編輯 | 云昭

出品 | 51CTO技術棧（微信號：blog51cto）

Vibe coding正火得一塌糊涂，但誰能想到，剛剛一位大佬已經把當紅的AI編程神器Cursor和Windsurf背后的核心算法機制研究出來了！

今天凌晨，一位名為Nir Diamant的技術大牛發表了一篇高質量神文，可以說把Cursor和Windsurf的核心算法說得非常透徹，就像玩抖音的需要了解抖音推薦算法一樣，正在Vibe Coding的我們，當然也得快速吃透跟自己對話的編程助手，究竟是怎樣一個思維回路。非常細節，值得各位收藏細讀一番。

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市面上，有很多的AI編程工具，各種Copilot汗如充棟，但真正能博開發者一笑的也就Cursor和Windsurf，它們的魅力不僅僅在于幫助coding，更在于它們就像一個合作者一樣真正理解你在構建什么。

這兩款工具背后，究竟是怎樣運作的？到底是怎樣的算法和系統？話不多說，這就上干貨。

1.Cursor和Windsurf如何理解你的代碼

要想真正發揮作用，AI 編程助手需要理解整個代碼庫和意圖。Cursor 和 Windsurf 都使用了先進的上下文檢索系統，讓 AI “看懂”你的代碼。

先來看Cursor的方法。

• Cursor 會將整個項目索引進一個向量數據庫——可以把它想象成創建了一張智能代碼地圖，將將語義相似的代碼聚合在一起。
• 在索引時，它會使用專門的編碼器模型，特別強調注釋和文檔字符串，以更好地捕捉每個文件的作用和意圖。
• 當你提問時，它采用“兩階段檢索”：

向量搜索找到可能相關的候選代碼片段；

使用 AI 模型按相關性重新排序。類比：就像一個圖書管理員，先抓來所有關于某個主題的書，然后再細細篩選出你真正需要的。

備注：這個兩階段的檢索方式，大大優于傳統的關鍵詞或正則搜索，尤其適用于那些涉及代碼行為的復雜問題。

• 你還可以用 @file 或 @folder 標簽顯式指定文件，相當于告訴它“請翻這幾章”。
• 當前打開的文件以及光標附近的代碼也會自動被加入上下文。

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下面是Windsurf 的方法，比較類似。

• Windsurf 的 Indexing Engine 也會掃描整個代碼庫，建立一個可搜索的代碼地圖。
• 它使用基于 LLM 的搜索工具，據稱比傳統 embedding 搜索更精確，能更好理解你的自然語言查詢并找出相關代碼片段。
• 提供建議時，不僅考慮打開當前文件，還會自動從整個項目中拉取相關文件，實現“項目級別的系統感知”。
• 提供“上下文固定（Context Pinning）”功能：你可以把設計文檔等關鍵信息釘在一個“AI 永遠看得到的公告板”上，AI 在任何時候都能參考這些內容。

2.Cursor和Windsurf是如何“思考”的

作者總結道，兩款助手的“思考方式”是由精心設計的提示（prompts）和上下文管理策略所引導的。

先來看Cursor 的提示結構。

• 使用結構化系統提示，帶有 <communication> 和 <tool_calling> 等標簽，組織不同信息類型。
• 明確告知 AI 行為規范，以塑造其與用戶的互動方式：

避免不必要的道歉，

行動前先解釋，

不在聊天中直接輸出代碼，而是使用專屬代碼編輯器進行。

• 使用“上下文學習（in-context learning）”技術：在 prompt 中展示正確的工具調用或響應的標準格式，類似“用案例帶新手”。

這方面，Windsurf的機制則有些不同。Windsurf的 Cascade Agent則更加綜合——

• 使用 AI Rules（自定義規則）與 Memories（可持續記憶機制）。
• Memories 分為：用戶創建的（如 API 說明）和AI 自動生成的（來自歷史交互）。這意味著 Windsurf 可以“記住”你項目的演變，而不是每次從零開始。

