最初接触 Cursor
我第一次接触 Cursor 是在去年年初，当时 OpenAI 的 ChatGPT 带火了一批 AI 概念产品。GitHub 的 Copilot 自不必说，早已成为我日常开发中的得力助手。Cursor 当时主打的卖点是速度快，但体验后发现，虽然确实快，但还不足以让我放弃 VSCode 和 IntelliJ IDEA。我日常开发工具组合是 VSCode + IntelliJ IDEA + Copilot + ChatGPT，基本上满足了我所有的需求，后来又加上了 Warp。
现在的 Cursor
最近我重新体验了 Cursor，发现它与之前的版本有了很大的不同。这一次，它彻底改变了我的看法。目前，我已经将编程工具切换到了 Cursor，并且非常乐意继续使用它。
Cursor 的核心原理
Cursor 最重要的功能是它的代码库（Codebase）支持。市面上有很多 AI 编程助手工具，但它们大多基于当前文件的内容进行操作。无论是代码解释、优化还是生成注释，这些工具都只能针对当前打开的文件。而 Cursor 的逻辑完全不同：它会先将整个工程内的代码进行索引和向量化（Embedding），然后将你的提问与整个工程的代码一起提交给 LLM 进行处理。
这种基于 RAG（Retrieval-Augmented Generation）方法论的系统实现，让 Cursor 的代码补全、智能纠错等功能更加精准。它不仅分析当前文件，还能基于整个工程的代码给出建议，从而实现真正的自动化编程。
Cursor 能解决的问题
1. 代码补全
Cursor 的代码补全功能基于整个工程的代码库，给出的建议更加精准。很多用户表示，使用 Cursor 编写代码时，只需要不断按 Tab 键，生成的代码甚至比自己写的还要好。
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智能纠错
Cursor 会在你输入代码时自动纠正错误。它之所以能做到这一点，是因为它了解整个工程的代码库，能够及时发现并修正问题。 -
聊天功能
Cursor 的聊天功能不仅可以针对当前文件进行提问，还可以针对整个代码库。无论是重构代码、生成 API 文档，还是梳理复杂的业务流程，Cursor 都能轻松完成。
Cursor 的优点和缺点
优点
– 基于整个代码库的代码补全和智能纠错功能
– 支持多种 LLM 模型，包括 OpenAI 和 DeepSeek
– 能够快速生成 API 文档、重构代码、梳理业务流程等
缺点
– 数据安全问题：虽然 Cursor 官方宣称数据保存在本地，但用户仍可能担心隐私泄露。
– 成本较高：Cursor 的订阅费用加上模型使用费用，每月可能超过 30 美元。
Cursor 的未来
Cursor 的出现让我意识到，初级程序员可能会面临危机。自动化编程工具可以快速完成基础工作，大幅提高开发效率。未来，我们可能只需要少数高级程序员来管理和优化这些工具，而不需要大量初级程序员。
思考
很多企业的业务知识库往往不完整或更新不及时，导致在需要了解业务时，开发人员不得不通过查看代码来获取信息。Cursor 的出现为解决这个问题提供了新的思路。通过从代码仓库中提炼业务知识，企业可以建立准确、实时的业务知识库，这才是企业真正的资产。
