Vibe coding正如火如荼，但令人惊讶的是，最近一位专家已经成功解析了当红的AI编程工具Cursor与Windsurf的核心算法！

今晨，技术高手Nir Diamant发布了一篇深入的文章，详细剖析了Cursor与Windsurf的核心算法。这就像玩抖音时要理解其推荐机制一样，身处Vibe Coding的我们也应迅速掌握与编程助手对话的思维过程。这篇文章内容非常详细，值得大家认真阅读和收藏。

如今市场上涌现了许多AI编程工具，各种Copilot层出不穷，但唯有Cursor与Windsurf真正赢得了开发者的青睐。它们的吸引力不仅在于编程支持，更在于它们能够像合作伙伴一样，深刻理解开发者的构建意图。

那么，这两款工具背后究竟是如何运作的？它们所依赖的算法和系统又是怎样的？接下来让我们深入了解。

Cursor和Windsurf

如何解读你的代码

要使AI编程助手真正发挥效用，必须让其理解整个代码库及其意图。Cursor与Windsurf均运用了先进的上下文检索技术，使得AI能够“看懂”代码。

我们先来看看Cursor的运作方式。

• Cursor将整个项目索引到一个向量数据库中，可以想象成创建了一张智能的代码地图，把语义相似的代码聚集在一起。
• 在索引过程中，它使用专门的编码器模型，特别注重注释和文档字符串，以便更好地捕捉每个文件的功能与意图。
• 当用户提问时，它会采用“两阶段检索”的方式：

智能代码助手的双重检索与上下文管理解析

在代码搜索的过程中，向量搜索的应用使得相关的代码片段能够被有效找到。这一过程就像是为用户提供了一系列可能的答案。

接下来，通过人工智能模型对这些候选代码进行相关性排序，类似于图书管理员在查找特定主题书籍时，首先收集所有相关书籍，然后再挑选出真正符合需求的内容。这种“两阶段检索”的方法，显著优于传统的关键词或正则表达式搜索，尤其在处理复杂代码行为时，其优势更为明显。

• 用户可以使用 @file 或 @folder 标签，明确指定特定文件，犹如指示助手“请查阅这些章节”。
• 此外，当前打开的文件及光标附近的代码也会自动纳入考虑范围，增强了上下文的相关性。



接下来，我们可以看看Windsurf的处理方式，它与上述方法有些相似。

• Windsurf的索引引擎会全面扫描代码库，创建一个可被搜索的代码地图。
• 它采用基于大型语言模型的搜索工具，声称相较于传统嵌入搜索更为精准，能够更好地理解自然语言查询并找到相关的代码片段。
• 在建议内容时，不仅会考虑当前打开的文件，还会自动从整个项目中提取相关文件，形成“项目级的系统感知”。
• 此外，它还提供了“上下文固定（Context Pinning）”功能，用户能够将设计文档等重要信息“钉”在一个AI能够随时参考的公告板上。



Cursor与Windsurf

是如何进行“思考”的

作者指出，这两款助手的“思考方式”是通过精心制定的提示和上下文管理策略来引导的。

首先我们来分析Cursor的提示结构。

• 它采用结构化的系统提示，包含 和 等标签，以组织不同类型的信息。
• 同时，它明确设定AI的行为规范，以影响其与用户的互动方式：
• 避免不必要的道歉。
• 在采取行动前进行解释。
• 不直接在聊天中输出代码，而是使用专用的代码编辑器。
• 利用“上下文学习（in-context learning）”技术：在提示中展示正确的工具调用或响应标准格式，类似于“通过实例帮助新手”。

相比之下，Windsurf的机制则更为综合，Cascade Agent结合了：

• 自定义的AI规则与持续记忆机制（Memories）。

Windsurf与Cursor：智能代理的对比分析

• Memories功能分为两种类型：一是用户自行创建的（例如API文档），另一种是AI基于历史交互所生成的。这使得Windsurf能够“记住”项目的演变过程，而无需每次都从头开始。

