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【城主說】最新AI編程界動靜不少，除了之前Windsurf被Antrhopic背刺不允許其使用自家API，最近更有AI編程一哥Cursor融資的消息。

根據截至2025年6月的報道，Anysphere在最新一輪融資中籌集了高達9億美元的資金。這輪融資由Thrive Capital領投，Andreessen Horowitz (a16z)、Accel和DST Global等知名投資機構也參與其中。

這次大規模融資使Anysphere(Cursor)的估值達到了驚人的99億美元。這距離其在2024年12月完成B輪融資時的26億美元估值有了近四倍的增長，凸顯了投資者對其發展軌跡的強烈信心。此次融資是Anysphere在不到一年時間里的第三次主要融資活動，使其總融資額超過了10億美元。

截至2025年6月初，Cursor的年度經常性收入（ARR）已經超過了5億美元。這一數字的增長速度非常驚人，據報道，其ARR大約每兩個月就翻一番。作為對比，該公司在2025年4月中旬的ARR據報道為3億美元(本文所整理的5月Lenny訪談視頻的標題就是ARR 3億美元的AI工具，而在2024年底才剛剛達到1億美元。

憑借其驚人的增長速度，Cursor被認為是歷史上從100萬美元增長到1億美元ARR最快的SaaS公司之一，僅用了大約12個月的時間。

這些數據表明，由前OpenAI和特斯拉工程師創立的Anysphere，憑借其創新的AI編程工具Cursor，已經成為AI開發者工具領域估值最高、增長最快的初創公司之一。

Cursor不僅在改變工程師構建軟件的方式，更在預示著一個全新時代的到來。其背后的掌舵人，聯合創始人兼CEO Michael Truell，是一位深入研究AI長達十年、并對技術和商業史有深刻洞見的思考者。

在五月最新的深度訪談中，Michael Truell分享了他對“后代碼時代”的構想，并揭示了Cursor歷史性增長背后的產品哲學與反直覺的技術策略。這篇訪談的核心洞見，將幫助我們理解軟件開發的未來將走向何方。

（注：5月訪談當時標題還是ARR 3億）

一 | “后代碼時代”的來臨：工程師將成為“邏輯設計師”

Michael Truell提出了一個顛覆性的概念：“后代碼時代”。他認為，未來軟件的構建將超越我們今天所熟知的、由形式化編程語言（如TypeScript, Go）主導的模式。它既不會是簡單的文本編輯，也不會是完全交給一個聊天機器人去執行的模糊指令。

他構想的未來是一種更高層次的編程范式，工程師的角色將從具體的代碼實現者，演變為“邏輯設計師”。他們的核心工作將是清晰地表達軟件應該如何運作的意圖，而底層的復雜實現將由AI處理。

在我看來，這是一個某種程度上代碼之后的世界，越來越多的工程師會開始覺得自己像是邏輯設計師。實際上，這將是關于明確你對于一切如何運作的意-圖。……它看起來像一個你擁有軟件邏輯的表達的世界，這個表達更像英語，對吧？你已經寫下來了，你可以想象成文檔形式，你可以想象成編程語言朝著偽代碼演進。

這種范式旨在解決當前兩種極端愿景的弊端：純聊天機器人模式缺乏精確控制，而維持現狀的模式又低估了技術進步的潛力。在“后代碼時代”，人類將始終掌握主導權，以一種更直觀、更接近自然語言的方式，精準地控制軟件的每一個細節。

二 | 品味將是核心技能，比精通語法更重要

當AI越來越多地接管“如何實現”的底層工作后，什么將成為工程師最有價值的技能？Michael的答案是：品味（Taste）。

這里的“品味”不僅指視覺設計或流暢交互的美學判斷，更深刻地指向一種對軟件邏輯的品味——即對“應該構建什么”以及“它應該如何運作”的正確直覺和深刻理解。隨著AI將工程師從繁瑣的語法和細節中解放出來，決定產品成敗的關鍵，將更多地取決于這種高層次的構想和設計能力。

我認為品味將變得越來越有價值。……成為一名工程師會開始感覺像是成為一名邏輯設計師。而且實際上它將是關于詳細說明你希望一切如何運作的意圖。它將較少關于...它將更多關于“是什么”，而較少關于你將如何在底層具體地“如何”做事情。

他進一步指出，這意味著工程師的核心關注點將從“小心謹慎地避免犯錯”逐漸轉向“富有品味地進行創造”。這種轉變將賦予那些對產品有深刻見解的“品味引領者”前所未有的能力，讓他們能夠毫不費力地將愿景轉化為現實。

三 | Cursor的秘密武器：反直覺的混合模型技術棧

許多人將AI應用簡單地視為大型語言模型（如GPT-4）的“封裝”，但Michael揭示了Cursor成功的關鍵技術策略，這恰恰是一種反直覺的路徑——混合模型開發。最初，他們也認為自己不需要自研模型，但實踐證明，這是產品成功的核心。

Cursor并非簡單地調用外部API，而是構建了一個復雜的、將大型基礎模型與自研定制模型深度結合的技術棧。

事實上，我們確實做了大量的模型開發工作。……在目前，Cursor中的每一個精彩瞬間都以某種方式涉及到一個定制模型。……不要試圖重新發明輪子……而是關注它們的弱點以及你如何能夠補充它們。

這個混合技術棧的運作方式是：

1. 1. 針對特定任務的自研模型 ：對于需要極致速度和低成本的場景，如代碼自動補全，Cursor訓練了專門的、極快的模型。這些模型不依賴任何大型基礎模型，完全自研。

2. 2. 作為“輔助處理器”的自研模型 ：在調用大型模型（如GPT、Sonnet）之前，Cursor會用自研的“微型谷歌搜索”模型在整個代碼庫中精準定位最相關的信息作為上下文輸入；在接收到大型模型的輸出后，再用另一組自研的、快速的專業模型來填充實現細節，將高層級的“草圖”轉化為完整的代碼。

這種“大型模型負責思考，自研模型負責執行和優化”的策略，不僅極大地提升了產品質量和響應速度，也構成了Cursor難以被輕易復制的核心技術護城河。

四 | 超越巨頭：AI時代的跨越式發展機遇

Cursor的驚人增長幾乎完全依賴于產品本身的口碑，而非銷售或市場營銷。這種產品驅動的模式背后，是Michael對當前市場機遇的深刻判斷。他認為，AI領域的天花板極高，為初創公司提供了通過持續創新超越現有市場領導者的機會，這與早期搜索引擎和個人電腦市場的歷史極為相似。

我認為存在很多可以實現跨越式發展的機會。有很多，你知道，更多有用的東西可以被創造出來。我們距離達到5到10年后可能達到的水平還很遙遠。……我認為這是一個對現有企業不太友好的市場。

他觀察到，即使是像微軟這樣擁有Copilot和巨大分銷渠道的巨頭，也未必能鎖定勝局。因為在這個領域，用戶可以輕松切換工具，最終的選擇標準是哪個產品最具創新性、體驗最好。這為像Cursor這樣專注、偏執于打磨產品的團隊創造了巨大的空間。

一個漫長而混亂的、屬于“無畏者”的時代

在訪談的最后，Michael強調，我們正處在一場比互聯網影響更深遠的技術變革中，但這將是一個長達數十年的漫長而混亂的演進過程。它不會一蹴而就，也不會像某些人想象的那樣，是一個毫無希望的虛假繁榮。

對于那些希望在這場變革中有所作為的人，無論是工程師、研究者還是創業者，他給出的唯一建議是：無所畏懼。因為最大的機會，恰恰蘊藏在那些看似瘋狂、需要巨大勇氣去探索的未知領域之中。而Cursor的使命，正是在這個漫長的過渡期中，為那些“邏輯設計師”們，打造出通往“后代碼時代”的最佳工具。

天空之城訪談全文整理版

Lenny: 今天，我的嘉賓是 Michael Truell。 Michael 是 AnySphere 的聯合創始人兼首席執行官，AnySphere 是 Cursor 背后的公司。如果你一直與世隔絕，沒有聽說過 Cursor，那么它是一款領先的 AI 代碼編輯器，并且正處于改變工程師和產品團隊構建軟件方式的最前沿。它也是有史以來增長最快的產品之一，在推出僅 20 個月后就達到了 1 億美元 ARR，并在推出兩年后達到了 3 億美元 ARR。Michael從事人工智能研究已經有10年了。他在麻省理工學院學習了計算機科學和數學，曾在麻省理工學院和谷歌從事人工智能研究，并且是一名技術和商業史的研究者。很快你就會發現，Michael對事物的發展方向以及未來軟件構建的形態有著深刻的思考。我們探討了Cursor的起源故事，他對代碼之后會發生什么的預測，他從構建Cursor中獲得的最大反直覺的經驗教訓，他認為軟件工程師的發展方向，以及更多其他內容。米迦勒很少參加播客節目。他唯一做過的其他播客節目是萊克斯·弗里德曼的節目。因此，能邀請到米迦勒參加我們的節目，真是莫大的榮幸。

