AI是不是正在杀死软件行业？做程序员还有没有未来？

大家好，欢迎收听“老范讲故事”的YouTube频道。今天咱们来讲一讲，两个软件行业的项目同时爆雷了。

两个软件行业的爆雷故事

第一个叫 Tailwind，裁掉了75%的老员工。这是一个什么东西？这是现在使用非常普遍的一个Web前端库。我们在网页上要想把网页做的很漂亮，它给你做了很多的定义。这是一个项目。所谓裁了75%的员工，是一共就四个人，裁了仨。这样的一个情况，一个非常小而美的团队。

另外一个是 Stack Overflow，这是全世界最大的程序员问答网站。什么程序不会写了进去问去，或者查一下以前人问的是什么样的，以前人的问题是怎么被回答的。这个网站现在流量基本上清零了。

这两个项目现在都不行了。

Tailwind：隐形冠军的困境

咱们先说说Tailwind，它的用户量大涨。因为现在大家都号称“vibe coding”，都是直接用Cursor，用Codex，用这样的产品就写软件了。很多说“我从来没有写过软件的人，我就可以自己写个网站了”。大家都会喜欢调用Tailwind，因为你从头开始去给这个网页的格式做设置的话，非常麻烦。那你要用一些很重的库的话，也没必要，因为这种项目一般都很小。所以一般他们会选择这种很轻的前端格式库，或者前端风格库。这个里头用的最多的就是Tailwind。他们现在可能呃，一个月下载量能到2,600多万次，非常非常大的一个使用量。

商业模式的失效

但是这样的一个公司，突然就宣布我们要死了。原因也很简单，就是他以前的商业模式不是那么合适。他原来怎么挣钱？就是你这个软件可以开源的，可以下载，可以免费用，但是你要去看文档。这个软件不太会使，你要去看看怎么用。在文档里头去介绍说，我们还有一些定制的样式，比如说有一些按钮，有一些标题会更好看一些，这些是要收费的。但是如果你不去看这个文档，你就不会发现里头还有付费的这种定制样式。

以前大家使用这个Tailwind，虽然相对没有那么复杂，但是你还是要去看文档的，还是会发现有一些更好看一点点的定制的样式。如果你不用这些东西的话，大家做出来的网站都一样，千篇一律就没意思了。你说我想稍微有一点点风格，有一点点个性，你去花钱买他付费的这些组件库，他是这样来挣钱的。

但是现在，大家都是用Cursor，用这个Codex，用这些玩意编程了。呃这些开发的人，原来可能压根就不是程序员，都没听说过什么叫Tailwind，就直接用上了，根本就不看文档。

Tailwind的负责人说：“我们现在用户量大增之后，我们的文档使用量下降了60%，现在只剩原来40%了。大家不看了，也就不再去买这些付费的组件库了，所以我活不下去了，没法给大家发薪水了，只能把他们都裁掉了。”

用户的冷漠与转型

以前这个商业模式可以千奇百怪，我怎么着都能把这钱挣回来。他一共就四个人，活下来也相对比较容易一点点，所以他就可以用这种免费但是付费组件库的方式来去盈利。而且他这个付费组件库藏的还很深，一般人你都不知道有这么个东西。我看到这个新闻以后也是查了半天，我说这帮家伙到底咋挣钱？才知道原来是这么挣钱的。但是人家也原来活得好好的，现在vibe coding之后，不适应的商业模式只有死路一条。像这个Tailwind就属于不适应。

用户是不会理会这件事，只会上来谩骂。有人上来说：“你能不能在这个目录里头加一个大语言模型的一个说明文件，让其他大语言模型可以更方便的来读取Tailwind的各种功能，让他们可以更顺畅的使用？”这个要求提完了以后，隔了很长时间没人理他，然后就说：“你怎么不理我？”人家说：“我现在已经快活不下去了，快被大语言模型逼死了，我都裁员了，裁了75%了。”最后就直接把这个项目给关掉了，说我们就不准备去实现这个功能了。那这个客户可不管，说：“我是不是白嫖你的劳动？”上来就疯狂的谩骂，说你们怎么可以这样，让开发者也是心灰意冷。

