目前Vibe coding领域热度高涨，令人惊讶的是，近期一位技术专家成功解析了热门AI编程工具Cursor和Windsurf的核心算法。

今天凌晨，名为Nir Diamant的技术大咖发布了一篇深度分析文章，详细阐述了Cursor和Windsurf背后的算法原理。这就如同使用抖音时需要掌握其推荐机制一样，身处Vibe Coding的我们也应迅速理解与我们对话的编程助手的思维模式。这篇文章内容丰富，值得大家仔细阅读和收藏。

市场上存在众多AI编程工具，尽管有许多Copilot类产品，但能够真正吸引开发者的，仍然是Cursor和Windsurf。这两款工具的魅力在于它们不仅帮助编程，更像是一个理解你构建目标的合作伙伴。

那么，这两款工具的运作原理究竟如何？背后又涉及哪些算法和系统呢？接下来，我们将深入探讨这些干货。

Cursor和Windsurf

如何解读你的代码

要让AI编程助手真正发挥效用，它必须全面理解代码库和开发者意图。Cursor与Windsurf均采用了先进的上下文检索技术，使得AI能够有效“解读”你的代码。

首先，我们来看看Cursor的运作方式。

• Cursor将整个项目索引到一个向量数据库中，这可以视作创建了一张智能代码地图，将语义相似的代码进行归类。
• 在进行索引时，它运用了专门设计的编码器模型，尤其注重注释和文档字符串，以便更好地捕捉每个文件的功能和意图。
• 当用户提问时，Cursor会采用“两阶段检索”策略：

标题：探索智能代码助手的两阶段检索机制

通过向量搜索，系统能够迅速识别出潜在的相关代码片段。

1. 接着，AI 模型会依据相关性进行排序。就像一个认真负责的图书管理员，首先收集所有与某个主题相关的书籍，随后再精挑细选出真正符合需求的内容。

这种两阶段的检索方式，显然比传统的关键词或正则表达式搜索更加高效，尤其在处理复杂的代码行为问题时，优势尤为明显。

• 此外，用户还可以通过 @file 或 @folder 标签来明确指定文件，仿佛在对系统说：“请查看这些章节。”
• 同时，当前打开的文件及光标周围的代码也会自动被纳入考虑范围。

接下来，我们将探讨Windsurf的相似方法。

• Windsurf的索引引擎同样会全面扫描代码库，创建一个可供搜索的代码地图。
• 它采用基于大型语言模型的搜索工具，声称其精确度优于传统的嵌入式搜索，能够更好地理解用户的自然语言查询，进而找到相关的代码片段。
• 在提供建议时，系统不仅会考虑当前文件，还会从整个项目中提取相关文件，确保“项目级别的系统感知”。
• 此外，它还具备“上下文固定”功能，用户可以将设计文档等重要信息固定在一个“AI 永远能看到的公告板”上，确保AI在任何时候都能参考这些内容。

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”是通过精心设计的提示和上下文管理策略来实现的。

首先，我们来看看Cursor的提示结构。

• 它采用结构化的系统提示，使用和等标签来组织不同类型的信息。
• 系统会明确告知AI行为规范，从而塑造其与用户的互动方式：
• 避免不必要的道歉。
• 行动前要进行解释。
• 不直接在聊天中输出代码，而是使用专门的代码编辑器进行。
• 此外，还运用了“上下文学习”技术：在提示中展示正确的工具调用或响应标准格式，就像是用实例来指导新手。

而Windsurf的机制则有所不同，其Cascade Agent更加综合——

• 它结合了自定义规则（AI Rules）和可持续记忆机制（Memories）。

Windsurf与Cursor的智能执行机制比较

值得注意的是，Cursor与Windsurf之间存在一个共性：两者都配备了高效的上下文窗口管理系统，能够处理大量文本。它们会对信息进行压缩，优先保留与当前任务最相关的内容。

这两者是如何完成任务的呢？

Cursor和Windsurf共同采用了被称为ReAct（推理与执行结合）的模式，将语言模型转化为多步骤的智能代理。

首先来看Cursor的步骤。

Cursor代理以循环的方式进行操作：AI选择工具→阐释意图→调用工具→查看结果→决定下一步。其可利用的工具包括：代码搜索、文件读取、代码编辑、执行shell命令，甚至在线查阅文档。

需要强调的是，Cursor进行了一项重要的优化——“特种diff语法”：这使得AI无需重写整个文件，而是建议具体的“语义补丁”，并通过一个独立的快速模型将其合并。这种方式提高了效率，并减少了错误的发生。

与此同时，Cursor在沙盒环境中执行实验代码，确保不会对实际项目造成影响。

例如，当你要求它“修复认证Bug”时，它可能会先搜索相关的代码文件，然后进行阅读、修改，并运行测试以验证修复的成功与否。每个步骤都会告知你正在发生的事情。值得一提的是，它会限制自我修复的循环次数（例如“不超过3次”），以防止进入死循环。

此外，Cursor还引入了“专家混合机制”：它利用强大的大模型（例如GPT-4或Claude）进行决策推理，并用小模型来执行具体任务，仿佛由一位高级架构师制定方案，而专业施工队负责实施。

接下来，我们来看看Windsurf。Windsurf的Cascade同样具备类似机制，但更强调其“AI流”（AI Flows）的设计。

生成计划 → 修改代码 → 请求用户确认 → 执行代码 → 分析结果 → 提出修复。

在你发出请求后，Cascade会生成执行计划、进行代码修改并征求你的确认，随后才会执行代码。如果你表示同意，它还可以在集成的AI终端中运行代码并分析结果，进一步提出修复建议。

