文：王智遠(yuǎn) | ID:Z201440

Any Sphere的聯(lián)合創(chuàng)始人兼 CEO Michael Tun 做客一期 Y Combinator 的播客；你可能沒(méi)聽(tīng)過(guò)兩個(gè)名字，大概率聽(tīng)說(shuō)過(guò)他們打造的產(chǎn)品：Cursor。

看似低調(diào)的 AI 編輯器，過(guò)去一年里悄然走紅，成為不少開(kāi)發(fā)者心中的“AI 編程首選工具”；它不僅能讓程序員更快地寫(xiě)代碼，更重要的是，正在重新定義“編程”這件事本身。

Michael Tun 在訪(fǎng)談中回顧C(jī)ursor 從零到一的過(guò)程，講述一個(gè)關(guān)于遠(yuǎn)見(jiàn)、判斷力與執(zhí)行力的故事。

我認(rèn)為，這段經(jīng)歷，為所有關(guān)注 AI 未來(lái)的人，提供一個(gè)值得深思的觀察窗口。所以，消化完之后講給你聽(tīng)。

01

Cursor 的誕生不是從“寫(xiě)代碼”這件事開(kāi)始的；Michael Tun 和他的團(tuán)隊(duì)最早做一個(gè)機(jī)械 CAD（計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)）工具，面向工程師和設(shè)計(jì)師，幫助他們繪制零件圖、建模。

聽(tīng)起來(lái)挺專(zhuān)業(yè)的領(lǐng)域，但 Michael Tun 后來(lái)回憶說(shuō)：“我們?cè)谧龅?，是一個(gè)小眾市場(chǎng)里的小眾產(chǎn)品?！?/p>

真正讓他們轉(zhuǎn)變方向的，是一次技術(shù)趨勢(shì)的“頓悟”。

2022 年初，GPT-3 已經(jīng)發(fā)布一段時(shí)間，GitHub Copilot 也開(kāi)始被開(kāi)發(fā)者試用。那時(shí) AI 還遠(yuǎn)沒(méi)到今天這個(gè)水平，但他們卻從中看到了一個(gè)信號(hào)：模型正在變得越來(lái)越強(qiáng)，這種增長(zhǎng)是持續(xù)的。

Michael Tun說(shuō)：我們覺(jué)得，創(chuàng)業(yè)很難，那就干脆做最讓你興奮的事；他們甚至總結(jié)出一句話(huà)，作為后來(lái)所有決策的底層邏輯：

Follow the line，沿著趨勢(shì)線(xiàn)走，別追熱點(diǎn)。

這句話(huà)意思是：與其去猜測(cè)下一個(gè)爆款是什么，不如認(rèn)真觀察當(dāng)前的趨勢(shì)線(xiàn)，判斷它會(huì)不會(huì)在未來(lái)某個(gè)時(shí)間點(diǎn)帶來(lái)質(zhì)變。

他們看到的趨勢(shì)是：

語(yǔ)言模型越來(lái)越大，訓(xùn)練數(shù)據(jù)越來(lái)越多，生成代碼的能力也越來(lái)越好。于是，做了一個(gè)大膽的決定——放棄 CAD，轉(zhuǎn)向 AI 編程工具。

這不是一個(gè)容易下的判斷。當(dāng)時(shí)大多數(shù)人還沒(méi)把 AI 當(dāng)成寫(xiě)代碼的主力工具，更多人把它看作“輔助插件”，甚至“玩具”。但 Cursor 團(tuán)隊(duì)卻堅(jiān)信：

AI 不只是讓程序員更快地寫(xiě)代碼，而是最終要取代人類(lèi)寫(xiě)代碼這件事本身；所以，他們直接重構(gòu)整個(gè)編輯器體驗(yàn)，為 AI 原生交互做好準(zhǔn)備。

不僅如此，他們還非常重視內(nèi)部自用測(cè)試。Michael 解釋道：我們非常注重像蘋(píng)果那樣，自己先使用自己的產(chǎn)品；這樣我們可以快速迭代，發(fā)現(xiàn)問(wèn)題并改進(jìn)。