最后这个项目并没有死掉，他依靠FFmpeg的路子还活下来了。什么是FFmpeg？这也是一个非常有名的开源项目，专门做各种音视频格式编解码的一个项目，包括做转码都是可以使用的。它也免费，但是它靠什么而活下来？就靠捐赠。你使用了很开心，你就捐赠一点点，没多有少的，反正我们人也不多，能养活团队就完事了，也不惦记长大。后来Tailwind说：“那我也开捐赠。”一帮人就跑上来捐，像什么Cursor、谷歌这些人就跑上来捐。他们是5,000美金一年，大家就来捐这个钱就可以了。

技术门槛降低带来的冲击

当然了这个故事并没有结束。像这样的团队，最终如果不被大厂收购的话，估计迟早还是会被淘汰的。虽然很多人会去用这个东西，但是现在用户迁移成本变低了。以前我们用了一个什么模块以后，或者用了一个底层的这种架构以后，我们是没法迁移的，迁移一次成本非常高。

但是现在有AI了，很简单。我现在就是有一个Web网站，我就会告诉vibe coding的这个程序，说：“来，我看到一Web网站了，我想抄一份给我，把它抄成一个手机APP。”那快着，噼里啪啦就给你抄好了。抄完了以后所有图片、所有的这个格式都给你弄下来，可漂亮了。在整个这个过程中，我压根就没有动过一行代码，也没有看过里头写的任何一行代码，就给我弄完了。

所以现在，你别说是在Web上换这种风格库了，我从Web转安卓，从Web转iOS，都一句话搞定。现在是这样的一个状态，所以能卖身赶快卖身。而Tailwind的这个悲剧，实际上就是隐形冠军的悲剧。现在它就要被淘汰，因为你的客户变了。原来是像我这样，可能还算是个程序员；现在很多使用Tailwind的人，压根就没听说过这个单词，“这啥玩意”，但是他也在用，要不然他用户量怎么上去？所以在做隐形冠军的时候，就一定要想清楚说：时代发生什么样变化了？一定要适应时代。

Stack Overflow：从社区到AI数据源

说完Tailwind，咱们再来说一说Stack Overflow。这是个什么东西？全球最大的编程问答网站。500多个员工，2023年5月份宣布裁员10%，58人；2023年10月宣布裁员28%。再往后，没有再传出这种大规模裁员的消息，但是我估计应该也没有特别大的发展。

它有1亿月活，这个是非常高的一个活跃度，2,500万注册用户。老范也是Stack Overflow的注册用户，以前也在上面去问问问题，甚至有时候还稍微回答一点点。但是你在那上头问问题和回答问题是非常痛苦的。为啥？他是要求必须遵守一套礼貌，有一套格式。因为如果大家都没有规矩，上来随便问的话，那他这个网站早就崩掉了。所以一定要遵守一定的规矩才能去问问题，回答问题也要遵守一定的规矩，所以并没那么好使。

流量下滑与收入反涨的悖论

现在肯定没人使了，现在都是直接问AI了。原来一年可以搜集20万个问题——回答不算，就算问题——一年20万。上个月只搜集到了6,866个问题，也就是一年可能有个7万多个问题也就到头了。比这个高峰的时候一年20万个问题，真的是差非常非常远。

那这个项目是不是要死？两年前我跟老庄做节目的时候，就在预测这项目要死，因为大家都问AI了，不问他了。但是事情比大家想象的要复杂很多，而且这个结果还充满了矛盾。大家都不去了，这1亿月活是怎么来的？大家想没想过这问题？

原因很简单，现在Stack Overflow它提供了 MCP服务。你像我现在使用OpenCode、Codex、Cursor这些产品，我就会把Stack Overflow直接作为MCP Server挂进去。有什么问题我就问，他也会从Stack Overflow里边去找答案，效果很好的。这个要比直接问AI的效果要好。所以我虽然不上Stack Overflow的网站了，但是我通过MCP依然是可以得到答案的。