邁克爾，非常感謝您能來到這里。歡迎來到播客節目。

Michael: 謝謝。很高興能來到這里。謝謝邀請我。

洞見未來：代碼之后的世界

Lenny: 早些時候我們聊天時，您提到了一個非常有趣的短語，即代碼之后會是什么。請談談這個，就像您對未來走向的設想，即從代碼轉向其他某種東西。

Michael: 我們使用Cursor的目標是發明一種新型的編程方式。一種截然不同的軟件構建方式。所以在我看來，這是一個某種程度上代碼之后的世界，越來越多的工程師會開始覺得自己像是邏輯設計師。實際上，這將是關于明確你對于一切如何運作的意圖。我們創建Cursor的目標是發明一種新型的編程方式，一種非常不同的軟件構建方式，它被精簡為你以最簡潔的方式向計算機描述你想要的意圖，真正地精簡到你只需定義你認為軟件應該如何工作以及應該如何呈現。是的，憑借我們今天擁有的技術以及技術的不斷成熟，我們認為您可以達到這樣一個境地：您可以發明一種軟件構建方法，它在層級上更高，效率更高，在某些情況下也更易于訪問。這個過程將是一個逐漸遠離當今軟件構建方式的過程。

而且我想將它與未來軟件形態的可能愿景進行對比，我認為大眾意識中存在一些我們至少有些不認同的愿景。一種觀點認為，未來軟件構建的方式將與今天非常相似，主要意味著文本編輯，以及像TypeScript、Go、C和Rust這樣的形式化編程語言。還有另一種觀點認為，你只需向一個機器人輸入指令，要求它為你構建某些東西，然后要求它更改你正在構建的東西。這有點像這種，你知道的，聊天機器人或Slack機器人風格，你在和你的工程部門對話。我們認為這兩種愿景都存在問題。我認為在，你知道，聊天機器人風格的末端，而且我們認為它看起來會比兩者都更奇怪。聊天機器人風格末端的問題在于缺乏足夠的精確性。如果你希望人類完全掌控軟件的外觀和工作方式，你需要讓他們能夠，你知道，手勢表達他們想要進行的更改，你知道，以一種比僅僅在文本框中輸入“更改我的應用程序的這個部分”更精確的形式，移除整個東西。然后，你知道，那種什么都沒有改變的世界版本，我們認為那是錯誤的，因為我們認為技術將會變得越來越好。

所以一個世界，你知道，在某種程度上，在代碼之后，我認為它看起來像一個你擁有軟件邏輯的表達的世界，這個表達更像英語，對吧？你已經寫下來了，你可以想象成文檔形式，你可以想象成編程語言朝著偽代碼演進，你已經寫下來了，你知道，軟件的邏輯，你可以在一個高層次上編輯它，并且你可以指向它。它不會是那種無法理解的數百萬行代碼。相反，它會是更真實、更容易理解和更容易瀏覽的東西。但是，那種難以理解的符號開始朝著更容易被人閱讀和編輯的方向演變的世界，正是我們努力的方向。

Lenny: 這是一個深刻的觀點。我認為我想確保人們不要錯過你在這里所說的，也就是說，你在明年設想的是，基本上，當事情開始轉變時，人們會遠離甚至看到代碼，不必用代碼，比如JavaScript和Python來思考。并且會出現這種抽象，本質上是用更像英語句子的偽代碼來描述代碼應該做什么。

Michael: 我們認為最終會變成那樣。我們非常堅定地認為，這條道路必須經過現有的專業工程師。而且它看起來像是從代碼進化而來。而且它絕對看起來像是人類仍然在駕駛座上，對吧？而且人類對軟件的各個方面都擁有大量的控制權，并且不會放棄這些控制權。而且人類還能夠非常快速地進行更改，比如擁有一個快速的迭代周期，而不是像，你知道的，在后臺運行一些非常慢的東西，并且需要幾周的時間。去為你做所有的工作。

重新定義工程師：品味與邏輯設計

Lenny: 這就引出了一個問題，對于那些目前是工程師或正在考慮成為工程師、設計師或產品經理的人來說，你認為在后代碼時代，哪些技能會變得越來越有價值？

Michael: 我認為品味將變得越來越有價值。而且我認為人們通常會在軟件領域中思考品味。他們會想到，你知道的，視覺效果，或者對流暢動畫的品味，以及著色、用戶界面、用戶體驗等等，關于事物的視覺設計。我認為越來越，你知道，事物的視覺方面是定義一款軟件的重要組成部分。但是，正如之前提到的，我認為定義一款軟件的另一半是它的邏輯以及事物如何運作。我們有很棒的工具來詳細描述事物的視覺效果。但是，當你深入研究一款軟件的邏輯時，目前我們擁有的最佳表示方式實際上是代碼。你可以用 Figma 來大致表示，也可以用筆記來大致表示。但是，你知道，當你有一個實際可用的原型時。因此，我認為越來越，成為一名工程師會開始感覺像是成為一名邏輯設計師。而且實際上它將是關于詳細說明你希望一切如何運作的意-圖。它將較少關于...它將更多關于“是什么”，而較少關于你將如何在底層具體地“如何”做事情。

所以，是的，我認為品味將變得越來越重要。我認為軟件工程的一個方面，而我們現在距離這個目標還很遙遠，互聯網上有很多有趣的梗，是關于人們在工程方面，圍繞構建存在明顯缺陷、問題和功能問題的應用程序時，如果過于信任人工智能，可能會遇到的種種考驗和磨難。但我認為我們會達到一個階段，在那里，作為一名軟件工程師，你可以不必那么小心謹慎，而現在小心謹慎是一種極其重要的技能。是的，我們會從小心謹慎稍微轉向品味。

Lenny: 這讓我想到了“氛圍編碼”。當你談到不必過多考慮細節，只需順其自然時，你描述的是不是類似的東西？

Michael: 我認為這有關聯。我認為現在的“氛圍編碼”恰恰描述了這樣一種頗具爭議的創作狀態：你生成了大量代碼，但實際上并不理解其中的細節。這是一種會導致很多問題的創作狀態。如果現在不理解底層的細節，你很快就會陷入某種境地，在某個時刻受到限制，你創造出的東西足夠大，以至于無法改變。因此，我認為我們感興趣的一些想法是，當人們并不真正理解代碼時，如何讓他們持續控制所有的細節？我認為那里的解決方案與現在進行氛圍編碼的人們非常相關。我認為目前我們缺乏讓品味引領者真正完全掌控軟件的能力。因此，氛圍編碼以及讓人們的品味真正閃耀的問題之一是，你可以創造東西，但很多時候是由人工智能做出笨拙的決定，而你無法控制。

Lenny: 沿著這些思路再問一個問題。你拋出了“品味”這個詞。當你說品味時，你在想什么？

Michael: 我認為是對應該構建什么有正確的想法。然后，這將變得越來越像是毫不費力地翻譯——這里是你想要構建的東西。這是你希望一切如何運作。這是你希望它看起來的樣子。然后你就能在電腦上實現這個目標。屆時，將不再是這樣一種翻譯層面的問題，例如，你和你的團隊已經構想出想要構建的東西。而是你必須非常費力地，以勞動密集型的方式將其布局成電腦可以執行和解釋的格式。所以，是的，我認為，你知道的，在用戶界面方面投入精力要少一些。或許品味用詞不太準確，但指的是對應該構建什么有一個正確的想法。

Cursor 的誕生：從迷茫到專注

Lenny: 太棒了。好的。我稍后會回到這些話題，但我想先把我們拉回到 Cursor 的最初。我從未聽過它的起源故事。我認為很多人都不知道整個事情是如何開始的。基本上，你們正在打造世界上增長最快的產品之一。它正在改變人們構建產品的方式。它正在改變職業和行業。它改變了很多。這一切是如何開始的？在早期階段的旅程中，有哪些令人難忘的時刻？