更为强大的是，Windsurf的代理系统能够在一个流程中串联多达20个工具调用，而无需你手动干预。这些工具包括自然语言代码搜索、终端命令、文件编辑，以及连接外部服务的MCP协议。这种能力使得Cascade能够一次性完成如安装依赖、配置项目和实现新功能等复杂任务。

更令人印象深刻的是，如果你在AI执行过程中手动调整了代码，Cascade会立即感知并自动调整所有相关部分，真正实现了与AI的实时协作。

智能系统的核心

模型设计

毫无疑问，这两款出色的工具都依赖于多个 AI 模型来执行各类任务，以此在响应速度和输出质量之间找到最佳平衡。然而，它们在具体实施策略上却存在显著差异。

Cursor 的模型体系如下：

• 采用“嵌入-思考-执行”三阶段代理循环（Embed-Think-Do Agent Loop）。
• 系统会根据不同的任务类型选择最适合的模型进行处理。
• 例如，使用 100k tokens 的 Claude 模型来处理整个项目的上下文和复杂推理，从而实现更深层次的理解。
• 生成向量嵌入的模型与 OpenAI 的 text-embedding-ada 相似。
• 在代码补全和编辑方面，系统会依据任务的复杂程度及用户的设置动态选择合适的模型。
• 其核心创新在于：通过智能动态路由机制，依据场景智能平衡大模型与小模型的应用，达到优化质量与响应速度的目的。

而 Windsurf 的模型策略则展现出更为清晰的方向：

• 投入大量资源开发自有的代码专用模型，基于 Meta 的 Llama 架构：
• 70B 参数的基础模型适合处理日常任务；
• 405B 参数的高级模型则应对更为复杂的挑战。
• 支持用户选择 GPT-4 或 Claude 等外部模型，展现出极高的灵活性。
• 在模型选择上：小模型适合快速建议，大模型则处理多文件的大规模改动，确保系统为每项任务匹配最合适的“智能核心”。

探索智能编程助手的同步机制



如何实现实时同步（Sync机制）

为了确保编程体验的流畅性，实时适应用户操作显得尤为重要。这两种系统都具备巧妙的同步机制。

Cursor的机制采用token级别的流式响应，具体如下：

• 通过token-by-token的实时流式响应，用户能够目睹代码逐步生成的过程。
• 当生成的代码出现错误时，系统会自动识别并尝试进行修复，无需用户的手动操作。
• 该机制能跟踪文本光标的位置，以便指导代码的补全，并预测接下来的可能修改点。
• 系统会在后台持续更新向量索引，确保新写入的代码能够立即被检索，AI对代码库的理解始终保持最新状态。



而Windsurf的核心目标则是维护“顺畅的工作体验”。

• 它同样支持流式输出，以保持“沉浸式的工作流程”。
• Cascade代理会在代码修改的瞬间感应到变化，并即时调整工作计划。
• 建立在事件驱动的架构之上，文件保存和文本修改等操作都会触发AI进行重新推理。
• 通过使用服务器推送事件（SSE）来保持编辑器、终端和聊天窗口之间的同步。
• 在代码运行时如果发生错误，AI能够迅速捕捉并提供解决方案，无需用户手动操作。

ps：这样的设计使得AI如同一个全神贯注的编程伙伴，始终关注着你的代码并主动提供帮助。

最后，值得注意的是，本段内容是作者Diamant经过长时间深入研究和整理大量公开资料后，对Cursor和Windsurf这两款AI工具的“核心机制”的理解，尽管其中的一些细节可能会随着后续版本的更新而有所变化。



网友：难怪了！

终于明白Cursor理解能力不佳的原因了

文章发布后，众多网友对Diamant的研究成果表示赞赏，并且很多人对“大模型”的不足表示理解和宽容。

例如，一位网友恍若领悟，意识到Cursor并不会一次性将全部代码存入内存，而是构建了一种代码的“智能地图”（RAG），并仅在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，他指出这种方法恰恰是造成编码工具理解能力差的原因。

“RAG虽然适用于非自然语言，但对于代码而言却不太合适。”这位网友还举了一个例子：向量搜索如何能确定util.py应该作为上下文的一部分呢？

他认为，只有在端到端的测试和高层次的UI界面/页面/组件（因为包含自然语言）中，才能进行RAG搜索，而其他部分应通过调用图来识别。

至于错误修复和新增功能，他建议更有效的方法是运行现有的E2E测试，确保代码覆盖率，以便准确识别并利用代码。



因此，深入理解工具背后的核心逻辑，能够为开发者提供全新的视角，从而为这些硅基生命的编程伙伴提出更有价值的改进建议。

这对于日益兴起的Vibe Coding而言，意义深远。虽然当前大家对LLM编程工具的态度相对宽容，但对这条赛道上众多参与者来说，揭示其背后的算法机制通常能帮助用户提出更优的修改建议。

昨天，我了解到在某个技术交流群中有朋友分享了他们的反馈：

Cursor生成一个项目代码的速度很快，仅需一两分钟，但运行时却常常出现很多bug，尤其是语义错误，修复bug的时间也很长，常常需要超过半个小时。

Cursor的代码理解困境及用户反馈

我们可以看到，Cursor在理解代码方面确实存在显著的缺陷。这种现象可能不是短时间内就能通过大模型来解决的。一位网友深入分析了这一问题的根源：



因此，若Cursor希望改善其“理解不佳”的问题，或许应该认真倾听用户的反馈：使用RAG来处理代码上下文效果欠佳，尝试采用调用图可能会更加有效！