此外，Cursor和Windsurf有一個共同點，即兩者都具備高效上下文窗口管理機制（即一次能處理的文本量），它們會壓縮信息，并優先保留與你當前任務最相關的部分。

3.兩者如何執行任務的？

Cursor 和 Windsurf 都采用了一種被稱為 ReAct（Reason + Act，推理加執行）的模式，將語言模型轉變為多步智能代理。

先來看Cursor的步驟。

Cursor 的代理以循環方式運行：AI 決定使用哪種工具→解釋其意圖→調用工具→查看結果→再決定下一步行動。它可以使用的工具包括：代碼搜索、讀取文件、編輯代碼、執行 shell 命令，甚至在線搜索文檔。

這里要注意的是， Cursor 進行了一個關鍵的優化——“特種diff語法”：它不會讓 AI 重寫整個文件，而是建議具體的“語義補丁”，再通過一個獨立且快速的模型將補丁合并。這種方式更高效，也更少出錯。

同時，Cursor 會在沙盒環境中運行實驗代碼，確保不會對真實項目造成破壞。

比如你讓它“修復認證 Bug”，它可能會先搜索相關代碼文件，然后閱讀這些文件、進行修改、再運行測試來驗證修復是否成功。每一步都會明確告知你發生了什么。值得注意的是，它會限制自我修復的循環次數（例如“不超過3次”），以防陷入死循環。

Cursor 還采用了“專家混合”機制：使用強大的大模型（如 GPT-4 或 Claude）來做決策推理，使用小模型來執行具體任務，就像一個高級架構師制定方案，而由專業施工隊來執行。

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再來看WindSurf。Windsurf 的 Cascade 也有類似機制，但更強調它的“AI 流程（AI Flows）”設計。

生成計劃 → 改代碼 → 請求用戶確認 → 運行代碼 → 分析結果 → 提出修復。

當你發出請求時，Cascade 會生成一個執行計劃、進行代碼修改、征求你的確認，然后才會運行代碼。如果你同意，它還可以在集成的 AI 終端中運行代碼、分析結果并提出修復建議。

而且，WindSurf 的代理系統非常強大，最多可以在一個流程中串聯多達 20 個工具調用，無需你手動介入。這些工具包括自然語言代碼搜索、終端命令、文件編輯，以及連接外部服務的 MCP 協議。這種能力使 Cascade 能一次性完成諸如安裝依賴、配置項目和實現新功能等復雜任務。

更令人印象深刻的是，如果你在 AI 執行過程中手動修改了代碼，Cascade 會立即感知并自動調整所有相關部分，真正實現你與 AI 的實時協作。

4.背后的“大腦”中樞模型架構

不出意料的是，這兩款神器都使用了多個 AI 模型來執行不同任務，在響應速度與輸出質量之間取得平衡。但兩者的具體策略大有不同。

Cursor 的模型系統如下：

• 使用“嵌入-思考-執行”三步代理循環（Embed-Think-Do Agent Loop）。
• 系統根據任務類型選擇最合適模型。

例如使用 100k tokens 的 Claude 模型處理整個項目上下文和復雜推理，從而“看得更遠”。

• 用于生成向量嵌入的模型類似于 OpenAI 的 text-embedding-ada。
• 在代碼補全和編輯上，系統會根據任務復雜性和用戶設置動態選擇模型。
• 核心創新在于：通過智能動態路由機制，根據場景自動權衡大模型和小模型的使用，優化質量于響應速度。

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Windsurf 的模型策略則更為清晰：

• 投入大量資源訓練了自研的代碼專用模型，基于 Meta 的 Llama 架構：

70B 參數的 Base Model 適用于日常任務；

405B 參數的 Premier Model 解決復雜挑戰。

• 支持自選 GPT-4 或 Claude等外部模型，實現高度靈活的架構。
• 模型選擇機制：小模型處理快建議，大模型搞定多文件大改動，確保系統能為每個任務匹配最合適的“智慧大腦”。

