在人工智能迅速发展的今天，传统的竞品分析方法已经显得有些无力。Cursor AI编程工具的调研报告给我们提供了一种新思路，教我们如何从简单的使用者变成能够深度分析的拆解者——通过逆向工程来挖掘模型、算法等基本逻辑，从而预测技术的发展方向和商业潜力。接下来，我会分享三层方法论，帮助你进行有影响力的调研，以便在战略决策中发挥作用。
我一直鼓励学员们用“黑客级”的思维去进行竞品调研，结果也的确收获了很多高质量的报告。最近，有一份关于AI编程工具“Cursor”的报告做得特别好，质量相当高。这次就借此机会，跟大家聊聊为什么我们要进行这样的调研，以及具体该怎么做。
那么，为什么在AI时代，我们需要改变竞品分析的方式呢？
其实道理很简单：过去那种PM的做法，比如列功能、对比界面、画流程图等，正变得越来越不管用了。
AI产品的真正竞争力，像模型、数据、算法策略和技术架构，基本上都隐藏在用户界面之下。
我一直强调一个观点，就是“深度优先，提前预判”。
你需要有能力将“信息”转化为“知识”，甚至更高层次的“智慧”。这就要求你要换个角度思考，从一个产品的“使用者”转变为一个系统的“拆解者”。
我们把这个方法论拆分成三层，接下来结合这份“Cursor”报告，给你详细讲解。
第一层：表面洞察——大家都能看到的“共识”（What）
常规的调研（我称之为“一级PM调研”）通常只停留在这一层。他们会做些什么呢？
- 查看评测和新闻：了解产品的大致功能和市场反馈。
- 亲身体验：实际使用，了解用户流程和核心交互。
- 功能对比：制作表格，列出竞品A、B、C的功能矩阵。
这些都是基础工作，确实必要，但远远不够。
为什么呢？因为这些仅仅回答了“What”（它是什么，卖给谁）——这些信息只是决策的“背景”，并非“决策的依据”。
（注：因为包含相关学员的个人信息，这份“Cursor”深度报告无法公开分享完整版）
这些都是非常扎实的基础工作，但想要做到“黑客级”的调研，就必须从这一层超越。
第二层：深度拆解——探寻冰山下的“How”
这一层是“黑客级”调研的关键所在。我们要从“黑盒”变成“白盒”，通过逆向工程来回答“How”（它是如何实现的）。
这就要求你（PM）具备极强的技术好奇心和信息挖掘的能力。
在“Cursor”这份报告中，学员们在“第二层”的挖掘上做得非常出色。他们没有仅停留在“Cursor好用”这一层，而是深入探讨“Cursor为什么这么好用？”
【案例一：逆向“上下文”——Cursor的核心护城河】
他们通过公开的开发者访谈、技术博客，甚至是Github提交记录，来拼凑线索。
例如，他们通过分析安装包和网络请求，证实了“Cursor”的核心决策是“Fork VS Code”而非“做插件”。具体是怎么做到的——
1）定位核心架构：他们发现Cursor的成功并非依赖插件，而是基于对VS Code的“分支”（Fork），这让他们完全控制了编辑器。
2）挖掘RAG系统：通过研究技术博客和社区讨论，他们发现，Cursor的上下文系统（RAG）并非简单的向量检索——而是使用Merkle树来跟踪文件变更，这样就无需“每次都重新上传整个代码库”。
3）深挖技术选型：进一步调查发现，Cursor选择了Turbopuffer作为向量数据库。这可是个关键的“黑客级”洞察——Turbopuffer专为低成本和高吞吐而设计，帮助Cursor的运营成本比传统向量数据库低20倍，还解决了企业隐私问题。
深入调研的价值与行动指南
这个洞察有什么用呢？
它让我们理解了「Cursor」的商业模式是如何在低成本下实现可扩展性的，同时也阐明了它是如何解决隐私问题，顺利进入市场的技术基础。
【案例二：从竞争对手中看清自己——解读代码搜索的技术分歧】
一项“黑客级”的调研，不能仅仅盯着单个产品，还得放眼整个行业。他们发现，在AI代码工具的核心“上下文”问题上，其实有三条截然不同的技术路线：
1）实时搜索派（比如 Claude Code）：放弃了RAG，采用Agentic的方式，按需调用grep、glob等工具进行实时搜索。
2）图结构派（比如 Aider）：通过AST（抽象语法树）将代码解析成图结构。
3）混合RAG派（比如Cursor）：结合向量化和RAG，通过Merkle树和Turbopuffer等技术创新来优化性能和降低成本。
这个发现又有什么意义呢？
它揭示了「Cursor」成功背后的偶然性与必然性。团队在选择技术时，是走“实时搜索”还是“混合RAG”的道路呢？这份报告提供了非常重要的决策依据。
