后代码时代：Cursor CEO揭秘产品品味如何引领未来

如今，人工智能发展得可真是飞快，软件开发领域也因此正在经历一次巨大的变革。Cursor的CEO在最近的采访中提到“后代码时代”的想法，他认为将来的软件开发不再需要依赖传统的编程语言，而是可以通过自然语言来表达意图，实现自动编程。这种新思路不仅颠覆了当前的开发模式，还为软件开发带来了全新的可能性。

自去年下半年以来，AI编程的热度直线上升。

在这一领域，Anysphere被公认为最成功的公司，它的明星产品Cursor在推出仅20个月内就达到了1亿的年收入（ARR），两年后更是达到了3亿（大约人民币21亿）。

5月1日，Lenny’s Podcast专访了Anysphere的联合创始人兼CEO迈克尔·特鲁尔（Michael Truell）。

在这次互动中，迈克尔分享了他对未来的看法、经验教训，以及如何为迅速到来的AI时代做好准备的建议。

乌鸦君总结了这次采访中的一些重要观点，希望能给你带来启发：

01. 什么是后代码时代？

02. 在后代码时代，品味为何如此重要

03. Cursor的诞生故事

04. 为何选择构建IDE

05. 每个人都应该成为工程经理

06. 快速迭代是Cursor成功的秘诀

07. 使用Cursor的一些建议

08. 招聘和建立强大的团队

01 什么是后代码时代？

我们创建Cursor的初衷就是希望能找到一种全新的软件构建方式。

以后你只需用自然语言表达你的想法，计算机就能自动生成代码。

说到“新”，我想和一些流行的未来软件形态的观点做个对比。

有人认为未来的软件开发和现在差不多，依旧需要用正式的编程语言，比如TypeScript、Go、C和Rust等。

还有人觉得，只要输入指令，机器人就能写出相应的代码，事情就大功告成了。

但这两种想法都有各自的问题。

认为一切都不会改变是错误的，技术会不断进步，越来越好。

而依赖聊天机器人的观点则存在精确性不足的问题，你需要不断给它提示，不能简单地说“帮我改一下应用”。

未来将会展现出一种更奇妙的情景。

在这个未来中，人们可以从更高的层面来编辑和掌控细节，变得更简单易懂。

这超越了传统代码，更像是伪代码，使软件逻辑的表达方式更接近自然语言。我们正在努力让复杂的符号和代码结构变得更容易被人类阅读和编辑。

02 在后代码时代，品味为何如此重要

我们相信，最终会发展到这个阶段，而这一过程需要现有的专业工程师的参与和推动。

看起来这确实是从代码演变而来的。

无可否认，这将是由人来主导的过程。

人们不会放弃对软件各个方面的控制权。

在后代码时代，品味将变得越来越重要。

通常大家认为的品味主要体现在视觉效果上，比如流畅度、色彩、用户界面等设计方面。

但我认为，软件的另一半同样重要，它的逻辑和运作方式。

这将决定你期望软件如何运行的设计意图。

这种思考方式会让越来越多的人自认为是逻辑工程师，而不仅仅是简单的软件开发者。

这让人们的思维从“如何做”提升到抽象的“是什么”。但要实现这一点，我们还有很长的路要走。

网上有很多因为过度依赖AI而导致软件缺陷明显的案例。

尽管如此，未来的人们不必再如此谨小慎微，而是可以把更多的关注放在品味上。

这就有点像Vibe Coding。

但Vibe Coding的创作方式并不完美。我们创作，但并不理解。

在这种状态下，你可能会产出大量的代码，但却无法掌握细节，这种创造会带来不少麻烦。

如果不明白底层的细节，你会发现自己创造的东西变得过于庞大而难以修改。