Michael: Cursor的啟動有點像是在尋找問題的解決方案。在某種程度上，它很大程度上來自于對人工智能在未來10年內將如何變得更好的反思。有兩個關鍵的決定性時刻。其中一個是在使用GitHub Copilot的第一個beta版本時感到非常興奮。這是我們第一次使用真正、真正、真正有用的AI產品。而且確實是有用的。而不僅僅是空有其表的演示產品。除了是第一個有用的AI產品之外，GitHub Copilot也是我們所采用的最有用的，如果不是最有用的，開發工具之一。這讓我們非常興奮。另一個讓我們非常興奮的時刻是OpenAI和其他機構發表的一系列關于擴展規模的論文，這些論文表明，即使我們沒有新的想法，僅僅通過拉動簡單的杠桿，比如擴大模型規模，以及擴大輸入模型的數據規模，人工智能也會變得越來越好。

因此，在2021年底、2022年初，這讓我們對AI產品成為可能感到興奮。這項技術將在未來走向成熟。而且當我們環顧四周時，感覺很多人都在談論制作模型。感覺人們并沒有真正選擇某個知識領域的工作，并思考著隨著人工智能變得越來越好，它會變成什么樣。這使我們走上了構思生成的道路。隨著這項技術的日益成熟，這些知識工作領域在未來將如何變化？最終的工作狀態會是什么樣的？我們用來完成這項工作的工具將如何改變？為了支持工作的變化，模型需要如何改進？一旦規模化和預訓練耗盡，我們將如何繼續推進技術能力？

第一年開始時的失誤是我們實際上致力于...我們做了這個宏大的練習。我們決定研究一個我們認為相對沒有競爭力、沉悶且乏味的知識工作領域。并且沒有人會關注它。因為我們當時想，哦，編程太棒了。編程完全可以與人工智能互換。但人們已經在這樣做了。因此，最初有四個月的時間，我們實際上是在研究一個非常不同的想法，即幫助自動化和增強機械工程，并為機械工程師構建工具。你知道，從一開始就存在一些問題。我們，你知道，我和我的聯合創始人，我們都不是機械工程師。你知道，我們有一些朋友是機械工程師，但我們對這個領域非常不熟悉。所以從一開始就有點像盲人摸象的問題。你知道，存在一些問題，比如，你如何真正地利用現有的模型，并使它們對機械工程有用？我們的最終結論是，你需要從一開始就開發自己的模型。我們做這件事的方式很棘手。而且，你知道，互聯網上沒有太多關于不同工具和零件的3D模型的數據，以及構建這些3D模型所采取的步驟的數據。而且，從擁有這些數據的來源獲取它們也是一個棘手的過程。但最終發生的事情是，你知道，我們醒悟過來了。我們意識到我們對機械工程并不是特別感興趣。這不是我們想要奉獻一生的事情。我們環顧四周，在編程領域，感覺就像，你知道，盡管已經過去了相當長的時間，但并沒有發生太大的變化。而且感覺在這個領域工作的人可能與我們存在脫節，感覺他們對未來一切的發展方向不夠有雄心壯志，以及所有軟件的創建將如何通過這些模型進行。這就是促使我們走上構建Cursa之路的原因。

Lenny: 好的，很有意思。好的，首先，你經常會聽到這樣的建議：進入枯燥的行業，因為那里不會有很多人，而且存在機會。而且，你知道，有時候它會奏效。但我喜歡在這個旅程中，就像，不，實際上去追求最熱門、最受歡迎的領域，人工智能、編程、應用開發。而且它成功了。剛才你表達的方式是，你可能覺得野心不夠，但你認為還有更多事情可以做。所以感覺這是一個有趣的教訓。即使某件事情看起來，好吧，已經太晚了，已經有GitHub，或其他一些產品存在。如果你注意到他們的野心不夠，或者不如你，或者你看到了他們方法上的缺陷，那么仍然存在很大的機會。這能引起共鳴嗎？

Michael: 完全能引起共鳴。而且我認為，其中一部分是你需要有能夠發生的跨越式發展。你需要有你能做的事情。我認為人工智能令人興奮之處在于它應用廣泛，而且我認為這在我們所處的領域仍然非常適用。你可以談論我們如何思考這個問題，以及我們如何處理這個問題。但我認為僅僅是（發展的）上限就非常之高。是的，如果你環顧四周，即使你拿出任何這些領域中最好的工具，未來幾年也應該還有很多事情要做。因此，擁有這樣的空間，擁有如此高的上限，我認為在軟件領域是獨一無二的，至少人工智能的高度是如此。

產品戰略：為什么選擇自建 IDE

Lenny: 讓我們回到ID（身份識別）問題上來。你可以采取幾種不同的途徑，其他公司正在采取不同的途徑。其中一種是構建一個ID（集成開發環境），供工程師在其中工作，并為其添加人工智能的魔力。還有另一種途徑，就是完全的人工智能代理型Devon之類的產品。然后還有一種模型，非常擅長編碼，專注于構建盡可能最好的編碼模型。是什么讓你決定并認為ID路徑是最佳路線？

Michael: 從一開始就致力于單一模型或端到端自動化編程的人們，我認為他們試圖構建的東西與我們截然不同，我們關心的是讓人類能夠控制他們正在構建的最終工具中的所有決策。而且我認為這些人非常看好這樣一個未來，即端到端的一切都由人工智能完成。也許人工智能也會做出所有的決定。所以，第一，這里面有一種個人興趣的成分。第二，我認為我們一直都在努力以強烈的現實主義態度看待當今的技術水平。當然，我們對人工智能在未來幾十年里的發展成熟感到非常非常興奮。但是，你知道，我認為有時候人們，有一種本能會看到人工智能在一個領域里做著神奇的事情，然后就把這些模型擬人化，認為它比這里的一個聰明人還要好。所以它一定比那里的一個聰明人更好。但這些東西存在著巨大的問題。而我們，從一開始，我們的產品開發流程就真的是關于內部測試，并且每天都在高強度地使用這個工具。我們從不想發布對我們自己沒有用的任何東西。而且，你知道，我們能夠這樣做，是因為我們是自己產品的最終用戶。而且我認為，這讓你對當前的技術現狀有了一種現實感。

因此，這絕對讓我們認為，需要人類來掌握主導權。人工智能無法完成所有事情。出于個人原因，我們也有興趣賦予人類這種控制權。因此，這使你不再僅僅是一家模型公司，也使你不再僅僅關注那種沒有人為控制的端到端的東西。然后，你選擇集成開發環境（IDE）而不是現有編碼環境的插件的方式，是因為你相信編程將會流經這些模型。編程行為在未來幾年內將會發生很大的變化。而且現有編碼環境的可擴展性非常、非常、非常有限。所以，如果您認為用戶界面可能會發生很大的變化，如果您認為編程的形式因素將會發生很大的變化，那么您就必須掌控整個應用程序。

Lenny: 我知道你們今天有集成開發環境（IDE），這可能就是你們對未來的發展方向的偏見。但我很好奇，您是否認為未來的一個重要組成部分也將是人工智能工程師，他們只是坐在Slack里，為你做事情？這是否有一天會融入到Cursor中？

Michael: 我認為您會希望能夠在所有這些事物之間相當輕松地切換。有時我認為您會希望讓某些東西在一段時間內自行運行。然后我認為您會希望能夠引入人工智能的工作成果，然后非常、非常、非常迅速地處理它，對嗎？然后也許讓它再次自行運行。因此，這些諸如背景與前景的形式因素，我認為你們希望所有這些都能在一個地方良好地協同工作。而且我認為，對于背景性的東西，有一部分編程特別有用，即那些很容易明確指定你想要什么，并且不用過多描述，也很容易明確正確性是什么樣子的編程任務，也不用過多描述。通常來說，bug修復是這類任務的一個很好的例子，但它肯定不是編程的全部。

所以我認為，IDE（集成開發環境）將會發生徹底的改變。并且，我們自己開發編輯器的做法是基于，它必須隨著時間推移而不斷演進。而且我認為，這既包括你可以從不同的表面領域，比如Slack或你的問題追蹤器或其他什么地方，分離出一些東西。我也認為，這還包括你正在盯著的那塊“玻璃面板”將會發生很大的變化。而且，你知道，我們基本上將IDE視為你構建軟件的地方。

Lenny: 我認為人們在談論代理和所有這些人工智能工程師將為你做所有事情時，沒有充分談論的一件事是：基本上，我們都會變成工程經理，擁有很多下屬，而這些下屬并不那么聰明。你需要做大量的審查、批準和指定工作。我想知道你對此有什么想法。你能做些什么來讓這件事更容易嗎？因為聽起來真的很難。就像任何擁有大型團隊的人都經歷過，我的天，所有這些初級人員都在和我核對，一遍又一遍地做著質量不高的事情。這簡直就是生活的常態。這會很糟糕。

