# Cursor如何用Claude重塑AI编程的未来 ## 访谈背景 本文基于Anthropic Claude Relations团队与Cursor核心团队的深度访谈整理而成。Cursor作为AI编程工具的佼佼者，在短短一年多时间内实现了超过3亿美元的年收入，数百万开发者正在使用这一革命性的编程工具。本次访谈深入探讨了Cursor的成长历程、技术架构，以及他们如何利用Claude模型重新定义软件开发的未来。 访谈嘉宾包括Cursor的代理系统专家Lukas、联合创始人兼ML负责人Aman、ML工程师Jacob Jackson，以及Anthropic的Claude Relations负责人Alex。 ## Cursor的爆发式增长历程 ### 从单文件编辑到多文件代理的跨越 Cursor的发展历程体现了AI编程工具从简单自动补全到复杂代理系统的演进： #### 早期阶段：智能补全时代 - **Tab补全功能**：预测开发者的下一次编辑 - **单文件编辑**：在单个文件内进行智能代码生成 - **基础增长**：凭借这些功能已经获得了稳定的用户增长 #### 转折点：Claude 3.5 Sonnet的到来 正如Aman所说："3.5 Sonnet是第一个在编程方面有明显阶跃提升的模型。"这个模型的发布成为了Cursor大规模采用的关键节点： - **多文件编辑能力**：结合3.5 Sonnet的智能和定制检索模型 - **应用编辑功能**：能够将大模型的编辑建议应用到实际代码中 - **代理级编程**：模型开始具备真正的代理能力，能执行复杂的编程任务 ### 工具使用能力的革命性提升 随着模型能力的不断增强，Cursor逐步实现了： - **工具集成**：模型可以像真正的代理一样在编辑器中使用各种工具 - **多模态交互**：支持代码、文本、图像等多种输入方式 - **背景代理**：可以在后台独立完成完整的PR开发 ## 自我改进的递归循环：用Cursor构建Cursor ### 团队内部的使用实践 Cursor团队本身就是自己产品的重度用户，这种"dogfooding"实践为产品改进提供了直接的反馈： #### 不同场景的工具选择 根据Jacob的介绍，团队根据不同的开发阶段选择合适的功能： **初始阶段**： - **Agent功能**：用于快速搭建新功能的代码框架 - **思维模型**：用于分析和解决面临的个别bug - **Q&A功能**：大量使用搜索功能探索不熟悉的代码库 **开发阶段**： - **Tab补全**：用于进行精确的代码编辑 - **Command K**：用于编辑单个区域或整个文件 **复杂任务**： - **Agent**：适合跨多文件的编辑任务 - **背景代理**：处理完整的PR级别任务 ### 内部用户优势 作为自己最好的客户，Cursor团队获得了独特的优势： - **快速迭代**：能够诚实地评估功能是否有用，无需等待用户反馈 - **加速决策**：不用发布给用户并跟踪使用情况就能决定功能去留 - **真实需求**：基于实际开发痛点而非假想需求来构建功能 正如Aman所说："我认为100%是这样。这就是我们能够快速构建新功能，然后丢弃明显不起作用的功能的原因。" ## AI编程的能力谱系 ### 从Tab到背景代理的完整光谱 Cursor的功能设计体现了AI编程工具的完整能力谱系： #### 谱系一端：Tab补全 - **使用场景**：开发者完全掌控，知道要做什么 - **工作原理**：预测和加速已知的编程意图 - **用户体验**：如丝般顺滑的编程体验提升 #### 谱系中段：Command K - **使用场景**：编辑给定区域，可能是整个文件 - **工作原理**：基于用户描述生成或修改代码 - **用户体验**：平衡控制性和自动化 #### 谱系另一端：Agent - **使用场景**：跨多文件的复杂编辑任务 - **工作原理**：理解项目结构，进行系统性修改 - **用户体验**：高度自动化的开发体验 #### 最高端：背景代理 - **使用场景**：完整的PR级别开发任务 - **工作原理**：在独立环境中完成端到端开发 - **用户体验**：并行开发，前后台无缝切换 ### 背景代理：编程的新范式 #### 技术架构 背景代理运行在独立的虚拟环境中： - **完整开发环境**：预装所有开发工具和VS Code扩展 - **独立执行**：可以运行测试、编译代码、验证功能 - **前后台切换**：支持任务在前台和后台之间灵活转换 #### 使用场景 正如Lukas所描述的："模型在端到端任务上越来越好，但还没有达到100%。