最初接触 Cursor 是在去年年初，OpenAI 的 ChatGPT 带火了一批 AI 概念产品。GitHub 的 Copilot 自不用说，我早已在使用。那时，Cursor 的宣传点是其速度，但并没有强烈的吸引力让我愿意更换我的开发工具，依然是使用 VSCode、IDEA、Copilot 和 ChatGPT，基本满足了我的日常开发需求。后来又加入了 warp。
现在的体验
最近我再次体验了 Cursor，发现它与之前的版本有了显著的不同。这一次，我彻底改变了对它的看法，并心甘情愿地将我的编程工具切换到了 Cursor。
原理解析
Cursor 的强大功能有很多，但我认为最重要的只有一个。市面上的 AI 编程助手工具不止一个，比较好用的有：
大家都知道，这些工具背后是各家的 LLM，提示质量的高低主要取决于这些大模型的能力。所有工具都只是基于当前文件的上下文进行操作，无论是代码解释、优化还是生成注释。
Cursor 的逻辑是，先将工程内的所有代码进行索引和向量化（Embedding），然后你的所有提问都是基于整个工程的代码。它会将你的提问结合整个工程的代码一起提交给 LLM，默认支持多种模型。
能解决的问题
代码补全
Cursor 的代码补全功能基于整个工程的代码基础，提供精准的建议。这就是为什么有些朋友说，使用 Cursor 编写程序时，按下 Tab 键就能完成，甚至比自己写的还要好，简直是自动化编程。
智能纠错
Cursor 能够在你输入时自动纠正错误，依赖于对整个工程的了解。
聊天功能
Cursor 的聊天功能可以针对当前文件、文件夹、图片、文档、网络或整个代码库进行提问，提供无限可能。
最重要的是，Cursor 的 Codebase 功能可以发挥无限想象。
优缺点分析
虽然 Cursor 的优点显而易见，但也存在一些令人担忧的问题，尤其是数据安全。虽然官方宣称数据保存在本地，但隐私和便利之间的取舍始终是个问题。
关于价格，Cursor 前两周是免费使用的，之后将开始收费。使用费用包括软件费用和模型使用费用，可能每月总成本超过 30 美元。不过，Cursor 允许添加 DeepSeek 的 Coder 模型，降低了模型使用成本。
总结来说，Cursor 的优缺点并存，尤其是数据安全和费用问题可能让一些用户却步。
未来展望
Cursor 的出现让我感受到程序员的危机，尤其是初级程序员。它能够快速完成基础工作，可能会减少对初级开发者的需求。未来，自动化编程的实现也许不再遥远。
思考
企业内部的业务知识库往往不完整或不及时更新，导致开发者在重大业务调整时需要查看代码。Cursor 的出现为这一问题提供了新的解决方案，代码本身就是企业的业务知识，只需从代码仓库提炼即可。