但是要注意，你通过MCP得到的答案，里头没有广告，所以他们以前靠广告费活着，现在这条路走不通了。而且通过MCP得到的答案，是不用付费的。提问量下降了，收入却在上升。2024年是挣了8,000多万美金，2025年挣了一点几亿美金。那怎么上去的？

• 第一块是B端的收入。因为像我们比如说写程序的时候，我可以上网可以问AI，可以到Stack Overflow上去查。虽然现在不查了，但是还是可以通过MCP去查。有很多的公司，还是有一些老顽固在里头的，说我们不能上网，我们是不允许在公共的AI上去查询问题的，也不允许到公网上去进行任何交流。那么这个时候Stack Overflow就来了，说：“来，我们来给你做内部的Stack Overflow。咱们把这个服务器直接部署到你公司里边去，你自己去提问题，然后你自己在这个里边去回答。这样的话保证你的知识可以进行传承，又不会造成内部的这些信息泄露。”所以在这块儿，Stack Overflow还是挣了很多钱的，而且这块儿的收入越来越高。
• 第二块儿就是向AI大厂卖数据嘛。像Reddit一样，直接把数据授权给谷歌、OpenAI，他们每年会给Stack Overflow钱。而且这一块的数据，是全世界最高质量的编程数据。全世界最高质量的编程数据实际上有两块：一块是GitHub，这是大量的开源数据在上头；第二块就是Stack Overflow。很多人说我们怎么能够做GEO？就是专门为生成式AI做的这种优化，让我们的结果可以被引用。生成式AI最喜欢什么样的结果？就是这种问答式的：我提了一个问题，后头有几个回答，而且还打了分，哪个回答好、哪个回答不好，AI最喜欢这样的结果了。
• 第三块收入就是广告费。现在Stack Overflow的广告费肯定已经跌得没法看了。最早封禁AI答案的就是他们。因为AI刚出来的时候，大量的AI答案就直接充斥到Stack Overflow里去了，一个答案也没有验证过，就直接贴上去了。所以大量的错误答案就直接被贴上去了。现在虽然这个里头还是要求叫纯人社区，所有AI的答案依然是不允许存在的，但是Stack Overflow也开始提供AI回答问题的机器人了，也开始提供MCP服务了。所以这几块也算是与时俱进了。

但你说Stack Overflow是不是就可以开开心心的活下去，继续发展壮大？也未必。但是死应该没那么容易死。只要那些B端的大公司继续有需求，Stack Overflow应该是死不掉的。当然了，Stack Overflow有一点是要比前面那个Tailwind的要强的，就是他早早就把自己卖了。2021年8月份，17亿美金把自己卖掉了。卖掉了的好处是什么？就是你再也不用担心说我就挂了。但是坏处就是你上头有一个爹，随时说你这里做的不对——裁员，那里做的不对——裁员，挣的钱不够多——裁员，会有这样的情况。

AI是不是正在杀死软件行业？

那这两个案例就是这样的。下面咱们来讲一讲：AI是不是正在杀死软件行业？

结论是很清晰的，是的。我原来并不认为AI在杀死软件行业，但是现在我已经发生了转变。AI确实是在杀死软件行业，只是在不同的领域里头速度不一样。

“杀死你，与你无关” —— 《三体》

“老兵不死，只是慢慢被人遗忘” —— 麦克阿瑟

Tailwind用户量大涨，自己却差点挂掉，就是这样的一个事情。Stack Overflow基本上就在走“老兵不死”这条路。

现在新的程序员，谁听说过什么叫Stack Overflow？至少是要在5年前就开始编程的人，才能听说过这东西；两年前开始编程的人，压根就没听说过这玩意。大量的新程序员涌入，他们不再需要了解自己用了什么样的架构和组件，遇到问题也不需要社区解答了。这些新程序员，比如说原来是会计师，原来是产品经理，原来是设计师这些人，他压根不知道什么叫Tailwind，他也压根不知道什么叫Stack Overflow，人家就把程序做出来了。