Michael: 也許最終要和所有人進行一對一會談。這么多的單獨會談。是的。因此，我們所見的在使用人工智能方面最成功的客戶，我認為他們在運用這些技術的方式上仍然相當保守。所以我的確認為，如今最成功的客戶確實傾向于使用諸如我們的下一編輯預測之類的事情，即您正常的編碼，而我們預測您接下來要執行的操作實例。然后他們也非常傾向于縮小您要交給機器人的范圍。而且，您知道，對于花費在審查代碼的固定百分比的時間，您可以從代理或從總體人工智能的角度來看，您知道，有兩種模式。一種是您可以預先花費大量時間來詳細說明事情，人工智能去工作，然后您再去審查人工智能的工作，然后就完成了。這是一個完整的任務。或者您可以真正地把事情分解開，對吧？所以您可以詳細說明一點，人工智能編寫一些東西，審查，詳細說明一點，人工智能編寫一些東西，審查。這有點像，您知道，自動完成處于該頻譜的所有方式中。并且我們仍然經常看到，現在使用這些工具最成功的人正在分解事情，并保持事情相當小。

Lenny: 聽起來沒那么糟糕了。我很高興這里有一個解決方案。

歷史性增長的背后

Lenny: 我想回到你們最初構建Cursor的時候。你們在哪個節點意識到它已經準備好了？在哪個時刻，你們覺得，好吧，是時候把它發布出去，看看會發生什么了？

Michael: 因此，當我們開始構建Cursor時，我們非常擔心在沒有發布到世界的情況下空轉一段時間。而且一開始，實際上，Cursor的第一個版本是手工打造的。現在我們使用VSCode作為基礎，就像許多瀏覽器使用Chromium作為基礎一樣，并在此基礎上進行開發。最初，我們沒有這樣做，而是從頭開始構建了Cursor的原型。那涉及到大量的工作。我們不得不自己構建，你知道，一個現代代碼編輯器需要考慮很多因素，包括支持多種不同的語言，以及在語言之間移動的導航支持，還有錯誤檢查支持等等。還有，你知道，諸如集成命令行，以及使用遠程服務器的能力，或者說是連接到遠程服務器來查看和運行代碼的能力。所以我們就像進入了一種閃電戰模式，以驚人的速度構建各種東西，從頭開始構建我們自己的編輯器，以及AI組件。大概過了幾個月，也許是五個星期之后，我們就完全依賴這個編輯器了。而且，你知道，我們已經拋棄了之前的編輯器，開始使用新的編輯器。之后，當它變得稍微有用的時候，我們就把它交給了其他人，并進行了一個非常短的beta測試階段。然后在編寫第一行代碼后的幾個月內，我們就向全世界發布了。我想大概是三個月。這絕對是一個，你知道，讓我們盡快把它發布給人們，并在公共場合快速構建的過程。

讓我們感到驚訝的是，我們原本以為我們會為幾百人構建很長一段時間。而且，你知道，從一開始，就有一種立刻涌現的興趣，以及大量的反饋。而且，你知道，那非常有幫助。我們從中學習。而且，你知道，這實際上就是我們為什么轉為基于VS Code，而不是僅僅依靠自己手工打造的東西。很大程度上，這都是由最初的用戶反饋所驅動的。而且，你知道，從那以后，我們一直在公開地迭代。

Lenny: 我喜歡你如何輕描淡寫地描述你獲得的吸引力。我認為你們在大約一年、一年半的時間里，從零美元發展到年經常性收入1億美元，這具有歷史意義。你們在一年半的時間里從 0 美元增長到 1 億 ARR，這堪稱歷史性時刻。你認為這種成功的關鍵是什么？你談到“吃自己的狗糧”（dogfooding）是其中一個重要因素。就像，你們三個月就把它做出來了。太瘋狂了。你認為成功的秘訣是什么？

Michael: 第一個版本并不怎么樣，你知道，三個月完成的版本并不好。所以，我認為關鍵在于，你知道，持續不斷的偏執，總是覺得有很多方法可以讓它變得更好。你知道，最終目標實際上是發明一種全新的編程形式，其中涉及自動化大量我們今天所知的編碼工作。而且無論Cursor現在的進展如何，總感覺我們離最終目標還很遙遠。并且總是有很多事情要做。但我認為，很多時候，并沒有過度關注最初的推動。相反，它更像是工具的持續演進，并且持續地改進這個工具。我認為這在于……

Lenny: 在那三個月之后，是否出現了一個轉折點，事情開始真正起飛？是否存在一個轉折點，讓一切開始真正騰飛？

Michael: 老實說，一開始感覺相當緩慢。而且，你知道，也許這源于我們自身的一些不耐煩。但是，第一，我認為，你知道，增長的總體速度，仍然讓我們感到驚訝。我認為最令人驚訝的事情之一是，增長一直相當穩定，呈現指數級增長，即每月持續增長，有時因我們的發布和其他因素而加速。這種增長基本上一直以指數形式持續進行。但是，你知道，指數級增長在數字非常低的時候，一開始會感覺相當緩慢。一開始的指數增長，當數字非常低時，感覺相當緩慢。所以一開始并沒有真正感覺像進入了競賽狀態。而且一開始并沒有真正感覺像是進入了賽跑狀態。

Lenny: 對我來說，這聽起來像是“建造它，他們就會來”真正奏效了。你們只是構建了一個很棒的產品，作為工程師的你們自己也喜歡它。你們把它發布出去，人們就喜歡它，并告訴了所有人。

Michael: 本質上，所有的一切都只是我們，你知道，團隊致力于產品，努力把產品做好，而不是，你知道，把時間花在其他事情上。你知道，我們當然也花了很多時間在其他事情上。例如，建設團隊就非常重要。而且，你知道，做一些事情，比如，安排客服輪值就非常重要。但是，早期建立公司時人們通常會考慮的一些事情，我們真的讓它們擱置了很長時間，尤其是在銷售和市場營銷方面。所以，僅僅是致力于產品，打造一個你喜歡、你的團隊喜歡的產品，然后，你知道，再根據一些用戶進行調整，這聽起來可能很簡單，但是，你知道，要做好這一點很難。而且有很多不同的方向可以選擇，很多不同的產品發展方向。我認為，你知道，困難之一是，我認為專注并有策略地選擇正確的事情來做，以及有效地確定優先級，是很難的。

我認為這個領域另一個棘手之處在于，它是一種新型的產品構建方式，具有高度的跨學科性，我們介于一家普通的軟件公司和一家基礎模型公司之間，因為，你知道，我們想要開發一個，你知道，我們正在為數百萬人開發產品，而這一方面的表現必須非常出色。另外，產品質量的一個重要維度是在科學方面做得越來越多，在模型方面也做得越來越多，在有意義的地方。所以，把這方面的要素也做好一直很棘手。但是，你知道，總體的感覺是，你知道，也許，你知道，這些事情聽起來很容易說清楚，但是做好它們很難，而且總是很難運行。

反直覺的教訓：擁抱自研模型

Lenny: 到目前為止，在構建光標構建AI產品方面，你學到的最違反直覺的事情是什么？到目前為止，在構建Cursor的過程中，你學到的最違反直覺的事情是什么？

Michael: 我認為對我們來說一件違反直覺的事情是，之前已經稍微暗示過，但我們絕對沒想到在剛開始的時候會做任何我們自己的模型開發。我們的確沒預料到會進行任何我們自己的模型開發。如前所述，你知道，當我們進入這個領域時，有些公司從一開始就直接專注于從頭開始訓練模型。我們已經計算過訓練GP4所需的成本，并且知道那不是我們能夠做到的事情。而且也感覺有點像把注意力集中在錯誤的領域，因為市面上已經有很多很棒的模型了。并且為什么要花費所有精力來復制其他參與者已經做過的事情，尤其是在預訓練方面，比如采用一個一無所知的神經網絡，然后教它整個互聯網。所以我們當時認為我們根本不會做那些事情。而且從一開始我們就很清楚，現有的模型有很多可以為我們做的事情，但它們并沒有做到，因為沒有為它們構建合適的工具。