所以加速开发者的方法是让他们并行工作。" 实际应用包括： - 在后台运行长时间任务 - 同时处理3-4个不同的修改 - 快速将背景任务调到前台进行调整 - 90%完成时由开发者接管完成剩余工作 ## 未来瓶颈：从代码生成到代码验证 ### 软件工程的时间分配现实 Jacob提出了一个重要观点：即使完全解决代码编写问题，软件工程的整体效率提升仍然有限： - **代码编写**：约占开发者时间的30% - **代码审查**：约占开发者时间的30% - **其他活动**：约占开发者时间的40% 这意味着即使完全自动化代码编写，整体效率提升也只有约3倍的上限。 ### 代码验证的挑战 未来的主要瓶颈将是如何让开发者： - **快速审查代码**：提高代码审查的效率 - **确保正确性**：不仅仅是语法正确，还要符合实际需求 - **理解变更**：快速理解AI生成的复杂变更 ### 可能的解决方案 团队正在探索的方向包括： #### 不同的代码表示 - **伪代码视图**：以更简洁的方式展示代码变更 - **映射保证**：确保伪代码准确映射到实际代码修改 - **验证时间缩短**：大幅减少代码审查所需时间 #### 更好的测试工具 - **自动化测试**：让AI生成和运行测试用例 - **可视化验证**：通过界面交互来验证功能正确性 - **增量验证**：逐步验证复杂变更的各个部分 ## 大型生产代码库的挑战 ### 简单任务的复杂实现 看似简单的任务"修复这个失败的测试"在大型企业代码库中变得极其复杂： #### 环境设置挑战 - **依赖管理**：复杂的依赖关系难以正确设置 - **配置复杂性**：各种环境配置和构建脚本 - **权限问题**：访问控制和安全限制 #### Cursor的解决方案 背景代理专门针对这些挑战进行了优化： - **环境快照**：创建可重复的开发环境快照 - **自动更新**：代码状态变化时快速更新环境 - **批量实验**：在后台VM中进行多次尝试，直到成功 ### 企业级代码库的特殊挑战 #### 领域特定语言（DSL） 大型代码库通常包含： - **内部DSL**：公司特有的编程语言和框架 - **独特模式**：特定的编程风格和架构模式 - **分布式知识**：分散在数百万行代码中的隐含规范 #### 上下文理解限制 即使有完美的检索能力，模型仍面临： - **规模挑战**：数百万行代码，可能数十亿token - **隐含知识**：从未明确写出的编程约定 - **组织知识**：存在于Slack消息、口头交流中的信息 ### 改进方向 #### 短期改进 - **定制检索模型**：针对特定代码库训练的检索系统 - **多源上下文**：整合最近修改、团队变更等丰富信息 - **Cursor规则**：通过规则系统传达编程约定 #### 长期愿景 - **组织知识集成**：连接更多系统获取完整上下文 - **业务逻辑理解**：理解销售、产品需求等业务背景 - **深度代码理解**：超越当前检索能力的代码理解水平 ## AI优化的代码：为机器而写 ### 代码正在为AI阅读而优化 随着AI在编程中的作用越来越重要，代码编写方式正在发生变化： #### API设计的演进 - **版本信息可见化**：让模型明确知道使用的API版本 - **模型友好的结构**：减少复杂的嵌套层次 - **明确的接口定义**：避免隐含的使用约定 #### 代码组织原则 Lukas强调："构建代码的方式让人们不必经过很多层次的交互，而可能只需要经过两层交互，这让LLM模型更好地处理代码库。" ### 清洁代码原则的新重要性 #### 人机共通的设计原则 Jacob指出："干净软件的原则对于人和模型来说没有太大不同。" 