新时代的软件：简单的应用与端到端编程

一些新的应用本身也没那么复杂。最近有一个特别神奇的应用，叫“死了吗”。这个应用是刚刚登上了中国大陆iOS付费榜第一名的位置。这应用很简单，你下载了以后，交费8块钱终身买断。交完这8块钱以后，每天上去说“我还活着”，每天上去“我还活着”。然后登记一个紧急联系人的邮箱。如果你一两天不上去登记了，他就直接给你紧急联系人写邮件，说“这哥们可能死了”。就这么个软件，你说他能有多复杂？三个95后在郑州写的软件。这仨人各自有工作，业余时间说：“这可能好玩咱们写一个，那可能比较好玩咱写一个”，他这样出来的。那以后的软件都是这样。像“死了吗”这样的软件，你真不需要上大学去学计算机，你可以完全不看代码，就把这东西写出来。

现在这种完全不看代码的编程，正在逐渐到来。我在X上已经看到一些老程序员在发起挑战了，说：“我们能不能完全不看任何代码，就把这个程序写完？”这块现在已经快要实现了。

这过程其实有点像自动驾驶汽车：L1、L2、L3、L4。

• 一开始是我们必须全神贯注在这驾驶；
• 然后是它可以给我们一些警告；
• 再往后是可以部分接管，但是还要求司机很专注的去看着它；
• 再往后是司机可以不用专注的看着这个车了，但是有的时候他还会喊你；
• 最后是把方向盘去掉。

AI编程这一块，现在也快要走到L3，很快要走到L4了。L3就是你人不用盯着它了，但是这个车还是有方向盘的；到L4这车就没有方向盘了。现在AI编程正在跨过这个门槛，最终真正实现端到端的编程了。

那程序员就没法再介入了。什么意思？现在我们写的很多软件，里头还是会有什么注释、软件架构、软件可读性，会有很多这样的指标。目的就是为了让写软件的人相互配合的。张三写的软件，李四能看懂，还可以提出意见来，还可以改。这个是为这件事来服务的。但是一旦AI开始端到端编程了，它就不再需要人看了。我这头拿到需求，那头就直接给你解决了。到那个时候，人就可能彻底没有办法去参与进去了，就是方向盘就没了，就可能会变成这样。

程序员的未来在哪里？

那程序员这个行业会不会完全消失？这个事我觉得可能也不会。活字印刷发明了以后，雕版印刷还是活跃了很久的。还会有一些大型企业坚持关起门来，自己写软件的。但是这些大型企业到底能够活多久？这个事不确定。有可能再过个几年，这些大型公司都会被替代掉。大型系统也还是需要软件工程师进行维护的。就像自动挡的汽车，也是需要修车师傅的。只是自动挡变速箱，可能对于大部分的修车师傅来说，就变成黑匣子了。

那未来的程序员会是什么样的？

1. 隐形冠军：就像Tailwind这样的，赶快卖身。趁着有人买，赶快把它卖掉。其实很多云计算厂商还是愿意去收购他们的，或者找谷歌这样的公司，直接把他们买下来算了。你像他一共是四个人，这种公司卖了也没多少钱。
2. 已经有ToB业务的：抱紧金主爸爸们的大腿，和他们一起沉浮。像Stack Overflow这条路，也是可以走下去的。
3. 全新的ToC软件形态：需要的是一个重新发育的过程。就像“死了吗”这种软件，它肯定是不符合绝大部分的软件工程的要求的。这个东西随便做一做就可以了。其实有很多人说我现在要vibe coding，不知道该做什么，大家可以试试做一个“死了吗”这样的应用，非常非常简单，非常有意思。解决具体问题，这才是软件存在的目的。不是为了维持软件公司，也不是为了维持底层架构，也不是为了维持开发者社区。解决问题，才是软件存在的一个底层原因。AI会把所有的软件需求重新再实现一次。

程序员以后应该会分流，不是说这个行业就彻底消失了。咱们以司机为例。最早的司机，是要学会修车的。大家再看看现在，现在的司机会分成几个：

• 第一个是开赛车的人，或者开越野车的人，这些人可能还会去开手动挡的车；
• 第二个就是开自动挡车的人，像我现在是只能开自动挡，而且有一半的时间还是使用自动驾驶；
• 第三个就是无人驾驶出租车上的这些乘客，这些人也算司机。
• 当然了，还会有修车的人，设计汽车的人以及开驾校的人，他们可能都是司机。

