在如今人工智能迅猛发展的时代，软件开发领域正在经历一场深刻的变革。Cursor的首席执行官在最近的一次采访中提出了“后代码时代”的构想，认为未来的软件开发将不再依赖于传统编程语言，而是通过自然语言表达需求，实现自动化编程。这一理念不仅对现有开发模式提出了挑战，同时也为软件开发开辟了全新的可能性。

自去年下半年以来，人工智能编程迅速崛起。

Anysphere被广泛认为是该领域的佼佼者，其核心产品Cursor的表现引人注目，上市仅20个月便达到了1亿年经常性收入（ARR），而在短短两年内更是突破了3亿ARR（约合人民币21亿）。

在5月1日，Lenny’s Podcast对Anysphere的联合创始人及CEO Michael Truell进行了采访。

在此次对话中，Michael分享了他对未来的展望、所经历的教训以及对即将到来的AI时代的应对建议。

乌鸦君整理了此次访谈中的核心观点，相信会为你带来启迪：

01. 什么是后代码时代？

02. 后代码时代品味的重要性

03. Cursor的起源故事

04. 为什么选择开发IDE

05. 每个人都应成为工程经理

06. Cursor成功的秘诀在于快速迭代

07. 使用Cursor的实用建议

08. 如何招聘和组建强大的团队

01 什么是后代码时代？

我们创建Cursor的初衷是为了开发一种全新的软件构建方式。

用户仅需通过自然语言表达意图，便能自动生成相应的代码。

在谈到“新”的概念时，我希望能与未来软件形态的几种流行观点进行比较。

有些人认为，未来的软件开发仍将与现在大致相同，依然需要使用正式的编程语言进行编码，比如TypeScript、Go、C和Rust等。

还有一些人则认为，只需输入指令，便可让机器人自动生成对应的代码，任务就算完成。

然而，这两种想法都存在不足之处。

认为一切都不会改变的观点是错误的，因为技术总会进步，并不断优化。

而依赖聊天机器人的想法则存在精确性不足的问题，用户需要不断提示进行调整，而不能简单地说“请帮我修改一下应用”。

未来的场景将呈现出比这两种方式更为奇特的形态。

在这个未来中，人们将能够从更高的层次编辑和控制细节，操作将更加轻松、易于理解和修改。

它将超越传统代码，类似于伪代码，使得软件逻辑的表达更贴近自然语言。我们的目标是将复杂的符号和编码结构转化为更易于人类理解和编辑的形式。

02 后代码时代，品味的重要性

我们相信，最终会发展到这样一个阶段，而这个过程需要现有专业工程师的参与和推动。

这个过程似乎是从代码演变而来的。

毋庸置疑，这将是一个由人引导的过程。

人类不会放弃对软件各个方面的控制权。

在后代码时代，品味将愈加重要。

人们通常认为品味主要体现在视觉效果上，比如流畅度、色彩、用户界面等方面。

然而，我认为软件的另一半同样在于其逻辑和运作方式。

它将决定产品设计的意图，即你希望软件如何运作。

这种思维方式将使越来越多的人认为自己是逻辑工程师，而非单纯的软件开发者。

这促使人们的思考从“如何做”提升到更高层次的“是什么”。然而，要实现这一目标，我们还有漫长的道路要走。

互联网上充斥着因过度依赖AI而导致的软件缺陷和问题。

尽管如此，未来的人们可以更无畏地关注品味，而不必如此小心翼翼。

这与Vibe Coding有些相似。

但是Vibe Coding的创作过程存在问题。我们创作，但未必理解其内在逻辑。

处于这种状态时，尽管可以产生大量代码，但缺乏对细节的理解，这种创造力可能会带来许多问题。

如果对底层细节没有深入了解，很快就会发现自己创造的东西变得庞大且难以修改。

因此，对于那些不懂代码的人来说，如何掌控所有细节？

这是我们关注的核心，也是与现有专业开发者密切相关的议题。

此外，我认为目前我们仍缺乏让“品味”真正主导软件构建的能力。

所谓“品味”，是指对应该构建什么有清晰且准确的理解，并能将其转化为现实。

这要求你对软件的运作逻辑、效果及实现方式有明确的认知。

与现在不同的是，构想之后不再需要繁琐的翻译过程，以将其转化为计算机可执行的格式。

或者，品味也可以理解为对“该构建什么”的正确认知，只有这样才能创造出优秀的产品。

03 Cursor的起源故事

作为历史上增长最快的产品之一，Cursor不仅改变了人们开发软件的方式，也重塑了整个行业。

那么，这一切变革的起点是如何开始的呢？

Cursor的诞生源于我们对未来十年人工智能发展的深入思考。

当时有两个关键时刻：

其一是Code Pilot测试版的成功，让我们首次体验到了真正有效的人工智能产品。

其二是OpenAI等团队发布的一系列关于模型扩展的论文，证明了只需进行简单的规模扩张，AI的性能就能显著提升。

在2021年底至2022年初，我们对人工智能的发展充满信心。

当时我们注意到，许多人在讨论模型制作，但却没有人真正深入到知识工作领域，探索AI化后将带来的变化。

这促使我们踏上了探索之路。我们想了解，随着技术的不断成熟，这些知识工作领域在未来将如何演变？需要如何改进模型以支持这些变化？而一旦规模和初期训练达到了瓶颈，如何继续推动技术能力的发展？