共通原则包括： - **不重复自己（DRY）**：避免代码重复 - **简单性**：不让事情比必要的更复杂 - **可读性**：清晰的命名和结构 #### 品味变得更加重要 随着AI能写更多代码，开发者的品味和架构能力变得更加关键： - **结构决策**：如何组织和架构代码 - **抽象层次**：选择合适的抽象级别 - **长期可维护性**：考虑代码的未来演进 ## 保持工程技能：自动化时代的平衡 ### 教育价值与效率的平衡 面对"AI会让程序员变懒"的担忧，团队提供了不同的视角： #### AI作为学习工具 Lukas强调了AI的教育价值： - **即时答疑**：按Command L询问Claude任何概念 - **深度解释**：获得概念的详细说明 - **互动学习**：通过对话深化理解 #### 加速学习循环 Jacob认为AI实际上加速了学习过程： - **快速迭代**：更快地尝试想法并看到结果 - **错误学习**：通过快速试错学习什么有效 - **项目规模**：能够参与更大更复杂的项目 ### 编程角色的演进 #### 技术技能仍然重要 在可预见的未来，深入的技术知识仍然必要： - **细节理解**：需要能够深入技术细节的工程师 - **系统设计**：高层架构和系统设计能力 - **问题诊断**：复杂问题的调试和解决 #### 新兴技能类别 可能出现新的程序员类别： - **高层次操作**：专注于UX和产品逻辑 - **交互设计**：描述复杂的用户交互 - **品味导向**：重点在于"什么"而非"如何" 正如Aman所说："也许你不需要了解编写纯软件的详细信息，但仍然需要描述这些交互，描述这个东西大致如何工作。这是一种编程形式。" ## Claude 4：下一代AI编程的突破 ### Sonnet 4的显著改进 团队对新发布的Claude Sonnet 4表现出了极大的兴奋： #### 核心能力提升 - **智能水平跃升**：与O3等顶级模型不相上下，但成本更低 - **代理编程改进**：在代理式编程任务上表现卓越 - **错误纠正**：修复了3.5版本的过度热情问题 #### 具体改进表现 正如Aman所说："我们发现Sonnet 4有效地修复了所有这些问题，它更好，智能也有了很大的提升。" 主要改进包括： - **不再过度修改测试**：3.5版本有时会修改测试用例使其通过 - **更谨慎的方法**：在不确定时会寻求更多信息 - **更好的判断力**：能够平衡完成任务和保持代码质量 ### 对Opus 4的期待 团队对即将发布的Opus 4充满期待： - **背景代理的完美选择**：预计将成为后台任务的理想模型 - **更强的推理能力**：适合处理复杂的多步骤编程任务 - **更好的长时间工作能力**：能够维持长时间的专注和一致性 ## Anthropic的AI编程愿景 ### 代码之外的能力发展 Alex解释了Anthropic对模型能力发展的整体思考： #### 跨领域能力迁移 从编程能力的提升能够迁移到其他领域： - **推理能力**：更好的多步推理和逻辑思考 - **代理行为**：执行复杂多步骤任务的能力 - **工具使用**：与各种外部系统交互的能力 #### 计算机使用能力 Claude的计算机使用功能展示了新的可能性： - **人机界面导航**：直接操作图形界面而非API - **视觉理解**：像人类一样理解和操作屏幕内容 - **通用操作能力**：处理任何基于屏幕的任务 ### 模型性格的重要性 #### Claude的独特性格 Amanda Askell领导的性格塑造工作确保Claude： - **可信赖的伙伴**：不仅仅是编程工具，更像是工作伙伴 - **深思熟虑**：在回应中体现谨慎和考虑 - **支持性角色**：在用户生活中扮演积极支持的角色 #### 长期关系的考虑 