面调整时，工程师就能把精力集中在真正需要技术深度的问题上，比如系统架构、性能优化和复杂算法。每个人都能专注于自己最擅长、最有价值的事情。

这种转变在 Cursor 团队中已经发生。Ryo 本人就是个典型的例子。他是设计师出身，但现在能够独立完成相当复杂的产品原型，包括那个复古风格的操作系统。他并不是经过多年编程训练，而是通过 AI 工具，在几个月内就掌握了这种能力。

对于仍在使用传统方式的设计师，Ryo 的建议很简单：下载 Cursor，开始做一些小项目，遇到问题就问 AI，让它帮你解决，让它给你解释。不要害怕，因为 AI 会处理那些技术细节。你只需要专注于想实现的内容，而不是实现的方式。

这种转变不会在一夜之间发生，但趋势已经非常明显了。那些能够接纳这种新工作方式的人，会获得巨大的优势。他们不再受到传统角色定义的限制，能够更直接地实现自己的创意，快速验证和迭代。

6

工具正在改变能力的边界

Ryo 的故事让我们看到，当工具足够强大时，它不仅能提升效率，还能改变整个工作方式和团队结构。

设计师不需要成为程序员，也能完成程序员的工作；产品不需要详细规划，依然能快速响应变化；团队不需要严格分工，却能高效协作。看似矛盾的现象，因 AI 工具的存在而变得可能。

这种变化仍处于早期阶段。Cursor 团队只有几十人，他们的工作方式不一定适合所有公司。但方向是明确的：未来的工作将更加顺畅、直接，且更以结果为导向。

那些能够适应这种变化的人，会发现自己的能力边界得到了大幅拓展。而那些仍在用旧方法工作的人员，可能会越来越感到沮丧，因为他们会发现，别人用一天时间完成的任务，自己却要花一周的时间。

工具正在改变世界。不是缓慢地改变，而是快速地转变。问题是，我们是否能够接受并适应这个快速变化的时代。

原文链接：

Cursor 首席设计师炸裂访谈：团队没有明确分工，每个人都在“越界”

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