分流出来了以后，绝大部分的人，应该会成为坐无人驾驶出租车的。程序员也是这样，绝大部分的人，可能是不会再看到代码了。我们只需要向AI提出要求，我们的软件就直接实现了。

那你说都去坐无人驾驶出租车了，还能算司机吗？能的。因为什么？他还是知道自己要去哪里的，他是有目的地的。这可能就是人类在AI面前最后能够剩下的东西了：我们最后能剩下的就是我们的目标、我们的欲望、我们的Purpose。

好，这就是这一次讲的故事。感谢大家收听，请帮忙点赞、点小铃铛，参加DISCORD讨论群。也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道。再见。

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最新的AI智能编程工具Cursor又震惊了世界。这回程序员是不是真的要失业了？大家好，这里是老范讲故事的YouTube频道。最近，一个新的AI IDE，也就是集成开发环境，再一次出圈了。这个新的AI IDE的名字叫Cursor。为什么这一次出圈了呢？因为有两个8岁，或者肯定小于10岁的孩子，独自使用Cursor，在不需要进行大量的编程培训和教育之前，就可以写出一些相当复杂的应用出来了。甚至他们有些人可以自己写出ChatGPT的这种客户端，或者是一些3D的小游戏。

我们一般管这样的案例叫做“wow案例”。什么叫“wow案例”？我以前也是专门做IDE的这种推介的，我们经常会设计一些演示，观众会发出“wow”这样的声音。现在有没有经过学习的8岁小女孩，她就可以直接使用这样的工具，使用英语提示词，做出非常复杂的应用，而且是可以独立运行的应用。这确实是让人可以惊叹一下的。

放心，今天咱们尽量不讲编程技术，尽量去讲新的IDE会对整个行业带来什么样的改变。真正有趣的地方是什么？第一个大模型呢，其实不是它自己做的，它主要用的是Cloud 3.5、Sonic，以及GPT-4、GPT-4 Mini这样的模型。它自己也有一个模型，Cursor Small，但好像很少有人用这个模型。你可以选，但我基本上没有看到谁在选这个模型使用。绝大部分人使用的都是Cloud 3.5 Sonic。

至于GPT-4 O呢，你可以配置自己的API的TOKEN上去，就是使用自己的额度，当然也可以不配。他可以给你免费的14天，这个时候你可以使用Cursor的额度。另外，它还支持Gemini，但Gemini我配置了半天没有成功过。你只要把Gemini的这个API填进去以后，它就没有反应了，不知道为什么。至于其他的模型是不是可以使用，我现在还没有太搞明白。

有一些人号称国内的或者一些开源的这种代码生成模型也是可以工作的。我等回头学习明白了再跟大家讲。像这样的一个项目，主要模型不是自己的，那么它到底是怎么工作的呢？Cursor整个的IDE是在VS Code这样的开源IDE的基础上去修改出来的。我们去稍微看一下它的架构。

现在大部分的IDE，也就是集中开发环境，实际上是一种VS Code，微软家的。还有一种叫IntelliJ，这是另外一个系统，它应该不算开源。想要在这个上面去实现AI辅助编程，一般是两种状态：第一种是在VS Code或者IntelliJ上去加上插件，另外一种就是自己独立开发IDE。Cursor它是属于拿着VS Code的开源代码，在这个上面自己改了一个独立的IDE出来，等于在这个上面做了一个分支。

它是通过这种方式来实现的。Cursor里面应该是有一些提示词工程，所有的AI辅助编程实际上内部都是有提示词工程的。就是我们写到AI辅助编程工具里面的这些提示词，实际上都是要经过它这些系统内部的一些提示词模板，套完了以后再去工作的，而不是说这些工具直接把我们的提示词扔给大模型就可以干活了。

那么在这个过程中，它还需要做一些什么样的事情？第一个，它需要把我们的代码进行一定的处理，一起扔给大模型去进行回答。第二个，大模型拿回来的这个答案以后，它需要直接去修改代码，而不是说给我们一个建议，给我们一个聊天结果就完事儿了。这一块是AI辅助编程工具都要去做的。