這種策略不僅驗(yàn)證了產(chǎn)品的可行性，也讓他們更早地意識(shí)到哪些功能是用戶(hù)真正需要的，哪些地方還需要進(jìn)一步優(yōu)化。

就像 Michael 所說(shuō)的那樣，如果我們自己都不愿意每天使用這個(gè)工具，那別人也不會(huì)愿意；所以，他們?cè)?022年就預(yù)見(jiàn)了AI將徹底改變編程，而且，還用行動(dòng)證明了判斷。

02

但問(wèn)題是：所有人都在把AI當(dāng)作一個(gè)“插件”或“輔助功能”時(shí)，他們?yōu)槭裁锤矣谶x擇一條完全不同的產(chǎn)品路徑？

比如：為什么不做VS Code插件，而是直接從頭構(gòu)建一個(gè)全新的編輯器？

這個(gè)問(wèn)題聽(tīng)起來(lái)簡(jiǎn)單，背后藏著一個(gè)更根本的判斷：AI 不只是一個(gè)“輔助工具”，它需要一個(gè)完全不同的交互方式和產(chǎn)品形態(tài)。

Michael Tun 在訪(fǎng)談中提到，當(dāng)時(shí)很多人建議他們做一個(gè) VS Code 插件：VS Code 是最流行的代碼編輯器之一，已經(jīng)有龐大的用戶(hù)基礎(chǔ)，做插件能快速上手、容易推廣。

但 Cursor 的團(tuán)隊(duì)卻認(rèn)為，這種做法本質(zhì)上在“給車(chē)加燈”：你確實(shí)讓用戶(hù)體驗(yàn)變好了一點(diǎn)，但并沒(méi)有真正去思考，當(dāng) AI 變得足夠強(qiáng)大之后，我們到底應(yīng)該怎樣寫(xiě)代碼？

Michael Tun說(shuō)：

如果你相信 AI 最終會(huì)取代人類(lèi)寫(xiě)代碼這件事本身，那你就必須重新思考整個(gè)交互流程。換句話(huà)說(shuō)，他們想做的，是為“AI 原生”的編程方式打造一個(gè)適合它的編輯器。

VS Code 的架構(gòu)不是為 AI 而設(shè)計(jì)的。它更多是一個(gè)面向“人類(lèi)程序員”的工具。AI 需要什么？更快的響應(yīng)速度、更深的上下文理解、更強(qiáng)的實(shí)時(shí)協(xié)作能力……這些，在一個(gè)插件里很難實(shí)現(xiàn)。

他們甚至發(fā)現(xiàn)，GitHub Copilot開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)也給他們帶來(lái)了啟發(fā)；早期 GitHub Copilot 也是以插件形式存在，隨著 AI 模型越來(lái)越強(qiáng)，局限性也開(kāi)始顯現(xiàn)出來(lái)：

它只能在已有框架里“補(bǔ)幾句代碼”，不是真正參與整個(gè)編寫(xiě)過(guò)程；所以，Cursor 的團(tuán)隊(duì)決定從頭做起，構(gòu)建一個(gè)專(zhuān)門(mén)為 AI 設(shè)計(jì)的編輯器。

這不是一個(gè)輕松的決定。這個(gè)方向在當(dāng)時(shí)并不被看好；很多人都覺(jué)得，VS Code 已經(jīng)夠用，為什么要從零開(kāi)始呢？

但 Michael Tun 和他的團(tuán)隊(duì)始終堅(jiān)持一個(gè)信念：如果想服務(wù)未來(lái)，就不能被現(xiàn)在的產(chǎn)品形態(tài)所限制。這就像，別人還在優(yōu)化打字機(jī)的時(shí)候，他們?cè)趪L試造電腦。

事實(shí)證明，判斷是對(duì)的。

現(xiàn)在，越來(lái)越多開(kāi)發(fā)者開(kāi)始意識(shí)到：AI 不只是讓寫(xiě)代碼更快了，而是正在改變“寫(xiě)代碼”這件事本身，而 Cursor，正是最早開(kāi)始為此做好準(zhǔn)備的那一批人。