但事實上，我們確實做了大量的模型開發工作。在內部，這對于我們的招聘工作來說是一個很大的重點，并且我們已經組建了一個非常棒的團隊。而且這對我們來說，在產品質量方面也是一個巨大的勝利。并且在目前，Cursor中的每一個精彩瞬間都以某種方式涉及到一個定制模型。而在現在，Cursor中的每一個神奇時刻都以某種方式涉及到定制模型。所以這絕對是違反直覺且令人驚訝的。并且這是一個漸進的過程，在最初，有一個訓練我們自己的模型的用例，在其中使用任何最大的基礎模型都沒有意義。那非常成功，有點像轉向了另一個效果很好的用例，然后就一直發展至今。而且，你知道，進行這種模型開發的一個有益之處是仔細選擇你的目標，不要試圖重新發明輪子，不要試圖關注那些或許最佳的基礎模型已經非常擅長的領域，而是關注它們的弱點以及你如何能夠補充它們。

揭秘技術棧：大型模型與自研模型的協同

Lenny: 我想很多人聽到你們有自己的模型會感到驚訝。當人們談論Cursor和這個領域的所有人時，他們會稱他們為GPT的封裝器。他們只是建立在ChatGPT或Sonnet之上。而你所說的是，你們擁有自己的，能談談幕后的技術堆棧嗎？

Michael: 是的，當然。所以，我們肯定會以各種不同的方式使用最大的基礎模型。這是將Cursor體驗帶給人們的真正重要的組成部分。在某些地方，我們使用我們自己的模型。因此，有時它是為了滿足某些基礎模型由于成本或速度原因根本無法滿足的用例。因此，其中一個例子是自動完成方面的事情。因此，這對于不編碼的人來說可能有點難以理解。但是代碼是一種很奇怪的工作形式，有時你接下來5、10、20、30分鐘的工作完全可以通過回顧你已經寫過的代碼來創造。我想將此與寫作進行對比。寫作，你知道，每個人或者很多人都熟悉Gmail的自動完成功能，以及當你嘗試發布短信、電子郵件或類似內容時出現的各種自動完成形式。它們的幫助可能很有限，因為通常僅僅通過查看你之前寫的內容，真的不清楚你接下來要寫什么。但是在代碼中，有時當你編輯代碼庫的一部分時，你需要在代碼庫的其他部分進行更改。而且非常清楚你需要如何進行更改。因此，Cursor的一個核心部分是這種真正增強的自動完成體驗，它可以預測你接下來將在多個文件、一個文件內的多個位置執行的一系列操作。

而且，你知道，讓模型擅長那種用例。首先，這些模型需要非常快速，并且需要在300毫秒內完成。其次，存在成本因素，我們需要運行大量分子，你知道，每次擊鍵都需要，你知道，改變我們對你下一步操作的預測。還有一個非常特殊的用例，你需要模型非常擅長自動補全一系列差異，而不是僅僅補全下一個token，就像通用的文本序列一樣，而是非常擅長查看代碼庫中發生的變化，然后預測下一組將要發生的變化，你知道，包括刪除和添加以及所有這些。我們發現專門為此任務訓練模型取得了巨大的成功。所以，在那個地方，你知道，沒有涉及到任何基礎模型。這有點像是我們自己的東西。我們在應用程序中沒有對此進行大量的標記或品牌宣傳，但是，你知道，它為Cursor的核心部分提供動力。

然后，你知道，另一組使用我們模型的地方是幫助像Sonnet、Gemini或GPT這樣的東西。它們既位于這些大型模型的輸入端，也位于輸出端。在輸入方面，這些模型會在整個代碼庫中搜索，試圖找出代碼庫的哪些部分應該呈現給這些大型模型。你可以將其想象成一個微型的谷歌搜索，專門用于查找代碼庫中相關的部分，以便呈現給這些大型模型。然后，在輸出方面，我們會獲取這些模型建議你對代碼庫進行的更改草圖。接著，我們有模型來填充細節，比如這些最智能的模型完成的是高層次的思考。它們會花費一些token來完成這些。然后，這些較小的、專業的、速度極快的模型，結合一些推理技巧，會將這些高層次的更改實際轉化為完整的代碼差異。因此，這對于提高需要專業任務的領域的質量非常有幫助。而且，這對于提高速度也非常有幫助，速度對我們來說也是產品質量的一個重要維度。

Lenny: 這太有趣了。我剛請了OpenAI的首席產品官凱文·惠爾（Kevin Wheel）做客播客，他稱之為模型集成。這就是他們運作的方式，利用每個模型的最佳特性。就像您所說的，使用更廉價的模型具有成本優勢。這些其他的模型，它們是基于像LLAMA這樣的模型嗎？只是你們接入并在其基礎上構建的開源模型？

Michael: 是的。所以，再次強調，我們試圖以非常務實的態度對待我們將要開展這項工作的地方，而且我們不想重復發明輪子。因此，從現有的最好的預訓練模型開始，通常是開源模型，有時也會與那些不向外界分享其權重的模型大型供應商合作。因為我們不太關心的是，逐行讀取權重矩陣的能力，這些權重矩陣隨后會給出特定的輸出。我們只關心訓練這些東西、對它們進行后訓練的能力。所以，總的來說，是的，是開源模型，有時也會與閉源供應商合作進行調整。

AI 時代的護城河與防御力

Lenny: 這引出一個很多人工智能創始人以及投資者一直在思考的討論，那就是人工智能領域的護城河和防御能力。因此，感覺定制模型是該領域的一種護城河。考慮到正如你所說，不斷有人推出產品，試圖超越你，試圖搶奪你的市場，你如何看待該領域的長期防御能力？

Michael: 我認為，你知道，有一些方法可以建立慣性和傳統的護城河。但是，你知道，總的來說，我們所處的領域要求我們不斷努力構建最好的產品。行業內的每個人都應該如此。而且，你知道，我真的認為上限非常高，無論你建立什么樣的鞏固地位，你都可能被超越。我認為這類似于可能與過去一般的軟件市場、一般的企業市場略有不同的市場。你知道，我認為其中一個想到的是1999年底，或者說90年代末和2000年代初的搜索引擎市場。我認為另一個想到的，在很多方面與這個市場相似的市場，實際上就像70年代、80年代、90年代的個人電腦和小型計算機的發展。而且我認為，是的，你知道，在每一個市場中，天花板都非常高。你知道，轉換是有可能的。你可以持續地從一個聰明人每增加一小時的時間、每增加一美元的研發投入中獲得價值，而且能持續很長時間。你不會耗盡可供構建的有用事物。然后，你知道，尤其是在搜索領域，而不是在計算機機箱方面，擁有分發渠道對于改進產品也很有幫助，因為你可以調整算法，你可以根據從用戶那里獲得的數據和反饋來調整學習。而且我認為，你知道，所有這些動態也存在于我們的市場中。

所以我認為，你知道，或許這對像我們這樣的人來說是個令人沮-喪的事實，但對于世界來說卻是個驚人的事實，我認為存在很多可以實現跨越式發展的機會。有很多，你知道，更多有用的東西可以被創造出來。我們距離達到5到10年后可能達到的水平還很遙遠。而且保持這個引擎運轉下去是我們的責任。

Lenny: 那么我聽到的，這聽起來更像是一種消費者護城河，即持續提供最好的產品，以便人們繼續使用你，而不是像Salesforce那樣，通過與整個公司簽訂合同來制造鎖定效應，從而迫使你必須使用他們的產品。

Michael: 是的。我認為需要注意的是，如果你身處的領域很快就會讓你無事可做，那么這就不是一個理想的狀況。但是，如果你身處的領域，大量的投資，以及讓越來越多優秀的人才沿著正確的方向努力，能夠不斷地為你創造價值，那么你就可以獲得研發方面的規模經濟效益，并且可以在正確的方向上深入研究技術，最終達到一個具有防御性的地位。但是，是的，我認為這里存在一種類似于消費品的傾向。而且我真的認為這僅僅是關于打造盡可能最好的產品。

Lenny: 你認為未來這個領域會只有一個贏家，還是會像現在這樣，由多個類似的產品共存？

Michael: 我認為市場實在太大了。這也是我想說的，你之前問到關于IDE的事情。我認為一些思考這個領域的人犯的一個錯誤是，他們回顧了過去10年的IDE市場，然后說，誰在編輯器上賺錢了？就像，你知道，所有這些，這是一個非常碎片化的空間，每個人都有自己的東西和自己的配置。而且，你知道，有一家公司在商業上，像是，你知道的，實際上通過制作優秀、卓越的編輯器來賺錢，但這家公司也只能做到這么大。而且，你知道，當時的結論是未來也會是那樣。我認為人們錯失的一點是，你知道，在2010年代為程序員構建編輯器能做的事情是有限的。而且，你知道，那家靠編輯器賺錢的公司正在做的事情，比如使代碼庫的導航變得容易，而且，你知道，為某些事情做一些錯誤檢查和類型檢查，而且，你知道，擁有良好的調試工具，但這些都非常有用。但我認為你可以為程序員構建的東西的集合，我認為你可以為許多不同領域的知識工作者構建的東西的集合，將會非常廣泛和深入。

