Cursor CEO Truell：后代码时代，工程师将成逻辑设计师

Cursor目标后代码时代编程，年ARR超3亿美元，强调逻辑设计、AI辅助和用户控制，自研模型优化，招聘顶尖人才，持续打造最佳产品迎接AI编程未来

• Cursor 及 Michael Truell 介绍

  • Cursor 在发布 20 个月后达到 1 亿美元 ARR，两年内突破 3 亿美元 ARR。
  • 截至 2025 年初，拥有超过 36 万付费用户。
  • Michael Truell 是 Cursor 母公司 Anysphere 的联合创始人兼 CEO，与三个 MIT 同学一起创立。
  • 本次内容来自 Lenny's Podcast。

• Cursor 的目标和对未来编程的设想 (Cursor's Goal & Vision for Future Programming)

  • 创造一种全新的编程方式，软件逻辑的表达形式将更接近英语。
  • 目标是让用户能以最简洁的方式向计算机描述意图，定义软件的工作方式和呈现方式。
  • 未来软件构建方法将比现在更高、更高效、更易于使用。
  • 与两种主流观点的对比：
    • 传统代码方式（TypeScript, Go, C, Rust 等）：认为未来软件构建仍与今天非常相似。
    • Chatbot 式编程：认为只需在聊天机器人里输入指令，让它帮你构建软件。
    • Cursor 的观点：在「后代码」世界，软件逻辑表达更接近英语，朝着伪代码方向发展，更清晰、易于理解和定位。
  • 反对 Chatbot 式编程，认为缺乏精确性，需要更精确的方式来指示修改。
  • 未来工程师将更像「逻辑设计师」，从「如何实现」转向「实现什么」、「是什么」。
  • 用户对软件的细节拥有强大的控制力，能够快速修改和迭代。

• 后代码时代「品味」的价值 (The Value of "Taste" in the After-Code Era)

  • 「品味」的核心是对「应该构建什么」有清晰的认知。
  • 视觉效果（动画、配色、UI/UX 等）很重要，但产品逻辑和运作方式更重要。
  • 未来工程师将越来越像「逻辑设计师」，需要精准地表达意图。
  • 「品味」指的是对“应该构建什么”有一个清晰的想法，能轻松地转化为软件，使其看上去和运行起来都符合预期。
  • 与 Vibe Coding 的区别：
    • Vibe Coding 大量生成代码，但未能真正理解细节，难以修改。
    • Cursor 关注的是在不完全理解底层代码的情况下，仍能完美控制所有细节。
    • 当前缺乏让「品味」真正主导软件构建的能力。

• Cursor 的起源 (The Origin of Cursor)

  • 源于对一个问题的探索，以及对未来十年 AI 如何变得更好的思考。
  • 关键时刻：
    • 初次使用 Copilot 的 Beta 版，感受到 AI 带来的实际帮助。
    • OpenAI 等公司发布关于模型 Scaling 的论文，对 AI 产品前景充满信心。
  • 发现很多人都在谈论如何做模型，却少有人深入思考 AI 如何进步具体领域。
  • 最初的错误：选择了一个竞争少、枯燥乏味的领域（机械工程自动化）。
  • 意识到对机械工程不感兴趣，且编程领域并未出现显著变化。
  • 现有工具缺乏足够的雄心或潜力，促使走上构建 Cursor 的道路。
  • AI 的迷人之处在于，包括 AI 编程在内，很多地方依然存在着未知的巨大空间。

• 选择 IDE 的原因 (Why Choose IDE)

  • 更关注确保人们能够掌握他们所构建的工具中所有决策的控制权。
  • 从一开始就强调 Dogfooding（自己使用自己的产品），确保产品对自身有用。
  • 认为让人坐在「驾驶位」至关重要，AI 不可能包揽一切。
  • 坚信编程将通过这些模型进行，编程方式将在未来几年会发生巨大变化。
  • 现有编程环境的可扩展性有限，必须对整个应用程序拥有全面的掌控权。
  • IDE 的本质会随着时间彻底改变，可以从不同界面（如 Slack 及问题追踪系统等）接管任务。

• AI 使用成功用户的特点 (Characteristics of Successful AI Users)

  • 在使用 AI 时较为保守，擅长将任务范围限定得更明确、更小。
  • 依赖像「下一步编辑预测（Next Edit Prediction）」这样的功能。
  • 与 Agent 的协作模式：
    • 前期花大量时间详细说明，让 AI 独立工作，再审查成果。
    • 将任务切分得更细，每次只指定一小部分，让 AI 完成，然后审查。

• Cursor 的发布和早期增长 (Cursor's Release and Early Growth)

  • 最初版本完全从零「手工打造」。
  • 从写下第一行代码到正式向公众发布，仅用了大约三个月的时间。
  • 目标是尽快将产品交到用户手中，并在公众反馈中快速迭代。
  • 最初的用户反馈极为宝贵，促使决定放弃从零构建的版本，转而基于 VS Code 开发。

• 一年 ARR 达一亿美元的关键要素 (Key Factors for Reaching $100 Million ARR in One Year)