很多人以為，AI 產(chǎn)品比拼模型能力，但Michael Tun 卻認(rèn)為：真正決定勝負(fù)的，是看不見(jiàn)、卻每天都在影響用戶(hù)體驗(yàn)的細(xì)節(jié)。

比如：響應(yīng)速度、穩(wěn)定性、交互是否順手、有沒(méi)有讓人覺(jué)得“就是該這樣”。

03

那么，怎么判斷一個(gè)功能到底有沒(méi)有用？靠什么指標(biāo)來(lái)確認(rèn)自己走在正確的路上？

Michael Tun 在訪(fǎng)談中說(shuō)：

我們不太關(guān)注 demo 能不能讓人眼前一亮，我們更關(guān)心這個(gè)功能，能不能讓用戶(hù)每天都愿意打開(kāi)它、用它、甚至離不開(kāi)它。

換句話(huà)說(shuō)，他們真正看重的不是“第一次用了覺(jué)得牛”，而是“第五次用了還覺(jué)得順”。

問(wèn)題是：如何打磨細(xì)節(jié)？答案是：內(nèi)部自用測(cè)試（dogfooding） + 數(shù)據(jù)反饋 + 快速迭代。

Cursor整個(gè)產(chǎn)品開(kāi)發(fā)流程，可以概括成一句話(huà)：我們先自己用，覺(jué)得好再給用戶(hù)用；用戶(hù)用了之后，我們?cè)倏此麄冊(cè)趺从?，接著改?/p>

聽(tīng)起來(lái)很簡(jiǎn)單，這背后是一種非常務(wù)實(shí)的產(chǎn)品哲學(xué)：不靠想象用戶(hù)想要什么，通過(guò)觀察真實(shí)行為來(lái)不斷優(yōu)化體驗(yàn)。

比如：

訪(fǎng)談中提到，他們?cè)谠缙诎l(fā)現(xiàn)，AI 生成代碼的速度對(duì)用戶(hù)體驗(yàn)影響極大，哪怕延遲幾百毫秒，也會(huì)讓用戶(hù)覺(jué)得“卡頓”、“不夠聰明”；他們花了大量時(shí)間優(yōu)化響應(yīng)速度，哪怕這意味著要重構(gòu)底層架構(gòu)。

還有一個(gè)例子是交互設(shè)計(jì)。

很多 AI 編程工具在展示結(jié)果時(shí)，會(huì)直接插入代碼。但 Cursor 發(fā)現(xiàn)，這樣反而會(huì)讓用戶(hù)失去控制感。

他們改成了“建議式”的呈現(xiàn)方式：AI 提出建議，用戶(hù)可以選擇接受或拒絕。這種方式雖然看起來(lái)沒(méi)那么“自動(dòng)”，但卻讓用戶(hù)更有掌控感，也更容易信任 AI。

那他們又怎么衡量這些改動(dòng)有沒(méi)有效果的呢？Michael Tun 提到，他們并不關(guān)注 DAU、MAU 這類(lèi)泛泛的數(shù)據(jù)，是一個(gè)很具體的數(shù)字：

“每周使用 AI 功能五天以上”的用戶(hù)數(shù)量。

這個(gè)指標(biāo)意味著它代表一群人：不是偶爾試一下，是每天都在用、真的依賴(lài)它工作的人。只有抓住這群人，才能做出真正有價(jià)值的產(chǎn)品和可持續(xù)的商業(yè)模式。

所以，在別人還在比誰(shuí)的 demo 更炫酷時(shí)，Cursor 已經(jīng)悄悄開(kāi)始打磨看不見(jiàn)、卻天天影響用戶(hù)的細(xì)節(jié)；而這，也正是他們能從眾多 AI 編程工具中脫穎而出的關(guān)鍵。

方向選對(duì)了，產(chǎn)品哲學(xué)有了，怎么搭建團(tuán)隊(duì)？怎么把它做出來(lái)？Michael Tun 在訪(fǎng)談中說(shuō)：“我們當(dāng)時(shí)非常清楚一件事：創(chuàng)業(yè)很難，如果你找的人不對(duì)，再好的想法也可能失敗。”