那这里，Cursor肯定要比别人做得更好一些。Cursor其实是一个交互设计的胜利，并不是说一个基础大模型或者技术有什么样的大的提升，它只是把交互的过程设计得相对人性化一些。那么大家久旱逢甘露，说终于有一个好使了。你其实使用Cloud 3.5、Sonic或者使用GPT-4，你去问相应的问题，它们都是会给你可以使用的解答的。

但是在这个过程中，总是觉得不那么顺畅。你比如说，我在Cloud 3.5上，或者是在GPT-4O上提了问，得到了一大堆的答案以后，我需要再对照着自己的代码拷贝粘贴，再在里面找到需要修改的部分去修改。现在，Cursor等于一次搞定了，它把你的代码一起提上去，说明这些代码是这样的，你现在遇到了什么问题，应该怎么去修改。返回的结果是一大堆的修改建议，你可以一项一项地确认。你只要确认确认确认，它就直接把所有的文件都改掉。这些修改可能在不同的文件里，甚至有可能会给你创造一些新的文件。

当然，比较偷懒的方式，或者说8岁女孩的方式是什么呢？就是同意所有，一次把所有需要创建的文件、需要修改的代码一把全都过去就完事了。那么它跟传统的，或者说从去年开始就有的这些各种各样的AI辅助编程工具到底有什么差异呢？就是多个代码文件可以同时进行阅读和修改。

我们使用GitHub Copilot的时候，每次只改一个文件，它不可能说我把整个系统里头一大堆文件一起都给你改了。现在，Cursor就可以把这事搞定。而且，它在开发的时候很好地考虑到了程序员的使用习惯。什么是程序员的使用习惯？当你去修改一整段代码的时候，可能说我先把第3行改了，改下边应该改第5行，第4行其实没什么可变的。当你改完第3行以后，按一个Tab键，它就自动跳到第5行应该去修改的地方，你接着改就完了。它把很多程序员使用的习惯都给你串起来了。这就是交互设计的一个革命，或者是胜利吧。

再跟大家讲一个wow的瞬间。你可以直接往里贴图片，甭管是GPT-4O还是Cloud 3.5 Sonic，都是可以进行图片识别的。所以它允许我们直接在对话窗口里，把一个设计师设计好的图片，这个界面应该长什么样，直接扔进去。扔进去以后，它就识别这个图片，然后把我们的代码改成这个图片上长的样子，这个非常厉害。像以前我们经常讲叫像素级拷贝。

我们看别人的哪个APP做得很好，别人的哪个网页做得很漂亮，直接把那个图片切下来扔进去，这边就直接给你做好了。以后再做像素级拷贝这种事情，就不需要人了，完全可以靠AI搞定了。那么，Cursor是不是真的会让程序员失业呢？

我们其实从AIGC出来，从最早的AIGC工具，实际上最早的是什么？就是GitHub Copilot。从这个工具出来的时候，就在开始喊程序员要失业了，到现在已经喊了快两年了，因为这个产品是在2022年的年中出来的，现在已经是2024年的秋天了。那么程序员依然没有失业。

那么Cursor出来以后，是不是可以让8岁的小姑娘不需要经过训练就可以做出应用来了？那你说要程序员干嘛使？我自己测试了三天，这真的是把它装上来，把以前的一些代码拿回来，改了三天。聊一聊感受，这言出法随，哈哈，上帝说有光，于是就有了光。这件事情到底是不是实现了，还是有一些距离的。

大家要注意，前面8岁小姑娘虽然做出了应用，但她也是做了40多分钟，她也是要反复去提，说我要一个什么，哪个地方不对了，哪出现问题了，哪去给我修改一下，哪个地方我不满意了，要反复去提这件事情。第二个，他们所能够做出来的应用，虽然是一个独立的应用，但那是一个相对简单的应用，里头有很多的细节还是比较粗糙的。你希望有一个真正的产品化的应用出来，还是需要进行很多很细致的学习，并不是说任何一个8岁小孩坐在这，拿到工具就可以干活了。