这正是“黑客级”调研的魅力所在，它带来的不仅仅是观点，而是基于深入分析的事实和权衡。
第三层：战略洞察——导出“So What”的行动（我们该怎么办）
1、做调研的最终目标，不是写出一份完美的报告，而是为了形成前瞻性的战略判断和正确的产品决策。
2、一份像「Cursor」这样的深入报告，正是“战略层”的武器。它回答了核心问题：“So What”（我们该怎么办）。
3、这也是我在指导学员时，所追求的最终目标。调研的前两层是“输入”，而这一层则是“输出”——把深度洞察转化为推动团队的实际行动。
以下是一些实践案例，说明这种“第三层洞察”在实际中是如何发挥作用的：
【案例一：提前半年预判苹果的端侧AI架构】
- 洞察（来自第二层）：2023年，通过研究谷歌发布的端侧AI Core框架论文，发现其通过微调和适配器（LORA热拔插）技术，解决了手机端侧如何让一个“基础模型适应数百个不同场景”的问题。
- 行动（我的第三层）：当时我们内部的自研大模型团队还没有关注这个方向……我立即推动大模型算法和操作系统工程团队，开始在这个方向进行预研。
- 结果：六个月后，苹果在WWDC上发布了Apple Intelligence，采用了几乎完全相同的技术架构。由于我们提前布局，大大缩短了追赶的时间。
【案例二：内部成功立项战略级项目】
- 洞察（来自第二层）：通过研究苹果公司关于“GUI多模态大模型”的学术论文（Ferret UI），预判“AI Agent通过界面识别（GUI）与系统交互”将成为未来的关键技术方向。
- 行动（我的第三层）：基于此撰写报告，建议在公司内部立项。
- 结果：这个方向后来成为公司的战略级项目，并获得了巨额资源投入。
这就是通过超前预判，帮助团队提前“占位”的实例。
总结：成为一个“深度优先”的黑客型AI产品经理
AI产品经理的竞争，归根结底是认知深度的较量。
这份「Cursor」调研报告，就是“深度优先”理念的完美例证。从大家都能看到的“市场规模”开始，一路深入到“Merkle树”和“Turbopuffer”，甚至揭示了整个赛道的“技术路线之争”。拥有这样的认知，才能做出超越他人的精准决策。
门槛确实高，但越难走的路，壁垒就越高。所以，如果你想成为一个“黑客型”的AI产品经理，建议做到：
1）坚持系统性学习：每一次新闻都变成一次深入的知识学习或实践。
2）寻找最佳信息源：摒弃二手信息，拥抱官方文档、开发者大会、核心人物访谈和学术论文。
3）深度优于广度：与其花时间体验10个落后产品，不如把一个领先者（如OpenAI、Cursor）的技术文档“从头到尾”仔细阅读。
4）将洞察转化为行动：最终目标是通过深度研究形成前瞻判断，并将其应用于自身的产品战略和日常工作中，创造实际价值。
专栏作家
hanniman，微信公众号：hanniman，人人都是产品经理专栏作家，前图灵机器人-人才战略官/AI产品经理，前腾讯产品经理，拥有10年AI经验和13年互联网背景。
题图来自Unsplash，基于CC0协议。
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这篇文章提出了很有价值的思路，尤其是通过逆向工程来进行深度分析，让我意识到传统的竞品调研方法真的需要更新了。期待能看到更多关于如何实施这些策略的案例分享。
通过这篇文章，我对竞品调研有了新的理解，尤其是强调从使用者转变为拆解者的思维方式，让我意识到深度分析的重要性。期待更多这样的分享！
这份关于Cursor的报告让我对竞品分析有了更深刻的认识，尤其是如何通过逆向工程挖掘核心逻辑，真的是太有启发了。希望能看到更多类似的深度分析。
文章提到的黑客级调研方法让我意识到，深入分析技术背后的逻辑是竞品研究的关键。传统方式已经无法满足实际需求，转变思维真的很重要。
通过分析Cursor的成功，我明白了逆向工程的重要性，技术背后的思考能让我们更好地理解竞品。这样的视角变化，真的非常值得借鉴。
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通过对Cursor的案例分析，深刻认识到逆向工程在竞品调研中的重要性，不仅要看表面功能，更要理解背后的实现逻辑。这样的思维转变对我们决策帮助很大。
文章中提到的从使用者转为拆解者的思维方式非常有启发性，逆向工程的应用也让我对竞品分析有了新的理解，确实值得借鉴。
从Cursor的案例中，我认识到逆向工程不仅是技术分析，更是获取市场洞察的重要工具。这样的深度调研方法，确实值得我们在实际工作中应用。