所以，一開(kāi)始就定了一個(gè)原則：我們要打造一個(gè)‘免疫系統(tǒng)’。

聽(tīng)起來(lái)有點(diǎn)抽象，但意思很明確：一個(gè)真正厲害的團(tuán)隊(duì)，不靠流程、制度維持質(zhì)量，而是靠“每個(gè)人都?jí)蛴病保⑶視?huì)主動(dòng)捍衛(wèi)標(biāo)準(zhǔn)。

這跟蘋(píng)果早期的做法很像。

喬布斯當(dāng)年有個(gè)說(shuō)法：我愿意花一年時(shí)間去招一個(gè)人；因?yàn)樗麄兿嘈?，真正?yōu)秀的人，不僅能做出好產(chǎn)品，還能吸引同樣優(yōu)秀的人加入。

Michael Tun說(shuō)：Cursor 招聘節(jié)奏非常慢。前十幾個(gè)人，每一個(gè)都是 Michael 和聯(lián)合創(chuàng)始人親自面試、親自打磨。他們甚至設(shè)了一個(gè)“終極考驗(yàn)”環(huán)節(jié)：

兩天的現(xiàn)場(chǎng)協(xié)作（onsite），模擬真實(shí)工作場(chǎng)景。

不考算法題，也不聽(tīng)你講理念，直接一起干活，看你在面對(duì)真實(shí)問(wèn)題時(shí)怎么思考、怎么解決、怎么溝通。

Michael 解釋說(shuō)：我們想看你有沒(méi)有熱情、有沒(méi)有判斷力、有沒(méi)有那種「不把事情做好就不舒服」的勁兒。

這種高標(biāo)準(zhǔn)帶來(lái)的結(jié)果是：團(tuán)隊(duì)雖然小，但每個(gè)人都能打，而且都愿意為產(chǎn)品負(fù)責(zé)。

另外，也不追求“全能型人才”，更看重一種特質(zhì)：在模糊中前進(jìn)的能力。

換句話(huà)說(shuō)，你能在一個(gè)沒(méi)有明確答案、不斷變化的環(huán)境中，自己找到方向，并推動(dòng)它往前走，這種能力，在 AI 領(lǐng)域尤其重要。

因?yàn)檫@個(gè)領(lǐng)域變化太快，今天有效做法，明天可能就過(guò)時(shí)了，只有既能深入技術(shù)、又能快速學(xué)習(xí)的人，才真正能推動(dòng)邊界。

所以 Cursor 的團(tuán)隊(duì)人不多，但個(gè)個(gè)是“高密度人才”。

04

產(chǎn)品哲學(xué)有了，團(tuán)隊(duì)也夠硬了，這場(chǎng) AI 編程的競(jìng)賽，最終會(huì)走向哪里？

Michael Tun 在訪(fǎng)談中說(shuō)：我們現(xiàn)在看到的一切，剛剛開(kāi)始。Cursor 的終極目標(biāo)很明確：用 AI 完全替代傳統(tǒng)意義上的編碼工作。

不止輔助寫(xiě)代碼、幫你更快地寫(xiě)，是讓“人類(lèi)寫(xiě)代碼”這件事本身逐漸變得不再必要。聽(tīng)起來(lái)有點(diǎn)激進(jìn)？但 Michael 并不這么認(rèn)為。

他說(shuō)：這不是一個(gè)會(huì)不會(huì)發(fā)生’的問(wèn)題，而是一個(gè)什么時(shí)候發(fā)生的問(wèn)題。

他認(rèn)為，現(xiàn)在 AI 寫(xiě)代碼的能力還遠(yuǎn)遠(yuǎn)談不上完美，但它在持續(xù)變強(qiáng)。只要模型足夠大、數(shù)據(jù)足夠多、訓(xùn)練方式更聰明，總有一天，能理解你想做什么，并直接為你生成正確的代碼。

就像你現(xiàn)在打字不用查拼音一樣，未來(lái)的程序員也不需要一行行敲代碼，通過(guò)語(yǔ)言、意圖表達(dá)，讓 AI 來(lái)完成具體的實(shí)現(xiàn)。