那么演示过程中的这种wow案例都是怎么来的？我以前做了这么多年的Evangelist，也就是IDE的布道师，我可以告诉大家，绝大部分的wow案例都是故意编排的。还有一些wow案例是偶然所得，但经过大规模的筛选出来的，就是很多人都去试了，绝大部分人没有试出来，只有几个人试出来了。这样的案例你把它筛选出来以后，再去给别人展示，那么它也会成为一个wow案例。

其实我们看到很多的机器人演示的这种视频，甭管是擎天柱还是 FIGER01、FIGER02，包括国内的一些机器人的这种演示视频，基本上他们的那种 wow 瞬间都是这么做出来的。要不然就是故意编排剪辑，要不然就是反复重试多少次，然后最后给你看成功的一次。

那么 cursor 距离彻底的研出法到底差在哪呢？其实是很多的细节没有学过编程的人还是不太容易搞定的。我举一个案例吧。我这几天去测试的时候，让 cursor 给我写一个 Flutter 应用。Flutter 是谷歌做的一种跨平台的开发技术，它可以同时开发 Windows、Linux、macOS、Web、安卓、iOS 应用。你等于写一套代码，它就可以直接开发出这么多种应用来。

我等于用 Flutter 去做了一个应用，然后让这个 Flutter 应用去连接我本地的 Dify 的这种 API 端口去做一些数据的访问。到这儿呢，就直接报错了，说这个事儿不对，我连不通这个东西。然后我再把这些错误去询问 cursor 的时候，cursor 就开始恢复大模型本色了。因为你问的还是 GPT-4O 或者是 Cloud 3.5 Sonic，他给你回复是什么呢？他说：“哎呀，有三种可能，第一种可能是什么，第二种可能是什么，第三种可能是什么。”其实这几种可能里头没有任何一个是正确答案。你再去反复的问他，各种的修改都是错的。

那如果没有学过编程的话，可能就会比较费劲了。我个人呢，还是前面学了一些 Flutter 到底怎么编成的，然后我就去问他：“这个东西是不是有一些配置文件需要改？”他说：“对，是有配置文件需要改。”你如果提不出这个正确的问题来，他可能就永远在一些概率比较高的问题上绕来绕去，一些概率比较低的问题就直接被他忽略掉了。

那为什么始终他没有找到正确答案呢？因为绝大部分人使用 Flutter 的时候，都是在开发 iOS 或者是安卓应用，可能绝大部分人在开发安卓应用。

而我写的是一个 macOS 应用。我就跟他说，我现在是 macOS 应用，遇到这样的一个问题：需要修改哪一个具体的配置文件，才能给我的 Flutter 应用打开网络接口。他哦，明白了，你到哪个哪个目录下找到哪个文件，然后在里头加两行，就搞定了。

像这种跨平台的开发工具里边，每一个平台的权限其实是需要单独写配置文件的。虽然 Flutter 可以跨平台，但你要给 iOS 应用打开网络接口，需要到里头去找配置文件去改；你要给安卓应用打开网络接口，也要到安卓那一块的配置文件里去改；macOS 也是一样。如果提不到正确的问题，就永远做不对，可能会出现这样的情况。

所以在这个过程中，程序员的知识还是起到了一定的作用。如果没有应对这种跨平台开发工具的经验，就不知道该提什么问题。为什么这些东西都是分开的？因为不同的软件平台、不同的操作系统，对于权限和整个底层的代码库的差异是很大的。

像 Flutter 这样的跨平台开发工具，为了让你的逻辑代码尽可能地和平台底层的这些代码完全隔离，等于写一次就可以四处运行。因此，它一定会把各个平台的配置信息拆到外边，单独让你写去。你的所有逻辑代码按了什么出什么，哪个地方画红的、绿的、蓝的，这些都让你写在一个地方。

如果没有这样的知识，就没法使用这样的程序。那你说我有了这样的知识，Cursor 在里边干嘛呢？当我有了这样的知识，提出了正确的问题以后，Cursor 就可以快速告诉我，这个文件在什么地方，你应该往里加哪几句话。然后你只要告诉他说我同意的修改，他就自动给你加上。加完了以后，这个程序就可以跑了，所有的错误就过去了。

