Cursor 是一款近期备受关注的 AI IDE，迅速在社交媒体上走红，逐渐取代了 GitHub Copilot 的地位。其背后的公司 Anysphere 最近获得了 OpenAI 领投的 6000 万美元 A 轮融资，这进一步增强了众多 AI 创业公司的信心：只需在用户价值的深处持续探索，就能找到产品市场契合度（PMF）。
Cursor 成功的关键因素
1. 先进的 AI 模型
Cursor 的成功很大程度上得益于其采用了最先进的 AI 模型。Cursor 创始人透露，早在 2022 年 12 月，当大多数人还在使用 ChatGPT 3.5 时，Cursor 就已获得 GPT-4 的体验权限，并基于此构建了 AI Native IDE。最近，接入 Claude Sonnet 3.5 后，生成的代码质量和成功率显著提高。若使用 ChatGPT 3.5 或更低版本的模型，无法实现 Cursor 所期望的 AI 功能。
Cursor 默认可供选择的模型
Cursor 还对模型进行了多项优化，例如通过将本地代码分割上传至服务端进行嵌入（embedding），使模型对当前仓库代码生成更准确；使用推测解码技术（Speculative Decoding）将输出速度提升至 1000 个 token/秒，这些都是 Cursor 的核心技术。
2. 创新的 AI 编程交互方式
Cursor 还找到了更好的 AI 编程交互方式。在智能编辑器方面，Cursor 实现了多行补全、智能改写和下一次补全的预测等功能，称之为“Cursor Tab”，使得编程工作更加流畅。此外，Cursor 的 Inline Chat 功能允许用户在编辑器中快速唤起输入框，通过自然语言生成业务需求的代码，并实时观察代码逐行生成的过程。
Cursor 的 Inline Chat 功能
Cursor 的聊天面板功能也非常强大，包括对整个仓库进行问答的 Codebase Agent、请求互联网的 Web Agent、快速索引在线文档的 Doc Agent。除了这些核心功能，Cursor 还对 IDE 的多项功能进行了升级，例如通过自然语言设置终端命令、拦截终端输出并提供解释和修复建议。
Cursor 通过自然语言完成终端命令
为什么其他智能研发助手无法复制 Cursor 的成功？
自 2022 年 12 月 ChatGPT 发布以来，大语言模型取得了前所未有的突破，催生了众多 AI 驱动的应用程序，尤其在研发领域，各大公司纷纷推出智能研发助手插件，如 Microsoft 的 GitHub Copilot、Amazon 的 CodeWhisperer 等。然而，这些插件由于 API 限制，无法实现 Cursor 的多行补全和 Inline Chat 功能。
以代码优化和生成单测功能为例，智能研发助手通常需要通过右键菜单或 CodeLens 将要优化的代码发送到聊天面板，之后再手动复制替换。而 Cursor 则可以在编辑器内部直接弹出输入框，输入代码优化或其他任务，生成的代码会以 Diff 方式展示，开发者只需选择接受或放弃，整体体验更加流畅。
智能研发助手代码优化交互与 Cursor Inline Chat 对比
Cursor 的优势
通过对比，Cursor 代表的 AI 原生 IDE 与智能研发助手的功能差异如下：
- 功能实现：随着大模型的逐步突破，插件只能实现其中 50%，而 AI IDE 能实现 100%。
- 定制化问题：由于 VS Code 在 AI 时代反应较慢，Cursor 选择直接 fork VS Code 进行魔改，以满足定制化需求。
魔改 VS Code 的挑战
魔改 VS Code 带来了以下问题：
- 升级困难：对 VS Code 的深入修改会导致分叉增大，增加后续升级和解决冲突的成本。
- 维护成本高：基于 VS Code 进行深度定制是一项复杂的工作，需要投入大量时间和资源。
- 潜在缺陷：在定制过程中可能引入新问题，导致 Cursor 出现一些在 VS Code 中不存在的问题。
OpenSumi：AI 原生 IDE 框架
OpenSumi 是一个开源的、高性能和高度可定制的 IDE 研发框架，提供模块化开发方式，支持构建多种形态的 IDE。其主要特点包括：
- 模块化开发：提供 50+ IDE 的原子模块，集成方可根据需求自由组合。
- 高扩展性：支持依赖注入方式开发，方便替换底层实现。
- 多端支持：支持构建桌面端、Cloud IDE、Remote 模式等多种 IDE 模式。
- 兼容 VS Code 插件生态：无缝迁移用户使用习惯。
2024 年 5 月，OpenSumi 发布了 3.0 版本，增强了编辑器、终端面板等核心面板的 AI 能力。
三步构建出自己的 Cursor
第一步：Fork & Clone CodeFuse IDE 并安装依赖
Fork & Clone CodeFuse IDE，并参照 README.md 文件安装依赖。
bash
git clone [email protected]:codefuse-ai/codefuse-ide.git && cd codefuse-ide
国内用户考虑使用 npmmirror 加速安装依赖
yarn config set -H npmRegistryServer “https://registry.npmmirror.com”
export ELECTRON_MIRROR=https://npmmirror.com/mirrors/electron/
安装依赖
yarn
rebuild electron native 依赖
yarn run electron-rebuild
第二步：修改配置
CodeFuse IDE 支持集成任意模型服务，默认与本地模型对接。可在 src/ai/browser/ai-model.contribution.ts 路径修改模型请求接口。
第三步：运行
至此，模型已修改完成，使用以下命令直接运行：
bash
yarn start
愿景：成为智能研发时代的 IDE 基建
在大模型技术飞速发展的时代，VS Code/Jetbrains 的插件 API 不应成为智能研发创新交互的天花板。若希望打造类似 Cursor 的 AI IDE，创业公司应更专注于 AI，而非研究如何魔改 VS Code，IDE 的创新交互由 OpenSumi 提供。
OpenSumi 正在积极探索 AI 能力，欢迎与业界共同探索符合智能研发时代的 AI IDE。
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