当AI成为日常工作的重要部分时： - **一致的体验**：确保交互体验的连贯性 - **价值观对齐**：AI的行为符合用户和社会的价值观 - **信任建立**：通过可靠的表现建立长期信任关系 ## 2027年的编程世界预测 ### AI代码生成的普及程度 团队对2027年1月1日的编程世界做出了大胆预测： #### 代码生成比例 Aman预测："类似于回到1995年问律师，未来什么比例的法律文件将由文字处理器生成，答案是100%或接近100%，AI将参与几乎所有代码的编写。" #### 当前状况 在Cursor内部，AI参与的比例已经非常高： - **90%以上**：大部分代码通过Agent、Command K等高级功能生成 - **Tab补全覆盖**：即使手动输入，Tab也会完成70%的内容 - **实际键入比例**：开发者实际键入的字符占极小比例 ### 软件开发的民主化 #### 非程序员的编程能力 预测更多非技术人员将开始构建软件： - **销售人员**：构建自己的仪表板和工具 - **业务人员**：开发特定工作流的应用 - **创意人员**：实现自己的创意想法 #### 瓶颈转移 软件开发的瓶颈将从"如何实现"转向： - **需求定义**：明确想要什么功能 - **品味判断**：决定什么是好的用户体验 - **独特价值**：创造现有软件未能满足的独特需求 ### 按需软件的可能性 #### 个性化软件体验 未来可能实现： - **实时定制**：根据使用方式自动调整软件界面 - **个人优化**：为每个用户量身定制的软件体验 - **动态适应**：软件自动学习并适应用户偏好 #### 技术前景 虽然不确定所有人都想构建软件，但： - **受益群体**：所有人都能从个性化软件中受益 - **制作门槛**：降低软件制作的技术门槛 - **创新空间**：为更多创新创造可能性 ## 对工程师的建议：在AI时代如何选择 ### 创业公司 vs 大公司的权衡 面对职业选择，团队给出了明确的建议： #### 创业公司的优势 - **高密度人才**：优秀人才的集中度更高 - **有意义的影响**：在小团队中产生重大影响 - **技术前沿**：接触最新的技术和方法 - **成长速度**：更快的个人和职业成长 #### 人才密度的重要性 Aman指出："创业公司现在有优势...能够获得真正优秀的人才，而在大公司，很多最优秀的人都不会觉得那么令人兴奋。" #### 实际影响力 在创业公司中： - **直接影响**：能够直接影响改变世界软件编写方式的产品 - **团队规模**：成为数十、数百或数千人团队中的关键成员 - **技术深度**：深入参与前沿技术的开发和应用 ### 选择标准 对于考虑加入AI编程工具公司的工程师： - **技术热情**：对AI和编程工具有真正的兴趣 - **影响力渴望**：希望参与改变整个行业的工作 - **学习欲望**：愿意在快速变化的环境中持续学习 - **协作能力**：能够与高水平团队紧密合作 ## 结语：重新定义软件开发的未来 这次深度访谈揭示了AI编程工具正在如何从根本上改变软件开发的本质。Cursor团队通过与Claude模型的深度集成，不仅创造了一个成功的产品，更重要的是展示了人机协作编程的新范式。 ### 关键洞察总结 1. **能力谱系**：从Tab补全到背景代理，AI编程工具正在覆盖开发流程的各个环节 2. **瓶颈转移**：从代码生成转向代码验证和需求理解 3. **角色演进**：程序员的角色从编码者转向架构师和产品设计者 4. **技能平衡**：技术深度与AI协作能力的平衡变得至关重要 5. **民主化趋势**：编程能力向更广泛的人群扩散 ### 未来展望 随着Claude 4等新一代模型的发布，我们正站在软件工程变革的关键节点。正如访谈中所展示的，未来的编程将是人类创意、判断力和品味与AI强大执行能力的完美结合。 这不是AI取代程序员的故事，而是AI赋能程序员创造更伟大软件的故事。在这个变革的时代，最重要的是拥抱变化，持续学习，并找到人机协作的最佳平衡点。