因此，对于不懂代码的人来说，如何掌控所有细节呢？

这是我们非常关注的问题，与现有专业开发者息息相关。

此外，我认为我们现在还缺乏让“品味”真正主导软件构建的能力。

所谓“品味”，指的是对应该构建什么有清晰且正确的构想，并将其变为现实。

这要求你对软件的运作逻辑、效果、实现方式等方面有清晰的认识。

而不是现在这样，有了构想后还要进行翻译，费尽心思才能转化为计算机能执行的格式。

或者说，品味就是对“该构建什么”的正确认知，这样才能创造出好的东西。

03 Cursor的诞生故事

作为历史上增长最快的产品之一，Cursor不仅改变了软件开发的方式，也改变了整个行业。

那么，这个改变一切的Cursor是怎么开始的呢？

Cursor的起点源于我们对未来十年人工智能发展的思考。

当时有两个关键时刻：

一个是Code Pilot测试版的成功，让我们首次见识到真正有用的人工智能产品。

另一个是OpenAI等团队发布的一系列关于模型扩大的论文，证明了AI只需简单的规模扩展就能提升性能。

在2021年底到2022年初，我们对人工智能的发展抱有很大期待。

当时我们感觉许多人都在谈论模型的构建，而没有人真正深入某个知识工作领域，去探索在AI化之后会发生什么变化。

这促使我们开始探索。我们想知道，随着技术的成熟，这些知识工作领域会如何变化？需要怎样改进模型以支持工作的变革？一旦规模和前期培训结束，又该如何推动技术的进一步发展？

因此，我们决定开发Cursor。

当然，最初我们犯了个错误。

我们选择了一个竞争不激烈、且略显枯燥的知识领域——帮助机械工程实现自动化和产品开发。

但我和我的联合创始人都不是机械工程师，对这个领域非常陌生，这有点像盲人摸象。

对于我们这些零基础的人来说，需要处理很多棘手的事情。

比如，开发模型需要数据，但当时关于零件和工具的三维模型数据非常少，获取渠道也很有限。

最终，我们意识到机械工程并不是我们的兴趣所在，不值得花费更多精力。

我们环顾四周，发现编程领域多年来变化不大，似乎没有跟上未来的发展趋势。

他们对未来软件开发的方向以及AI将如何重塑一切，似乎没有足够的决心和紧迫感。

这让我们走上了创建Cursor的道路。

我们得到的教训是，即使某个领域看似竞争激烈，如果你发现现有解决方案的野心不够大，或者与自己的愿景相比存在明显不足，仍然蕴藏着巨大的机会。

要抓住机会，首先需要有实现重大飞跃的空间。你需要找到可以施展拳脚的地方。

而AI为我们提供了广阔的施展空间。我认为这个领域的上限非常高。即使是目前最好的工具，未来几年内仍有大量工作需要完成，改进的空间巨大。

04 为何选择构建IDE？

在决定踏入编程领域时，我们有几条选择路径。

一种是为工程师打造一个IDE（集成开发环境），并在其中融入人工智能；

另一种是开发一个完整的人工智能代理开发产品；

还有一种是专注于打造一个非常擅长编码的模型，力求做到最好。

Cursor选择专注于构建IDE，目的是为了让决策权回归人类。

我们在乎的是让人类掌控他们所构建的工具中的所有决策。

相反，那些最初只关注模型或端到端自动化编程的人，试图打造一个AI主导的未来。我们对待AI决策的理念截然不同。

我们始终以一种现实的眼光看待当前的技术。

构建Cursor的旅程与团队建设的经验分享

在我们开始打造产品的时候，其实就是在用自己开发的软件，顾名思义，这叫“自食其力”。我们充当了最终用户的角色，这让我们深刻认识到，决策权应该掌握在人的手里，人工智能可不能全权负责。