Michael 還提到一個(gè)很有意思的類(lèi)比：

Cursor 所處的市場(chǎng)，更像兩個(gè)他們過(guò)去見(jiàn)過(guò)的領(lǐng)域：一，搜索引擎市場(chǎng)，二，消費(fèi)電子市場(chǎng)。

搜索引擎發(fā)展后期階段，天花板非常高；你可以長(zhǎng)期持續(xù)地變得越來(lái)越好；因?yàn)橛脩?hù)越多，反饋就越多，模型就能越優(yōu)化。

同樣，Cursor 也在構(gòu)建一種“反饋閉環(huán)”：用戶(hù)使用得越多，系統(tǒng)就越了解他們?cè)趯?xiě)什么、怎么寫(xiě)、哪里容易出錯(cuò)。這些數(shù)據(jù)反過(guò)來(lái)又能幫助 AI 更好地生成代碼。

另一個(gè)靈感來(lái)源是消費(fèi)電子行業(yè)。蘋(píng)果當(dāng)年打造 iPod 和 iPhone 時(shí)，不單純靠硬件或軟件贏了市場(chǎng)，而是通過(guò)把產(chǎn)品做到極致，抓住“關(guān)鍵時(shí)刻”。

Michael 認(rèn)為，AI 編程工具也會(huì)迎來(lái)類(lèi)似的“iPod時(shí)刻”或者“ChatGPT時(shí)刻”：當(dāng)某個(gè)產(chǎn)品突然讓人意識(shí)到：

原來(lái) AI 真的可以幫我完成大部分甚至全部的編程任務(wù)。

誰(shuí)能在那時(shí)沖出來(lái)，誰(shuí)就能贏得巨大的機(jī)會(huì)。所以，他和 Cursor 團(tuán)隊(duì)始終有一個(gè)信念：你能比別人更快地推動(dòng)技術(shù)邊界，你就有可能成為定義未來(lái)的人。

05

那么，Cursor的現(xiàn)象級(jí)的成功，給所有創(chuàng)業(yè)者帶來(lái)了哪些啟示呢？我認(rèn)為，藏著一套非常清晰的“創(chuàng)業(yè)方法論”；這套方法論，適用于任何一個(gè)想在不確定環(huán)境中做大事的創(chuàng)業(yè)者。關(guān)鍵來(lái)說(shuō)，有三點(diǎn)：

一：真正遠(yuǎn)見(jiàn)，來(lái)自于對(duì)趨勢(shì)線(xiàn)的判斷。Michael 說(shuō)：Follow the line（沿著趨勢(shì)線(xiàn)走，別追熱點(diǎn)）很難做到。

大多數(shù)時(shí)候，趨勢(shì)線(xiàn)并不性感，它不像某個(gè)爆款產(chǎn)品或突然爆紅的功能那樣吸引眼球；正是這種冷靜、理性的判斷，讓他們?cè)?022年就決定all in AI編程工具。

第二點(diǎn)，小團(tuán)隊(duì)可以做成大事。

Cursor 的團(tuán)隊(duì)規(guī)模一直很小，但卻做出了一個(gè)被廣泛使用的AI編輯器。因?yàn)橐婚_(kāi)始就堅(jiān)持高標(biāo)準(zhǔn)，并且打造了一個(gè)“免疫系統(tǒng)”一樣的團(tuán)隊(duì)；這提醒我們：團(tuán)隊(duì)的質(zhì)量，永遠(yuǎn)比數(shù)量更重要。

第三個(gè)是，產(chǎn)品思維必須領(lǐng)先于技術(shù)現(xiàn)狀

很多人等技術(shù)成熟了才開(kāi)始做產(chǎn)品，而 Cursor 是反過(guò)來(lái)的：他們?cè)诩夹g(shù)還沒(méi)完全到位時(shí)，就已經(jīng)開(kāi)始設(shè)計(jì)未來(lái)的產(chǎn)品形態(tài)。