我認為擺在我們所有人面前的真正問題是，大量繁瑣的工作和知識工作的自動化，以及真正地改變擺在我們面前的所有知識工作領域，使其更易于控制，更具生產力。所以，你知道，這都是一種冗長的方式來說明，我認為我們所在的市場真的非常非常大。我認為它比人們意識到的要大得多，比過去為開發者構建工具的市場要大得多。而且我認為將會出現許多不同的解決方案。我認為會有一家公司，至于是否會是我們公司還有待確定，但我確實認為會有一家公司構建出通用的工具，用于構建幾乎世界上所有的軟件。那將會是影響一代人的非常、非常大的生意。但我認為也會存在一些細分市場，你可以通過為特定市場領域或為軟件開發生命周期中非常特定的部分做一些事情來占據這些細分市場。但是，總體來說，編程將從僅僅編寫正式編程語言轉變為更高層次的東西。這就是你購買和用于完成此操作的應用程序。我認為在那方面總體上會有一個贏家，而且這將是一項非常大的生意。

Lenny: 有意思。沿著這些思路，有趣的是，微軟實際上就在這個領域的最前沿，憑借一個驚人的產品和驚人的分銷渠道——Copilot。你說它讓你克服了最初的懷疑，讓你意識到這里可能存在真正巨大的商機。并且感覺他們并沒有獲勝。感覺他們正在落后。你怎么看？你認為那里發生了什么？

Michael: 我認為有一些特定的歷史原因可以解釋為什么Co-pilot可能沒有達到，或者說目前為止并沒有達到某些人對它的期望。然后我認為存在一些結構性原因。我認為結構性原因是，需要明確的是，微軟在Co-pilot這個案例中，顯然對我們的工作有很大的啟發。總的來說，我認為他們做了很多了不起的事情，我們也是許多微軟產品的用戶。但我認為這是一個對現有企業不太友好的市場。對現有企業友好的市場可能是那種只有那么多事情可做，很快就會變得商品化，然后你可以將其與其他產品捆綁銷售的市場。并且不同產品之間的投資回報率非常接近。在這種情況下，購買創新型解決方案可能沒有意義。購買那種與其他東西捆綁在一起的產品更有意義。另一種可能對現有企業特別有利的市場是，從一開始，你的東西就放在一個地方，而且切換起來極其困難。不管是好是壞，我認為在我們的例子中，你可以嘗試不同的工具，然后決定你認為哪個產品更好。因此，這對現有企業不是特別友好，而對你認為將擁有最具創新性產品的人更友好。然后，據我所知，具體的歷史原因是，參與初代Copilot版本開發的那群人，基本上都去了其他地方做其他事情。我認為，協調所有可能參與此類產品制作的不同部門和團體一直有點困難。

成功使用 Cursor 的秘訣

Lenny: 我想回到Cursor上來。我喜歡問每個開發此類工具的人一個問題。如果你能坐在每個第一次使用Cursor的新用戶旁邊，只是在他們耳邊悄悄說幾個技巧，讓他們在使用Cursor時更成功，最成功。那會是怎樣的一兩個技巧呢？

Michael: 我認為目前，我們希望在產品層面解決這個問題，成功使用Cursor很大程度上取決于你對模型能力的了解，包括它們能處理的任務的復雜程度，以及你需要向模型具體說明多少細節。而是要了解模型的質量，以及它的缺陷在哪里，它能做什么，不能做什么。目前，我們在產品中在這方面做得不好，比如，沒有在這方面教育用戶，也許沒有給用戶提供一些明確的指引，給用戶一些指導方針。

但是為了培養這種了解，我會給出兩個建議。所以，第一個是，正如之前提到的，不要過于傾向于讓模型，比如說，試圖一次性地告訴模型，嘿，這就是我想要你做的。然后看到輸出結果，要么感到失望，要么接受整個大型任務的全部內容。相反，我會把事情分解成小塊。你可以花費基本相同的時間來總體上指定事情，但要分解得更細。因此，你在進行一些細化，獲得一些工作成果，進行一些細化，獲得一些工作成果，并且，你知道，不像以前那樣做大量的、巨細靡遺地指示模型該做什么的事情。我認為現在這樣做可能會導致災難。

因此，通過提倡將任務分解，與此同時，在業余項目而非你的專業工作中這樣做可能更有意義。你知道，我鼓勵人們，特別是那些習慣于現有軟件開發工作流程的開發者，我鼓勵他們明確地去嘗試失敗，嘗試去發現這些模型的能力極限，方法是，你知道，在一個安全的環境中，比如業余項目，抱有雄心壯志，并盡可能地充分利用人工智能。因為，你知道，有時我們確實會遇到，或者說很多時候，我們都會遇到一些人，他們還沒有給予人工智能充分的嘗試，并且有點低估了它的能力。所以，總的來說，傾向于分解任務，使其更小，但為了發現你能在其中做到什么程度，不妨在一個安全的環境中明確地嘗試放手一搏，并且，你知道，體驗一下。你可能會驚訝于模型在某些地方竟然沒有崩潰。

Lenny: 我基本上聽到的，是一種直覺，關于模型能做什么，以及它能將一個想法推進到什么程度，而不是僅僅引導它。我敢肯定，每次有新的模型發布，比如4.0發布時，你都需要重建這種直覺，你必須重新來過。大體上是這樣嗎？

Michael: 是的。過去幾年，它不像人們第一次體驗這些大型模型那樣影響巨大。但是，是的，這也是我們希望為用戶更好地解決，并減輕他們負擔的一個問題。但是，是的，這些東西都有稍微不同的怪癖和不同的個性。

Lenny: 沿著這個思路，人們一直在爭論，像Cursor這樣的工具，對初級工程師更有幫助，還是對高級工程師更有幫助？它們能讓高級工程師的能力提高10倍嗎？它們能讓初級工程師更像高級工程師嗎？你認為今天誰從 Cursor 中獲益最多？

Michael: 我認為總體而言，這兩個群體都從各個方面受益匪淺。要說相對排名，這有點難。我要說的是，他們會陷入不同的反模式。所以，我們看到初級工程師們有點過于全盤接受，凡事都依賴人工智能。而我們尚未達到可以在專業的工具上進行端到端操作的程度，畢竟你是在一個長期存在的代碼庫中與幾十人甚至數百人協同工作。然后對于高級工程師來說，對很多人而言都是如此，但并非全部。而且我們實際上……通常，你知道，這些工具被采納的方式之一是公司內部有開發者體驗團隊，這些團隊通常由非常資深的人員組成，因為他們通常是構建工具以提高組織內其他工程師生產力的人。而且我們已經看到了一些非常、非常、你知道的，突破界限的……是的，就像我們已經看到有些人，你知道的，真的在最前線努力盡可能多地采用這項技術。但總的來說，我想說，平均而言，作為一個群體，資深工程師們低估了人工智能能為他們做的事情，并且堅持他們現有的工作流程。所以相對排名有點難。我認為他們兩者都有……他們陷入不同的反模式。但總的來說，他們都從這些工具中獲得了巨大的好處。

Lenny: 這完全有道理。我喜歡這就像光譜的兩端，比如期望過高，期望不足。這就像三只小熊的故事。這是寓言嗎？是的。

Michael: 好的，可以。是的，或許是那種資深但非正式員工，你知道的，正好處在中間位置。

反直覺的招聘哲學

Lenny: 有意思。好的，再問最后幾個問題。如果讓你能回到擔任這個角色之前，你希望自己能提前知道些什么？在你進入這個角色之前，你希望知道些什么？如果你可以回到剛開始做Cursor的邁克爾身邊，那并不是很久之前，你可以給他一些建議，你會告訴他什么？