5.它們如何與你保持同步（Sync機制）

實時同步是流暢編程體驗的關鍵，實時適應用戶操作至關重要。這兩套系統都具備精巧的同步機制。

Cursor 的機制如下，主打一個token級別的流式響應：

• Token-by-token 實時流式響應，讓你看到代碼“正在被寫出來”的過程。
• 如果生成的代碼出現錯誤，它會自動檢測并嘗試修復，無需手動干預。
• 跟蹤你的文本光標位置，用于指導補全，并預測你下一個可能修改的編輯點。
• 后臺持續更新向量索引。它的向量索引會隨著文件變動而持續更新，確保新寫入的代碼立即可被搜索，AI 對代碼庫的理解永遠保持“新鮮”。

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而Windsurf 的核心理念，則是保持“工作流暢感”。

• 同樣支持流式輸出，保持“沉浸式工作流”。
• Cascade 代理會在你修改代碼時立即感知，并實時調整計劃。
• 構建在事件驅動架構之上：保存文件、文本修改等會觸發 AI 重新推理。
• 使用 SSE（Server-Sent Events）保持編輯器、終端和聊天窗口之間的同步。
• 當你運行代碼時出現錯誤，AI 能立即捕捉錯誤信息并提出解決方案，無需你手動復制粘貼。

ps：這種設計讓 AI 就像一個全神貫注的編程伙伴，時刻關注你的代碼并主動配合。

最后，需要說明的是，這是作者Diamant花費很長時間研究了大量公開資料總結出來對于 Cursor 和 Windsurf 這兩款 AI 神器的“核心機制”的理解，當然機制中的不少細節也會隨著后續迭代而發生變化。

6.網友：怪不得！Cursor的理解能力糟糕的原因找到了

文章發布后，許多網友為Diamant的心血之作點贊。并有不少網友表示對“大模型”的愚蠢表示理解與寬容。

比如，一位網友對于Cursor的代碼理解能力恍然大悟：原來這些AI助手并不會一次性將整個代碼庫保存在內存中，而是創建代碼的“智能地圖”（RAG），只有在需要使用時才會使用相關的向量索引。

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另一位網友，則對這種做法表示不滿，這恰恰解釋了這些編碼工具的理解能力為什么如此糟糕！

“RAG 非常適合不自然語言，但不適合代碼。”他還舉了自己遇到的一個問題：向量搜索又怎么知道 util.py 應該是上下文的一部分呢？

這位網友認為：只有端到端測試和頂層 UI 屏幕/頁面/組件（因為包含自然語言）才應該進行 RAG 搜索，其余部分則應該使用調用圖來確定。

而對于錯誤修復和增量新功能，更好地方法是運行具有代碼覆蓋率的現有 E2E 測試，以準確識別并使用代碼。

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所以說，了解了工具背后的核心邏輯，一下子就為開發者打開了上帝視角，可以為這位硅基生命的編程伙計提供更好地進化建議。

這對于日漸興隆的 Vibe Coding 來說意義重大。雖然目前看大家對于LLM編程工具的態度來說相對寬容一些，但對于這條賽道上的眾多玩家而言，披露背后的算法機制，往往有助于用戶提出更好的修改建議。

昨天小編就了解到一位技術交流群中的朋友反饋：

Cursor生成一個項目代碼很快，一兩分鐘就行了，但是運行起來的bug很多，最多還是語義錯誤的，而且修bug的時間需要很久，經常半個鐘頭以上。

你看，這同樣也是Cursor對于代碼理解存在較大的問題。而這個問題或許不是大模型短期可以解決的。一位網友點出了病根：

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所以，Cursor如果想要解決這個“理解糟糕”問題，可能還真的虛心聽一下用戶的建議：代碼上下文用 RAG 不太管用！換調用圖或許更有效！

大家有遇到過類似使用AI編程工具的問題嗎？