另外，现在的编码环境扩展性确实有限，要想适应编程方式的变化，必须得对整个应用程序掌控自如。

我们坚信，IDE的发展会比现有的编码环境更加广泛。

我们可以控制这些工具，创造出一个崭新的环境。毫无疑问，IDE的形式也会随着时间的推移而不断演变。

不过目前，我们主要把IDE视作软件开发的基地。

Curser不仅可以让AI独立运行，还能实现人机协作，之后再让AI单独工作。

每个人都能成为工程经理

在使用AI代理的过程中，依然会出现不少不尽人意的结果。

这就好比我们人类是工程经理，而AI代理就像那些还不太聪明的下属。

作为经理，我们得花不少时间去审核、批准和规范工作。

所以我们注意到，那些在使用AI方面比较成功的客户，依然保持着高度的谨慎。

他们很依赖“下一步编程预测”，确保AI能准确预测出接下来的操作结果是他们所期望的。

总体来看，操作有两种方式。

一种是花费大量时间编辑指令，然后一股脑交给AI，再审核它的成果。

另一种则是分步进行，先给一些简单的指令让AI完成，然后再审核；接下来再给些任务，如此循环，直到达到理想状态。

我们观察到，成功的客户通常选择了第二种模式。

快速迭代是Cursor成功的核心

当我们开始构建Cursor时，其实是非常执着于要创造出一个全新的东西。

现在，我们以VS Code为基础进行软件开发，就像许多浏览器都基于Chromium那样。

起初，我们并没有这样做，而是从零开始构建Cursor的原型，这可不是一件轻松的活。

我们以极快的速度构建了各种功能，从零开始开发自己的编辑器，还添加了人工智能模块。

大约五周后，我们就开始全面使用自己的编辑器。当我们发现它有基本的实用性时，立刻让其他人试用，并进行了短时间的测试。

没过多久，大约三个月后，我们就发布了Cursor。我们的策略是尽快推出，根据用户反馈不断改进。最初用户的反馈非常宝贵，正是这些反馈促使我们决定放弃从零开发，转而基于VS Code进行开发。

从那时起，我们就根据用户反馈持续进行产品迭代。

使用Cursor的一些建议

成功使用Cursor的关键在于对模型能力的深入理解。

这包括它们能处理的任务复杂程度、质量、优劣势，以及它能什么，不能什么。现在，我们在产品中对这方面的教育还远远不够。

为了培养这种直觉，我有两个小建议。

首先，正如之前提到的，不要一次性将所有指令告诉模型，然后期待结果。

不妨将任务拆分成小块，花大致相同的时间去指定整体，但要更细致。

这样，你只需逐步指定，就能逐渐完成整个工作，最终形成完整的成果。

与此同时，我鼓励专业开发人员通过实践去探索这些模型的极限。

很多时候，我们其实没有给人工智能一个公正的机会，低估了它的潜力。像Cursor这样的工具，无论是初级还是高级工程师都能从中获益。

我们还发现，初级工程师对AI有些过于依赖，而高级工程师则往往低估了AI的帮助，倾向于固守自己的工作流程。

对于高级工程师来说，工具的推广和使用通常由公司内部的开发者体验团队来推动。

招聘与组建强大团队的经验

对我们来说，拥有一支世界级的工程师和研究人员团队来共同开发Cursor是非常重要的。

这不仅关乎个人的成长，也关乎公司的整体战略。

我们的目标是找到既有求知欲又敢于尝试的人，因为我们需要不断创造新事物。

同时，保持清醒的头脑同样重要。

除了产品开发，招募合适的人才也是我们关注的重点。

我们专注寻找被我们认为是顶尖的人才，有时甚至会花费数年时间去吸引他们。

不过，我觉得一开始我们在这方面并不算很擅长。

我们在几个方面积累了宝贵的经验：

• 谁才是合适的人选？
• 谁能为团队带来实际价值？
• 优秀人才的标准是什么？
• 如何吸引那些不急于找工作的优秀人才？

在早期，我们过于注重寻找那些来自知名院校的候选人，他们在学校表现相当出色。

我们过于看重资历、兴趣和经验。

虽然这样给我们带来了很多优秀的人才，但他们有时和我们最初理想的人选并不一致。

另一个教训是关于面试流程的问题。

我们面试的一个核心环节是请候选人到公司，和我们一起完成一个为期两天的项目。

这不仅是一个测试，也是互动的机会。

它能让候选人真正完成一个端到端的项目。

我们能看到两天内的实际产出，而且不会占用团队太多时间。这有助于你判断是否愿意与这个人共事，因为你会和他一起工作两天。

此外，吸引候选人也至关重要。尤其是在公司成立初期，产品尚未成熟的时候。

本文由人人都是产品经理作者【智能乌鸦】创作，公众号：【乌鸦智能说】授权发布，未经许可，请勿转载。

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