代码是被 Cursor 写出来的还是生长出来的

最近在做《生财有术》的 Cursor 教练，很多同学都是从产品经理、运营等各种工种开始写代码。这时候大部分人都是让Cursor 进行开发，然后一路 Apply All 就成功的开发出来一个产品了。这就是典型的“写代码”

而真的编程，一定是在已有的基础上一个一个功能添加，然后代码就生长起来了

当最初被写出来的代码需要增加功能时，自然也要从写代码转变为生成代码

和 AI 的协同关系

我认为人和 AI 的协同关系如下

1. 人是需求方，Cursor 是外包团队。编码工作，Cursor 主导，听 Cursor 的
2. 人和 Cursor 是结对编程，编码工作人和 Cursor 主导
3. 长期维护、添加功能，人主导，Cursor 是工具

最初阶段，人提需求 Cursor 外包

最初，我们希望 Cursor 或AI工具能够生成所有代码。我们作为需求方，与AI编程工具的关系就像是与一个外包团队合作。这个外包团队根据我们的需求生成代码，而具体生成了什么，甚至使用了什么语言，我们并不清楚。

在使用外包团队中可能遇到的问题：

1. 对当前的需求是否理解一致
2. 对新需求/Bug如何处理

需求是否理解一致

最大的问题在于双方对需求的理解是否一致。当理解不一致时，是否有有效的方法进行需求对齐？在需求对齐后，是否能够快速对接并查看版本更新？这是第一个问题。

当需求理解不一致的时候，就容易出现 Cursor 怎么也无法写出来我们期望的内容。这时候要求我们要把需求尽可能的写的清晰明了

可以提的需求的种类

1. 功能需求，这个也是最常见的
2. 技术选型需求，大家可以明确的告诉 Cursor 我用什么技术，是 Python 还是 Java；是前后端分离，还是 Server 一体；是 Web 网页产品还是小程序还是 iOS 程序；数据库是 sqlite 还是 mysql 还是我就用一个文本进行存储
3. 部署需求，告诉 Cursor 部署环境是什么，是自己得服务器，windows/linux ；还是使用 Vercel 这样的平台；使用的是 AWS，aliyun 还是自己弄

如果你是一个编程小白的状态，可以先死记硬背然后再尝试理解

1. 记住一些最常用的技术选型
1. 后端
1. Python (可以后端，也可以前端后端都有）
2. Sqlite 数据库（基本上不用任何外的配置，拿来直接用）
2. 前端
1. Vue / tailwindcss （如果需要自己写前端）
2. Vite 进行管理
3. 管理相关
1. Git / github
4. 部署相关
1. Vercel
2. 问 AI 啊
1. Cursor 本身就是 Claude-3.5-sonnet ，有些同学还充值了，充值了往死里问啊
2. devv.ai / 秘塔 / perplexity.ai
3. ChatGPT / Claude / Kimi / 豆包

然后积累出来自己一些常用的脚手架文档或者代码

和 Cursor 外包的关系，反馈 → 运行 → 反馈 → 运行

对新需求/Bug如何处理

新需求，我们一定是要完整的进行描述，我们人需要加入到 修改 的这个过程。提需求，就需要把完整的上下文、错误提示、情况描述等，完整的告诉 Cursor，然后 Cursor 才好知道如何进行工作

我们可以很方便的把错误信息传给 Cursor

一定要给出完整的上下文，AI 的工作原理就是在新 Chat （不管是 Cursor 中还是 ChatGPT 中新 Chat）都是没有上下文的。他不知道我们脑子里面想的内容，所以一定一定要把完整的

1. 上下文
2. 场景
3. 需要解决的问题
4. 要避免的情况
5. 最好举几个例子

一起告诉 Cursor，然后才能比较好的给你一个修改

到这里，其实我们就已经不完全是让 Cursor 写代码了，人开始介入编码工作了

和 Cursor 是结对编程

很多有经验的程序员都不会让 Cursor 写代码自己啥也不管，一定是和 Cursor 一起编程

最关键的是，人会对整体项目进行一些设计，比如代码结构、技术选型、甚至是架构的设计。虽然看上去人参与的并不多，但足以给 Cursor 指明方向，Cursor 就可以更加精准的生成代码

这就变成了人和 AI 协同的过程

在将想法转化为代码的过程中，需要持续地进行沟通验证与 review。我与 Cursor 之间有着双向的代码审查机制，我仔细检查 Cursor 生成的代码，同时也依靠它来审视我的代码。

从写程序的劳动投入维度来看，可大致分为体力劳动与智慧劳动。

1. 在体力劳动方面，例如当我提出 “我现在要实现一个快速排序，你帮我把这个代码写出来。” 这样的任务时，Cursor 大约能够解决其中 90% 的工作量。
2. 在智慧劳动领域，诸如 “我应该如何去设计一个消息队列，到底要不要一个写缓存？我的分布式 ID 应该如何设计？” 这类涉及深度思考与设计决策的问题，Cursor 大概能解决 30%。

我会将诸多思考与 Cursor 深入交流，获取它的提示并让其审查我的代码，携手推进工作。这种合作模式带来的效率提升极其显著，因为它成功消除了大量以往我在开发中不确定的环节。

在未采用这种与 Cursor 结对编程的方式之前，这些不确定环节占据了我总消耗时间的约 1/3。而剩余 70% 至 80% 的时间，往往都耗费在如字面意义上的敲代码这类重复劳动之中。在这种情况下，借助 Cursor 帮忙生成代码自然毫无问题，它让我们能将更多精力聚焦于更具创造性与挑战性的智慧劳动部分，从而大幅提升整体开发效率。

和 Cursor 的结对关系，修改 → 运行 → 反馈 → 修改 → 运行 → 反馈

长期维护、添加功能

人主导，Cursor 是工具

这里暂时就不展开了，想也知道人是主导

总结一下

如果你是一个编程小白，要写的也是一些小工具，小脚本什么的，让 Cursor 去写代码就足够了，我们就把他当外包团队使用

如果想要让自己的工具、产品一直迭代更新，那学习一些编程是必要的，因为这时候你想让 Cursor 写也做不到了，只能你带着 Cursor 让代码生长了