此外，Cursor与Windsurf都拥有出色的上下文管理机制，能够有效处理文本信息。这两者在信息压缩方面表现优异，优先保留与当前任务最相关的内容。



这两者是如何执行任务的呢？

Cursor与Windsurf均采用了一种称为ReAct（推理与执行相结合）的框架，将语言模型转化为多步骤的智能代理。

接下来，我们来看看Cursor的具体操作流程。

Cursor的代理以循环的方式工作：AI选择工具→阐明意图→调用工具→查看结果→决定下一步。它能够使用的工具种类繁多，包括代码搜索、文件读取、代码编辑、执行shell命令，甚至进行在线文档搜索。

需要指出的是，Cursor进行了关键的优化——“特种diff语法”：它避免了AI重写整个文件，而是提出具体的“语义补丁”，再通过一个独立且快速的模型进行合并。这种方式更为高效，且出错率更低。

同时，Cursor还在沙盒环境中运行实验代码，以确保不会对真实项目造成影响。

比如，当你要求它“修复认证Bug”时，它可能会首先搜索相关代码文件，接着读取并修改这些文件，然后运行测试以验证修复效果。每一步都会清晰告知你发生了什么。特别值得一提的是，它会限制自我修复的循环次数（例如“最多不超过3次”），以防止陷入无限循环。

此外，Cursor还引入了“专家混合”机制：利用强大的大模型（如GPT-4或Claude）进行决策推理，而具体执行则由小模型完成，类似于高级架构师制定方案后交给专业施工队实施。



再来看看Windsurf。Windsurf的Cascade也有类似的机制，但更强调“AI流程（AI Flows）”的设计理念。

生成执行计划 → 修改代码 → 征求用户确认 → 执行代码 → 分析结果 → 提出修复方案。

当接收到请求时，Cascade会首先生成一个执行计划，进行代码的修改，并征求你的确认，随后才会执行代码。如果你同意，它还能够在集成的AI终端中运行代码，分析结果并提供修复建议。

值得注意的是，Windsurf的代理系统功能强大，最多可以在一个流程内串联多达20个工具调用，而无需用户手动干预。这些工具包括自然语言代码搜索、终端命令、文件编辑，以及通过MCP协议连接外部服务。这种能力使Cascade能够一次性处理复杂任务，如安装依赖、项目配置和新功能实现。

更令人赞叹的是，如果你在AI执行过程中对代码进行了手动修改，Cascade会迅速感知并自动调整所有相关部分，实现真正的实时协作。

揭开智能系统的核心架构



智能系统的思维引擎

模型设计理念

毫无疑问，这两款工具各自依赖于不同的人工智能模型来应对多样化的任务，力求在响应速度和输出效果之间取得理想的平衡。不过，它们的具体实现方法却存在显著差异。

Cursor 的模型系统设计如下：

• 采用“嵌入-思考-执行”的三阶段代理循环（Embed-Think-Do Agent Loop）。
• 系统会根据不同任务选取最为合适的模型进行处理。
• 例如，使用具备 100k tokens 的 Claude 模型来处理项目复杂背景和推理工作，从而实现更深层次的洞察。
• 生成向量嵌入的模型功能类似于 OpenAI 的 text-embedding-ada。
• 在代码的自动补全与编辑过程中，系统会根据任务的复杂性和用户的设置动态选择相应的模型。
• 其核心创新在于，透过智能动态路由机制，依据不同场景灵活权衡大模型与小模型的使用，从而优化响应速度与输出质量的关系。



而 Windsurf 的模型策略则显得更加明确：

• 其投入了大量资源来训练内部专用的代码模型，基于 Meta 的 Llama 架构：
• 70B 参数的基础模型适合日常处理；
• 405B 参数的高级模型则应对更为复杂的挑战。
• 支持选择 GPT-4 或 Claude 等外部模型，以实现灵活的系统架构。
• 模型的选择机制也颇具智慧：小模型负责快速反馈，而大模型则处理复杂的多文件修改，确保每项任务都能匹配到最佳的“智能大脑”。