他們沒(méi)有做一個(gè) VS Code 插件，因?yàn)樗麄兿嘈牛喝绻?AI 真的會(huì)取代寫(xiě)代碼這件事，那我們就必須提前準(zhǔn)備好適合它的工具；這是一種“產(chǎn)品驅(qū)動(dòng)的技術(shù)演進(jìn)”，而不是“技術(shù)驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)品演進(jìn)”。

最后，AI為了讓更多的普通人也能擁有專(zhuān)家級(jí)的能力；Michael 在訪(fǎng)談中提到，他們看到很多開(kāi)發(fā)者使用 Cursor 后，工作效率提升明顯，有些人因此獲得了升職或者跳槽的機(jī)會(huì)。

這說(shuō)明一個(gè)更大的趨勢(shì)：AI不會(huì)搶走工作，但它會(huì)讓一部分人變得比以往任何時(shí)候都更強(qiáng)；這對(duì)每一個(gè)行業(yè)來(lái)說(shuō)，都是一個(gè)值得深思的方向。

Michael如何看待AI工具帶來(lái)的挑戰(zhàn)呢？這個(gè)問(wèn)題，沒(méi)在訪(fǎng)談中展開(kāi)，但給了一個(gè)不同視角。

他說(shuō)：過(guò)去，我們可以靠代碼質(zhì)量、架構(gòu)設(shè)計(jì)、調(diào)試能力來(lái)衡量一個(gè)工程師的能力；現(xiàn)在，一個(gè)剛?cè)胄械拈_(kāi)發(fā)者，會(huì)用 Cursor，就能寫(xiě)出原本需要資深程序員才能完成的代碼。

那問(wèn)題來(lái)了：我們?cè)撊绾卧u(píng)估一個(gè)人的真實(shí)能力？

Cursor 的做法是，在招聘過(guò)程中依然保留“無(wú) AI 編程”的測(cè)試環(huán)節(jié)?！拔覀儠?huì)讓候選人限時(shí)完成一個(gè)任務(wù)，而且不能使用 AI 工具，這是因?yàn)樗麄兦宄刂溃篈I 是放大器，不是替代品。

真正重要的，你是否具備基礎(chǔ)的思維能力、解決問(wèn)題的能力、學(xué)習(xí)能力；AI 可以幫你寫(xiě)代碼，但你必須知道什么時(shí)候該用它、怎么用、用錯(cuò)了怎么改。

換句話(huà)說(shuō)，AI是讓本就優(yōu)秀的人變得更高效。而缺乏基礎(chǔ)能力的人，即使有了 AI，也很難走得遠(yuǎn)。

所以，Cursor 在招聘時(shí)更看重：

能否在有限時(shí)間內(nèi)完成一個(gè)任務(wù)？是否有清晰的問(wèn)題拆解能力？面對(duì)模糊不清的問(wèn)題時(shí)，有沒(méi)有自己的思路？是否愿意不斷迭代、改進(jìn)方案？

這些問(wèn)題，才是判斷一個(gè)工程師潛力的核心標(biāo)準(zhǔn)。

他們甚至發(fā)現(xiàn)，有些完全沒(méi)有用過(guò) AI 工具的候選人，加入后反而能很快上手，并且提出比老員工更有創(chuàng)意的用法。這說(shuō)明了一件事：AI 不是門(mén)檻，是杠桿。

當(dāng)然，Cursor故事還有很多值得繼續(xù)觀察的地方，比如：如何從一個(gè)開(kāi)發(fā)者工具，走向企業(yè)級(jí)市場(chǎng)？它的商業(yè)模式是什么？它能否建立起真正的技術(shù)或生態(tài)壁壘？

這些問(wèn)題，沒(méi)在訪(fǎng)談中提到，但是下一個(gè)階段的關(guān)鍵命題。留給關(guān)注的你，思考下。

參考：

1.Cursor CEO. (2025). 超越代碼, 超級(jí)智能AI代理... ；In Y Combinator 創(chuàng)業(yè)播客. Spotify.https://podcasters.spotify.com/pod/show/ycombinator/episodes/Cursor-CEO-Going-Beyond-Code--Superintelligent-AI-Agents-And-Why-Taste-Still-Matters-e343888