因此，我们决定研发Cursor。

当然，在初期，我们犯了一个错误。

我们选择了一个相对缺乏竞争的乏味领域——帮助机械工程实现自动化和产品开发。

但我和我的联合创始人并非机械工程师，对这一领域非常陌生。这就如同盲人摸象。

对于我们这些零基础的人来说，需要面对许多棘手的问题。

例如，开发模型需要数据，而当时关于零件和工具的三维模型数据极为稀缺，获取渠道也十分有限。

最终，我们认识到，机械工程并非我们所擅长的领域，值得投入的精力有限。

我们环顾四周，发现编程领域多年来变化不大，显然没有跟上未来的发展潮流。

对于未来软件开发的方向以及AI将如何重塑这一切，他们似乎缺乏足够的野心与紧迫感。

这促使我们走上了创建Cursor的道路。

我们吸取的教训是，即便某个领域看似竞争激烈，如果你发现现有解决方案的野心不足，或者与自身愿景相比存在明显的短板，仍然蕴藏着巨大的机会。

要抓住机会，首先需要有实现重大突破的空间。你得找到可以大展拳脚的领域。

而人工智能为我们提供了广阔的施展空间。我认为这个领域的潜力极为巨大。目前，即使是最好的工具，未来几年内仍有大量工作需要完成，改善的空间也非常广阔。

04 为什么选择构建IDE？

在决定踏上编程之路时，我们有几条选择方向。

一种是为工程师打造一个集成开发环境（IDE），并在其中融入人工智能；

另一种是开发一个完整的人工智能代理开发产品；

还有一种是专注于打造一个极具编码能力的模型，致力于开发最优编码模型。

Cursor专注于构建IDE的原因在于决策权的掌握。

我们关注的是确保人类能够控制他们所构建工具中的所有决策。

相对而言，那些一开始只关注模型或端到端自动化编程的人，试图打造一个AI主导的未来。我们对待AI决策的理念有根本性差异。

我们始终以现实的态度看待当前技术的发展。

打造卓越团队与产品的秘诀

我在创建产品之初便坚定地采用自家开发的软件，身为最终用户，我们深知人类应当掌控关键决策，人工智能绝非全能。

同时，现有的编码环境在可扩展性上存在显著限制，要适应编程形式的变化，必须对整体应用程序拥有控制权。

我们坚信，IDE的进步将超越现有的编码环境。

我们能够掌控这些工具，打造出一个崭新的开发环境，当然，IDE的形态也将在未来不断演变。

目前，我们的主要视角是将IDE视为软件开发的核心场所。

Curser不仅能让AI独立运作，还可实现人与AI的协作，再让其独立执行任务。

05 每个人都应成为工程管理者

使用AI代理时，仍旧会面临许多不理想的结果。

可以将人类视作工程经理，而AI代理则像是那些不够聪明的下属。

作为经理，我们需要投入大量时间进行审查、批准和规范。

因此，我们发现，那些在使用AI方面表现突出的客户，始终保持着谨慎的态度。

他们高度依赖“下一步编程预测”，确保AI能够准确预测出他们所期望的操作结果。

总体而言，有两种操作方式。

一种方式是花费大量时间编辑操作指令，然后一次性交给AI，最后再审核它的工作。

另一种方式则是逐步分解指令，先让AI处理一部分，再进行审核；然后再交给AI处理下一部分，反复如此，直到达到合理的结果。

通常，成功的客户更倾向于采用第二种操作方式。

06 快速迭代成就Cursor的成功

在构建Cursor时，我们抱着一种几近偏执的态度，认为它应当是全新的产品。