如何实现高效的实时同步机制



实时同步如何与用户互动

保证实时同步是提升编程体验的基础，迅速响应用户的操作尤为重要。两者系统都设计有巧妙的同步机制。

Cursor 的同步机制如下，专注于提供逐个token的流式反馈：

• 逐token的实时流式响应，让用户目睹代码“被实时编写”的过程。
• 当生成的代码出现问题时，系统会自动进行检测并尝试修复，无需人工干预。
• 实时追踪文本光标的位置，以引导补全并预测用户可能的下一个编辑点。
• 后台向量索引持续更新，随着文件的变化而实时更新，确保新写入的代码能够被快速搜索，AI对代码库的理解始终保持“新鲜感”。



而Windsurf 则强调了“流畅的工作体验”。

• 同样提供流式输出，以维持“沉浸式的工作状态”。
• Cascade代理可在你修改代码时即时察觉，并实时调整计划。
• 基于事件驱动架构，保存文件、文本修改等操作将触发AI进行重新推理。
• 利用服务器发送事件（SSE）来保持编辑器、终端及聊天窗口的同步。
• 当代码运行时出现错误，AI能迅速捕捉到错误信息并提供解决方案，而无需你手动复制粘贴。

ps：这样的设计让AI如同一个专注的编程伙伴，全程关注你的代码并积极配合。

最后，值得指出的是，作者Diamant经过长时间的研究和大量公开资料的整理，对Cursor和Windsurf这两款AI工具的“核心机制”进行了深入的理解，当然，机制中的许多细节也可能会随着后续的迭代而不断演变。



网友：怪不得！

Cursor理解能力不佳的原因终于揭晓

文章发布后，许多网民对Diamant的辛勤付出表示赞赏。不少人开始理解并宽容“大模型”的一些局限性。

例如，一位网友恍然大悟，发现Cursor并非一次性将整个代码库加载到内存中，而是创建了一个代码的“智能地图”（RAG），只有在实际需要时才会调用相关的向量索引。



然而，另一位网友对此表示不满，他认为这种方法正是导致编码工具理解力不足的根本原因。

“RAG更适用于自然语言，而非编码。”他举例说，向量搜索如何能确定util.py是否应作为上下文的一部分呢？

他认为，只有在进行端到端测试和处理顶层UI屏幕/页面/组件（因为涉及自然语言）时，才应使用RAG搜索，而其他部分则应依赖调用图来进行判断。

他进一步指出，在进行错误修复和增量新功能时，使用现有的E2E测试以代码覆盖率为基础，是更佳的选择，以便准确定位和利用代码。



因此，深入了解这些工具背后的核心逻辑，就像为开发者提供了一个全新的视角，可以更好地指导这些硅基生命体的编程进化。

这对日益发展的Vibe Coding而言意义深远。尽管当前大家对LLM编程工具的态度较为宽容，但在这个领域的众多竞争者中，揭示其背后的算法机制常常能促使用户提出更有效的改进建议。

昨天，小编在技术交流群中了解到一位朋友的反馈：

Cursor生成项目代码的速度非常快，一两分钟就能完成，但运行时却常常出现许多bug，尤其是语义错误，而修复这些bug的时间往往需要很久，通常超过半小时。

Cursor的代码理解问题亟待改进

我们可以看到，Cursor在代码理解方面确实存在显著的缺陷。这一难题可能并非短时间内能够由大型模型解决。有网友指出了其核心所在：



因此，若Cursor希望改善“理解不佳”的现状，或许应当对用户的反馈持开放态度：使用RAG处理代码上下文的效果并不理想！更换为调用图可能会带来更好的结果！