Michael: 困難之處在于，感覺很多通過艱苦努力獲得的知識都是隱性的，而且很難用語言表達出來。令人遺憾的事實是，在人類努力的某些領域，你似乎確實需要摔跟頭才能...要么需要摔跟頭才能學到正確的東西，要么你需要待在某個人的身邊，這個人是該領域卓越的典范。我們在這個方面感受很深的一個領域是招聘。我認為我們實際上是……所以我們在招聘方面非常謹慎。對我們來說，這非常重要，你知道，無論是出于個人原因，還是為了，我認為實際上是為了公司的戰略，擁有一支世界一流的工程師和研究人員團隊與我們一起開發Cursor，這一點至關重要。還要找到那些具備，你知道，某種混合氣質的人，你知道，既有求知欲又有實驗精神，因為我們需要構建的新事物實在太多了。還有那種智識上的誠實以及也許是略帶悲觀和直率，因為，你知道，伴隨著所有的噪音，你知道，特別是隨著公司和業務的增長，保持頭腦清醒，我認為也極其重要。

但是，將合適的人員招進公司，你知道，這件事也許比其他任何事情都重要，除了打造產品之外，我們真的、真的，你知道，為此煞費苦心。而且，你知道，為此，我們實際上等待了很長時間才擴大團隊。而且我認為，大多數，你知道，你聽到的很多人都是被雇傭得太快了。我認為我們一開始實際上招聘得太慢了。我認為這是可以補救的。我認為我們可以做得更好。而且，你知道，我們最終采用并非常有效的招聘方法，其實也沒什么新意，就是去尋找我們認為真正世界一流的人才，然后在某些情況下，經過多年的招募，最終為我們所用，但我覺得我們一開始做得并不好。所以我認為，關于“誰是合適的候選人畫像”以及“誰真正適合團隊”，以及“卓越是什么樣子”等方面，我們都獲得了來之不易的經驗教訓。然后是如何與某人談論這個機會，以及如果他們真的沒有在尋找工作，如何讓他們感到興奮。在如何做好這些方面，我們有很多經驗教訓。這花了我們一些時間。

Lenny: 對于那些正在招聘的人來說，有哪些經驗教訓可以分享？你錯過了什么或者學到了什么？

Michael: 我認為，一開始，我們可能確實有點過于傾向于尋找符合以下原型的人：名校畢業、非常年輕、做過那些在名校環境中屬于高資歷的事情。實際上，我覺得我們很幸運能在早期找到很多，找到愿意和我們一起做這件事的杰出人才，他們是后來轉行的。所以，是的，我認為我們一開始可能花了很多時間在有點不太合適的候選人畫像上。其中一部分是資歷的原因。還有一部分是，你知道的，興趣和經驗的原因。我們也聘用過非常、非常、非常優秀，而且非常年輕的人，但他們在某些情況下可能看起來與，你知道的，從中央選角直接出來的人略有不同。

你知道，另一個教訓是，我們極大地改進了我們的面試流程。所以，現在我們，你知道，我們有一套定制的面試問題。還有，你知道，我們面試的核心，核心在于，實際上我們會讓應聘者在公司待兩天，并與我們一起做一個項目，一個工作測試項目。這種方式效果非常好，但你越來越發現這一點。然后，是的，我認為如何了解人們對什么感興趣，并，你知道，盡我們最大的努力，讓他們了解機會，即使他們實際上沒有在尋找任何東西，并進行這些對話。隨著時間的推移，我們在這方面肯定做得更好了。

Lenny: 你有沒有一個你喜歡問的最喜歡的面試問題？

Michael: 我認為這個為期兩天的測試工作，我們原以為它無法推廣到少數人之外，但它卻擁有了出人意料的持久力。它最棒的地方在于，它能讓某人像完成一個真實項目一樣，完整地經歷整個流程。這不是，你知道，我們使用的工作，它有點像一個練手項目，但它能讓你在兩天內看到像樣的實際工作成果。而且它不必花費團隊大量的時間。你知道，你可以把你原本花在現場半天或一天的時間分散到這兩天里，給某人充足的時間來做他們的項目。因此，這實際上可以幫助它擴大規模。然后它真的可以幫助你，幫助你強化，你知道，你是否愿意和這個人一起共事類型的測試，因為你確實要和這個人相處，你知道，兩天時間。還有，一起吃了很多頓飯。所以，我們當初沒料到這個會保留下來，但它對我們的價值流程來說真的非常非常重要。并且，在公司非常早期的階段，對激發人們的興趣也很重要，因為在此之前，人們還沒有使用過產品，也不了解它。而且，你知道，當產品相對來說不是很好時，你唯一能依靠的實際上就是，你知道的，一個團隊，一些人覺得這個團隊很特別，并且想和他們在一起。而且，你知道，這兩天會給我們一個機會，就像，你知道的，讓這個人見見我們，并且在某些情況下，希望能說服他們加入我們。所以，是的，那件事出乎意料。不完全算是一個面試問題，但有點像，你知道的，一種面試形式。

Lenny: 終極面試問題。所以，為了非常清楚地說明你所描述的事情，就是你給他們一個任務，比如在我們實際的代碼庫中構建這個功能，與團隊合作編寫代碼并發布它。大概是這樣嗎？

Michael: 是的。所以，我們不使用這個知識產權。不是端到端地發布。但，是的，這就像一個模擬，你知道的，在我們的代碼庫中經常有，這是一個真正的迷你兩天項目，你將會端到端地完成它，基本上是被單獨留下。你知道，也會有合作。而且，你知道，我們是一家相當注重面對面交流的公司。所以，在幾乎所有情況下，是的，實際上就是在辦公室和我們一起工作。

Len-ny: 而你一直在說，這種方式甚至已經擴展到了今天。你們現在規模有多大？

Michael: 所以，我們即將達到60人。

Lenny: 對于這個規模和影響力來說，人數不多。我還以為規模會比這大得多。我猜想工程師占了最大的比例。

Michael: 最重要的事情是，并且要明確的是，我們未來工作的一個重要部分是建立一個更大、更優秀的團隊，能夠持續改進產品，提升我們為客戶提供的服務。因此，你們不打算長期保持這么小的規模。我們希望如此。但是，是的，這個數字之所以小，部分原因是工程、研究和設計人員在公司中所占的比例非常高。因此，許多軟件公司，當他們擁有大約40名工程師時，總人數會超過100人，因為存在大量的運營工作。而且通常，他們從一開始就非常依賴銷售。這需要大量的人力投入。而且，你知道，我們是從一個極其精益和產品驅動的起點開始的。現在我們服務于許多優質客戶，并且已經擴展了業務。但是，你知道，還有很多事情要做。

在 AI 浪潮中保持專注

Lenny: 我想問你一個問題。人工智能領域正在發生太多的事情。不斷有新的東西發布。有大量的時事通訊，很多時事通訊，其全部功能就是每天告訴你人工智能領域正在發生什么。運營一家處于中心位置，可以說是這個領域最炙手可熱的中心的公司，你是如何保持專注的？你又是如何幫助你的團隊保持專注、埋頭苦干，僅僅是構建，而不被所有這些閃光的東西分心的？

Michael: 你知道，我認為招聘是其中很重要的一部分。如果你找到了態度正確的人，而且，你知道，所有這些都應該是抽象的。而且，你知道，我認為我們在這方面做得不錯。我認為，你知道，我們可能在這方面做得更好。而且，你知道，這是我們作為一家公司應該更多談論的事情。但我認為，你知道，聘用具有正確性情的人，你知道，那些不太注重外部認可，更注重構建真正偉大的事物，更注重完成真正高質量的工作，以及那些通常比較冷靜的人。也許，就像，高峰不是很高，低谷也不是很低。我認為招聘可以在很多方面幫助你度過難關。

而且我認為這實際上是，你知道，整個公司都在學習的一點是，你知道，對于任何……你需要流程，你需要層級，你需要很多東西。但是對于你引入公司中的任何一種組織工具，你知道，你希望從該工具中獲得的結果，而且，你知道，你也可以通過聘用具有你想要的正確行為的人來實現，就像，你知道，通過該組織工具產生的結果。而且，你知道，我腦海中浮現的具體例子是，我們能夠在工程方面尚未進行大量的流程。而且我認為我們需要更多一點的流程。但是對于我們的規模來說，通過聘用我認為非常優秀的人，流程并不算多。你知道，其中之一就是，你知道，聘用冷靜的人。我認為第二點只是經常談論它。我認為第三點是希望能夠以身作則。

