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Cursor 的崛起:从 0 到 3 亿美金 ARR 的 AI 代码编辑器

2025/5/5
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Hacker News

AI Deep Dive AI Chapters Transcript
People
M
Michael Truell
主持人
专注于电动车和能源领域的播客主持人和内容创作者。
Topics
Michael Truell: 我对软件开发的未来充满信心,我相信‘代码之后的世界’即将到来。在这个世界里,工程师将不再是单纯的代码编写者,而是更像逻辑设计师,专注于表达编程意图。Cursor 正是基于这种理念而诞生的。我们致力于打造一款能够理解并响应自然语言指令的 AI 代码编辑器,让开发者能够更轻松、高效地构建软件。我们最初尝试自己从头编写编辑器,但很快意识到这并不符合开发者的习惯,因此我们迅速调整策略,转向基于 VS Code 的模式,这大大提升了用户体验。在模型的选择上,我们也经历了从依赖通用大模型 API 到自主研发定制模型的转变。我们发现,要实现 Cursor 那些真正令人惊艳的功能,需要更精细化、更贴合特定任务的模型。因此,我们采用了‘模型集合’的策略,结合大型通用模型和针对特定任务的小型模型,从而在速度、成本和特定功能上取得最佳平衡。我们始终坚持‘试吃’产品,不断迭代改进,并保持一种持续的紧迫感,这推动着我们快速发展。 主持人: 从访谈中,我们了解到 Cursor 在短短两年内就实现了 3 亿美元的年收入,这无疑是一个令人瞩目的成就。其成功秘诀不仅在于 Michael Truell 对未来软件开发模式的独到见解,更在于他们对产品的极致专注和持续改进。他们强调团队内部高强度使用自身产品,并通过不断地迭代和优化来提升用户体验。此外,他们自主研发定制 AI 模型的策略也为 Cursor 带来了显著的竞争优势。这表明,在 AI 时代,对产品的精益求精和对技术的持续创新是取得成功的关键。Cursor 的成功案例也为我们提供了宝贵的经验,即在开发 AI 工具时,需要充分考虑用户的需求和习惯,并不断地迭代和改进,才能最终获得市场的认可。

Deep Dive

Shownotes Transcript

想象一下,你写代码,不再是吭哧吭哧敲那些符号了,更像是跟电脑聊天,说说你的想法就行。今天咱们就来深入聊聊一个发展特别快的 AI 编程工具,叫 Cursor,还有它创始人 Michael Trill 对软件开发未来的一些想法。对,我们看了 Michael Trill 的一个访谈。

信息量挺大的是吧嗯说是 Cursor 这个工具增长的特别吓人是的据说两年 AR2 就是年经常性收入做到了三亿美金三亿对而且很多工程师都说现在干活离不开它了哇那确实得好好了解一下所以这次咱们就是想帮你扒一扒这个 Cursor 到底怎么活起来的嗯

嗯 Trio 说的那个代码之后的世界又是个什么概念这对你特别是搞技术的朋友到底有啥影响好那我们先从那个最有未来感的说法开始吧代码之后的世界对对这个 World After Code 听着就很不一样嗯

true 的核心想法其实是说编程以后会变成一种更高层次的叫意图表达意图表达对你不用一行一行去写具体的代码了而是更像是用自然语言或者

差不多是伪代码那种感觉告诉计算器你想要这个软件怎么跑逻辑是啥这个现在市面上那些比如说聊天工具帮你写代码有什么不一样呢感觉有点像但又不太一样这个 Trio 也提到了他觉得纯聊天那种形式开发者不太好控制细节就是感觉不够精确有点那感觉但完全不变有不行 AI 发展太快了嘛

所以 Cursor 的目标就是想找一个中间地带中间地带就是既要用 AI 提高效率又要让开发者就是人还能牢牢掌握主导权他这里提了一个特别有意思的词品味品味用在编程上这个词新鲜啊是吧他这里说的品味主要指的是开发者判断应该做什么以及怎么做才算好的那个直觉和判断力就是说

当 AI 能越来越多地帮你搞定怎么实现这些技术细节之后你决定方向和质量的这种品位就变得超级重要了我有点理解了就是说技术实现可能 AI 做了但做什么做得好不好这个判断还是得靠人没错工程师的角色可能更像产品经理加架构师了这个想法确实挺有启发的那我们说回现实 Cursor 怎么就能在两年里做到三亿美金 ARR 也太快了吧

除了想法好他们执行上肯定有下过人之处

嗯根据 Trio 的说法他们那个增长一直是指数级的虽然他自己感觉早期甚至有点慢还嫌慢可能是内部标准高吧成功的关键他提到几个点首先是极度专注产品嗯不断地迭代比如说他们最早是自己从头写编辑器的啊后来发现不行开发者不习惯就很快调整切换到基于 VS Code 的模式这个就很贴近用户了对这个转变挺关键的那

那光专注产品具体怎么做呢他们内部特别强调团队自己要高强度用自己的产品就是所谓的 dogfooding 自己吃自己的狗粮对对对就是这个意思不断找问题不断改进还有一个 Trell 说要有一种持续的偏执持续的偏执听起来有点吓人哈哈哈哈他的意思可能是永远觉得产品还不够好总有地方能优化有种危机感对这种紧迫感推着他们走

甚至早期他们根本没怎么管销售和市场全扑在产品上了还有一个点我特别好奇他们居然自己搞模型我以为这种工具不就是调一下 GPT 之类的 API 吗

这个是关键 Trio 说一开始他们也没打算自己做模型那后来为什么变了因为他们发现 Cursor 里面那些让用户觉得哇塞的特别神奇的时刻很多都得靠定制的模型才能实现哦不是通用大模型能搞定的不完全是他们用的是一种叫模型集合的策略模型集合对就像一个团队有那种能力全面的大模型打底也有他们自己训练的针对特定任务的小模型

比如呢比如专门做代码补全的专门理解代码上下文的或者专门优化输出格式的这些小模型特点就是快成本低而且在特定任务上效果可能更好明白了

就是组合拳用不同模型的优点对这样在速度成本和特定功能上就有优势了不只是简单的调用 API 这招确实挺聪明的那说了这么多对于咱们听众特别是正在用或者想试试这类 AI 变成工具的你来说从 Trell 的经验里能学到点什么嗯

他建议要培养对 AI 模型能力的那个感觉或者说就是前面提到的品位怎么培养呢不要想着一下子给 AI 一个特别大特别复杂的指令然后就等结果那样效果往往不好更好的方式是把任务拆小一步一步的引导 AI 像对话一样在过程中看它的反应然后调整你的指令

像是在挑教 AI 有点那个意思同时呢他也鼓励大家在安全的环境下比如搞过人项目的时候大胆试试 AI 的极限看看他到底能做到哪一步对别害他出错说不定会有惊喜有道理听下来感觉软件开发的整个模式好像真的在慢慢变化了我们可能真的处在一个呃

变革的早期确实是这样这又也觉得这个变化会是持续几十年的一个漫长过程对技术的要求对开发者能力的要求都会不断变化是啊所以这里留给大家一个问题去思考如果未来编程的核心真的从怎么实现细节更多的转向了要实现什么实现成什么样才算好那对你来说最有价值的技能组合会是什么样呢嗯

这确实值得我们每个人尤其是技术人好好想一想了这可能真的不只是写代码那么简单了