  • 持续的紧迫感，总觉得还有很多地方可以做得更好。
  • 专注于产品的持续演进，致力于不断改进和完善。
  • 把精力都放在打磨产品上，没有分心去做其他事情，尤其是在销售和营销上。
  • 战略性地选择要构建的关键功能，并确定优先级。
  • 平衡传统软件公司和基础模型公司之间的角色。

• 最反直觉的事情：自研模型 (Most Counterintuitive Thing: Developing Models)

  • 一开始完全没预料到会自己开发模型。
  • Cursor 的每一个「神奇时刻」都多少源自定制模型。
  • 精准地选择目标，不去重复造轮子，专注于基础模型的短板。

• Cursor 的技术栈 (Cursor's Technology Stack)

  • 在多种场景下都会使用最主流的基础模型。
  • 为用户提供 Cursor 体验的关键环节，更多地依赖自研模型。
  • 自研模型的一个例子：自动补全 (增强版的自动补全，跨多个文件、跨文件内的不同位置，预测下一步要执行的一系列操作)。
  • 另一个应用场景：增强像 Sonnet、Gemini 或 GPT 这类大模型的表现，尤其是在输出和输入。
  • 使用集成模型（Ensemble of models），利用每个模型最擅长的功能。

• AI 产品的护城河 (The Moat of AI Products)

  • 传统方法：建立用户惯性和护城河。
  • AI 的天花板非常高，持续努力打造最出色的产品。
  • AI 产品的天花板非常高，产品快速迭代。
  • 建立一种「消费者式」的护城河，持续提供最佳产品，让用户愿意一直使用。
  • 打造最优秀的产品是核心。

• 未来市场格局 (Future Market Landscape)

  • 市场非常巨大，远超过去人们对开发者工具市场的认知。
  • 未来会有各种各样的解决方案出现，也可能会出现一家行业领导者。
  • AI 编程会出现一个主导者，它将发展成为一家规模极其庞大的企业。

• Microsoft Copilot 未能完全达到期望的原因 (Reasons Why Microsoft Copilot Has Not Fully Met Expectations)

  • 市场对于成熟企业来说并不那么友好。
  • 用户可以轻松尝试不同的工具，根据自己的判断选择哪个产品更适合自己。
  • 最早参与 Copilot 第一版开发的团队，他们大多数人后来去了其它公司做其它事情了。

• 给 Cursor 新用户的建议 (Advice for New Cursor Users)

  • 不要一次性向模型下达全部的任务，将任务切成小块。
  • 最好先在业余项目上尝试，不要直接用于重要工作。
  • 培养一种直觉，去了解模型的能力边界。
  • 对模型的能力有一定「品味」，了解 Cursor 能完成什么程度的任务，明白需要提供什么程度的指令。

• 哪类工程师使用 Cursor 获益最大 (Which Type of Engineer Benefits Most from Using Cursor)

  • 两类工程师都能获得巨大的收益，很难说哪一类受益更多。
  • 初级工程师有时会过于依赖 AI，高级工程师往往会低估 AI 对他们的帮助。

• Cursor 招聘的核心 (The Core of Cursor Recruitment)

  • 拥有世界一流的工程师和研究人员团队至关重要。
  • 寻找兼具求知欲与实验精神的人才。
  • 寻找实事求是、适度的审慎以及坦率直言的人。
  • 招聘方法：专注于寻找认定的世界一流的人才，有时甚至会花好几年去招募。
  • 核心环节：让候选人来到公司待两天，和我们一起做一个为期两天的考核项目。

• 对其他公司招聘的建议 (Advice for Other Companies Regarding Recruitment)

  • 一开始过于倾向于寻找符合名校背景画像的人才。
  • 最终使用的招聘方法非常有效，就是专注于寻找我们认定的世界一流的人才，有时甚至会花好几年去招募。

• AI 对工程师需求的影响 (The Impact of AI on the Demand for Engineers)

  • 不会一步到位，直接实现那种你只需要下达指令，AI 就能完全取代工程部门的状态。
  • 工程师不可或缺，他们将能够做更多的事情。
  • 对软件的需求远超目前的开发能力，在遥远的未来，对工程师的需求只会越来越大。

• 对 AI 发展方向的误解 (Misconceptions About the Direction of AI Development)

  • 人们仍然有些过于极端的观点，要么认为一切都会非常快发生，要么认为这一切都是炒作和夸大。
  • 我们正处于一场影响极为深远的技术变革之中，但这场变革需要时间，它将是一个持续数十年的进程。

• Cursor 团队的未来 (The Future of the Cursor Team)

  • 组建一支更庞大、更优秀的团队，从而持续优化产品、提升客户服务质量。
  • 接下来最重要的两件事，一个是打造这个领域里最优秀的产品，第二是增长。
  • 一直在招优秀的工程师、设计师和研究人员，同时也在找其它人才。

• 如何与 Cursor 团队联系 (How to Contact the Cursor Team)

  • 在 cursor.com 上可以找到产品和联系方式。