如今，以VS Code为基础进行开发，这与许多浏览器使用Chromium作为基础的做法类似。

最初，我们并未如此，而是从零开始构建Cursor原型，这需要付出巨大的努力。

以惊人的速度，我们迅速搭建了多种功能，从零开始构建了自己的编辑器，并实现了人工智能组件。

大约五周后，我们便完全采用了自己的编辑器。当我们意识到其基本实用性后，立即邀请他人进行使用，并进行了短暂的测试。

大约三个月后，我们正式发布了Cursor。我们的策略是尽快发布，然后根据反馈进行迭代。最初的用户反馈极为珍贵，正是这些反馈促使我们放弃从零构建的版本，转而基于VS Code进行开发。

自此以来，我们一直在根据用户反馈不断迭代产品。

07 使用Cursor的有效建议

成功使用Cursor的关键在于对模型能力的充分理解。

这包括它能处理的任务复杂度、质量、差距以及它的能力边界。然而，现在我们在产品中尚未对用户进行充分的教育。

为了培养这种直觉，我有两个建议。

首先，如前所述，不要倾向于一次性给模型下达所有指令，然后等待结果。

相反，我建议将任务拆分为更小的部分，您可以用相似的时间来指定整体，但将其细分。

这样，您可以逐步完成工作，最终形成完整的结果。

同时，我鼓励专业开发人员通过尝试探索这些模型的极限。

很多时候，我们没有给予人工智能公平的机会，而低估了它的潜力。像Cursor这样的工具，初级与高级工程师都能从中获得巨大的收益。

我们发现，初级工程师往往过于依赖AI，而高级工程师则可能低估了AI的援助，倾向于固守现有的工作流程。

在高级工程师中，这类工具的推广往往依赖于公司内部的开发者体验（DevEx）团队的努力。

08 招募与构建强大团队

对我们而言，拥有一流的工程师和研究人员与我们共同开发Cursor至关重要。

这不仅是个人意愿，更是公司的战略考量。

我们的目标是寻找既有求知欲又具实验精神的人才，因为我们需要建设很多新的东西。

同时，保持理性思维也十分重要。

除了产品创造外，吸引合适人才也是我们关注的重点。

我们专注于寻找被我们视为顶尖的人才，有时甚至会花费数年时间来招募。

不过，我认为我们在一开始并不擅长这一点。

在这方面，我们积累了一些宝贵的经验：

• 谁是合适的人选？
• 谁能对团队产生实际影响？
• 优秀人才的特质是什么？
• 如何吸引那些不急于求职的人才？

在早期，我们过于偏向于寻找符合知名学校标准的人，他们在校表现优异。

过于关注资历、兴趣和经验。

尽管这为我们带来了许多优秀人才，但他们有时与我们最初期待的候选人并不相同。

另一个经验是面试流程的设计。

我们面试策略的核心环节是邀请候选人来到公司，和我们一起完成一个为期两天的项目。

这既是测试，也是互动。

其优点在于，候选人能够完成一个真实的端到端项目。

您可以在两天内看到实际成果，而且不会占用团队过多时间。这有助于您判断是否愿意与此人合作，因为您会与他们共事两天。

吸引候选人同样至关重要，尤其在公司成立初期，产品尚未成熟。

本文由人人都是产品经理作者【智能乌鸦】原创/授权发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。

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