是的，就我們個人而言，自從2021年、2022年以來，我們一直在專業地從事這項工作，并致力于人工智能的研究。而且我們已經看到了各種技術和理念的巨大變化，例如，如果你把自己帶回到2021年末、2022年初，那時只有GPT-3，InstructGPT 尚不存在。沒有DALL-E，也沒有Stable Diffusion。然后，你知道，我們經歷了所有這些圖像技術的出現，以及ChatGPT的出現和崛起。而且，GPT-4，所有這些新的模型，所有這些不同的模態，所有的視頻內容。而且只有極少數的這些東西真正地對業務產生影響。所以我認為我們已經建立起了一點免疫系統，并且知道當一個事件發生時，它實際上對我們來說非常重要。而且這種動態也體現在，存在大量大量的討論，但可能只有少數事情真正重要，我認為這反映了過去十年人工智能領域的情況，學術界有大量關于深度學習的論文，學術界有大量關于人工智能的論文。那么令人驚訝的是，人工智能的很多進展，我的意思是，很多進展中，絕大多數提出的想法并沒有持久性，也沒有產生重大的影響。因此，這種動態在某種程度上反映了深度學習作為一個領域的整體演變。

最終展望與結語

Lenny: 最后一個問題。您認為人們對于人工智能的發展方向以及世界將因此發生的變化，仍然最不理解或可能尚未完全掌握的是什么？

Michael: 人們仍然有點過于關注某個光譜的兩端，要么認為一切都會發生得非常快。要么認為這一切都是虛張聲勢、夸夸其談和江湖騙術。而且，我認為我們正處于一場技術變革之中，這場變革將產生極其重要的影響。我認為它將比互聯網的影響更為深遠。我認為它將比自計算機問世以來我們所見過的任何技術變革的影響都更為深遠。而且我認為這需要一段時間。我認為這將是一個長達數十年的過程。我認為許多不同的團體將在推動其前進方面發揮重要作用。而且，你知道，要達到計算機能夠越來越多地為我們做更多事情的世界，需要克服所有這些獨立的問題，并且需要在這些問題上取得進展。其中一些是在科學方面，比如讓這些模型理解不同類型的數據，變得更快、更便宜、更智能，你知道，符合我們關心的模式，你知道，在現實世界中采取行動。然后，還有一些是關于我們將如何與它們協同工作。而且，你知道，一個人應該在計算機上實際看到、控制并與這些東西一起工作的體驗是什么。

但我認為這將需要數十年。我認為將會有很多令人驚嘆的工作要做。我也認為，你知道，一個我認為特別重要的群體模式，你知道，不是為了談論或記錄，但我認為，你知道，就是那家致力于自動化和增強特定領域知識工作的公司，既構建了表面之下的技術，整合了來自供應商的最佳部分，有時也在內部進行，然后也構建了相關的產品體驗。我認為那些做這件事的人，而且，你知道，我們正在做這件事，并試圖在軟件領域做到這一點，其他人也在其他領域做這件事。我認為這些人將會非常、非常、非常重要，不僅僅是因為最終用戶所看到的最終價值。但我認為，當他們達到一定規模時，他們對于推動技術發展將非常重要，因為我認為他們能夠建立，你知道，他們中最成功的那些人將能夠建立非常、非常大的企業。是的，所以很高興看到在其他領域涌現出更多類似的公司。

Lenny: 我知道你們正在招聘對“嘿，我想來這里工作，構建這類東西”感興趣的人。你們現在正在尋找哪些類型的職位？具體來說，你們最希望盡快填補哪些職位？如果人們對此感到好奇，他們應該了解些什么？

Michael: 這個團隊需要做的事情太多了，以至于我們還沒有做好充分的準備。所以，你知道，首先，這是總體上普遍存在的。如果您認為我們目前沒有適合您的職位，或許您可以主動聯系我們，情況可能并非如此。而且也許我們可以向您學習，并因此決定我們需要某些我們尚未意識到的東西。但是，總的來說，我認為今年對我們來說最重要的兩件事是在該領域擁有最好的產品并使其增長。我們正處于一種搶占市場的模式，世界上幾乎每個人要么沒有使用像我們這樣的工具，要么正在使用一個可能發展速度較慢的工具。因此，增長，增長，對我們至關重要的是一個宏偉的目標。我想說，是的，特別是我們一直在尋找優秀的工程師、設計師、研究人員，同時也關注業務方面的各個領域。

Lenny: 既然您談到工程師，我不禁想問這個問題。現在存在這樣一種疑問，比如，代碼會編寫我們所有的代碼。人工智能將會編寫我們所有的代碼。但每個人仍然在瘋狂地招聘工程師。

Michael: 所有這些基礎模型，真是太多了…… 我們不是在市場上直接處理，你知道的，人們的內心。所以，是的。

Lenny: 您認為會出現一個拐點，比如工程方面的作用開始減緩嗎？我知道這是一個很大的問題，但只是，您是否認為所有這些公司都越來越需要工程師？或者您認為在某個時候，會有各種游標代理程序運行，為我們構建？

Michael: 再次，我們大概的觀點是，存在這樣一個漫長而混亂的中間階段，不會直接跳到那種你退后一步，要求完成所有事情，你有一個工程部門的狀態。而且，你知道，很像你希望從現在存在的編程方式演變。我們希望人類掌握主導權。而且，你知道，我們認為即使在最終狀態，給予人們對一切的控制權也非常重要。而且你需要專業人士來做到這一點，并決定軟件應該是什么樣子。所以，我覺得兩者都，是的，就像，你知道，工程師絕對是需要的。我認為工程師們將會能夠做更多的事情。我認為對軟件的需求是非常持久的，這，你知道，并不是什么新鮮事，但我認為考慮一下構建那些相當簡單且容易明確的事物是多么昂貴和勞動密集，或者說在外行看來是這樣，這有點瘋狂。而且，你知道，現在要做好這些事情是多么困難。因此，如果你能，你知道，現在存在的所有東西，這些東西，你知道，是由我們現在的成本和需求來證明其合理性的，如果你能將成本降低幾個數量級，我認為我們將會有更多更多的東西可以在計算機上完成，更多更多的工具。

而且，你知道，我曾經有過這樣的感受，我最早的一份工作實際上是在一家生物技術公司工作，是為他們構建內部工具。而當時現成的工具非常糟糕，根本不符合他們的使用場景。然后我正在構建的內部工具，對于可以構建的東西肯定存在大量的需求。而且，你知道，這遠遠超過了我在和他們在一起的時間里可以構建的東西。但是，是的，我認為它仍然是這樣，你知道，在計算機上工作的物理特性太棒了。你應該能夠基本上移動所有東西，做你想做的任何事情。仍然存在太多的阻力。我認為對軟件的需求遠遠超過了我們今天所能構建的，要知道，制作一個簡單的生產力軟件就像制作一部轟動一時的電影一樣昂貴。所以我認為在很長的未來，是的，實際上對工程師的需求會更大。

Lenny: 有沒有什么我們沒有涉及，而你又想提及的內容？有什么最后的智慧箴言你想留給聽眾嗎？你也可以說沒有，因為我們已經做了很多。

Michael: 我們一直在思考如何組建一個團隊，使其能夠在不斷改進現有產品的同時，還能創造新的東西。而且我認為，如果我們想要成功，你的想法將會發生巨大的改變，它未來的形態也將會發生巨大的改變。而且，你知道，如果你環顧四周，看看我們尊重的那些公司，肯定有一些公司能夠不斷地真正地駕馭多次飛躍的浪潮，并持續地推動前沿發展。但你知道，它們也很稀有。就像，這是一件很難做到的事情。所以，你知道，一部分原因在于思考這件事，并嘗試反思它，你知道，在我們的80天內，以及，你知道，關于第一性原理的方面。還有一部分原因在于，你知道，嘗試深入研究以往偉大的例子。而且，你知道，這也是我們經常思考的事情。

Lenny: 是的，你剛才告訴我們的，在我們開始錄音之前，你身后擺滿了書。我當時想，那是什么？就像是一家古老的計算機公司的歷史，這家公司在很多方面都很有影響力，而我卻從未聽說過。我認為這說明了很多關于你的事情，即很多創新都來自于研究過去，研究歷史，以及什么行之有效，什么行不通。好的，如果人們想聯系你或者申請職位，可以在哪里找到你？你提到可能存在一些他們甚至沒有意識到的角色。他們應該去哪里找到這些角色？聽眾又如何能對你有所幫助呢？

Michael: 是的，你知道，如果有人對從事這方面的工作感興趣，我很樂意與他們交流。如果他們訪問 curse.com，他們既可以找到產品，也可以找到聯系我們的方式。太容易了。

Lenny: Michael，非常感謝你今天能來。這真是太棒了。

Michael: 非常精彩。謝謝你。