这就是 Cursor 比较强的地方。所以，两边结合起来才是真正的答案。这一次程序员又没有失业，我们又在危险的边缘晃了一圈，转回来了。

咱们再讲一下古代骑士从失业到再就业到底是一个什么样的过程。很多人很焦虑，问我是不是要失业，希望这个故事能够安慰你。

骑士是怎么失业的呢？步枪发明了以后，骑士就失业了。为什么呢？以前要想成为一个骑士，你需要训练一辈子，从小开始训练。而有了步枪之后，任何一个健壮的农夫或工人，经过三个月的训练就可以上战场了。训练了三个月的农夫与训练一辈子的骑士，他们在战场上的杀伤力和存活率其实差不太多。

在这样的情况下，骑士就没有存在的必要了。这跟我们现在的情况其实很像。想想一个8岁的小姑娘可以去写应用，那么是不是依然需要一个孩子从大一开始上四年大学，再上两年研究生，出来成为程序员呢？这跟骑士的状态是不是非常像？

那骑士在被淘汰以后，怎么再去就业呢？在骑士被步枪手淘汰之后，战争的规模发生了变化。原来骑士打仗时，一场战争也就几十个人或几百个人，能够上万人的战争就很少了。然而到了步枪兵的战争，参与人数变成了几百万人。在这个过程中，我们需要更多的人去进行指挥和后勤协调，甚至需要很多人去培训这些步兵。

这个过程又是一个需要培训一辈子的过程，或者需要一些职业军人去担任相关岗位。这就是骑士再次就业的过程。以前的骑士要练习武艺，同时也要练习指挥，现在可能更多的人要去学习指挥。你说我没有指挥天赋，我武艺特别好，有一把力气，这事行不行？也还有一些专业军士长或者特种兵的位置在等着大家。

军官团、职业军士，包括一些专业军士的总数量，其实要比旧时代的骑士数量大得多。这就是骑士从失业到再就业后，变成一个数量更加庞大的团体的过程。程序员其实也是如此。我们会有一些焦虑，有很多未经训练或只经过少许训练的人也可以成为程序员，去干事情。再去学四到六年的编程，这件事情显得很傻。

但是后面我们要去培训这些人，要去组织这些人，要去写一些真正底层的模块，比较难的模块。那么在这一块，需要比现在更多的程序员。这就是骑士跟程序员在被替代、重新就业之间的异同之处。

那么，cursor到底应该怎么用？咱们前面没有讲编程的部分，后边我们稍微讲一点点。首先去cursor.com的网站上去下载，下载了以后呢，会自动合并VS CODE上面的各种配置，因为它是从VS CODE里边分支出来的嘛。你比如你在VS CODE里头装什么插件，写了什么配置，它会自动给你拉回来。

再往后呢，就是要去使用大模型了。你可以自己设，说我的这个API TOKEN是什么样的，你也可以不设。不设就是使用cursor的额度，免费的，一天有多少次。付费了以后就会取消限制，你就可以直接使用。它的免费是14天，你说我14天用完了怎么办？换个邮箱还可以再用14天。在这块判定的是比较宽松的。免费的用完了以后，20美金一个月。

我明年3月份GitHub copilot的到期了，我是一次买了一年的，所以等到期了以后，我要考虑一下，是不是该换这个cursor的订阅了。我现在订阅的AI工具notion AI已经被我退订了，mid journey我觉得还是需要的，GPT一个月20美金，我现在也还在犹豫，是不是以后要把它退订掉。目前为止我觉得还是比较好用的。

有了cursor之后，编程的行业会变成什么样？这可能是大家所关心的。那么一定是更多的人可以进行编程了。对于这些人来说，他们也还是需要一些短期的培训，就像步枪兵，你也是需要经过三个月的培训的。8岁小姑娘这个事呢，我们作为一个故事听就完了，不要太信以为真。

因为我也是碰到很多的朋友说，我要去使用这些AI agent，使用AI工具了，也看了一堆课程，不行，搞不定这件事。可能也是我前面的课程讲的，要稍微的困难了一点。那么这一块我也在思考，看看怎么能够提炼出一些。

真正可以去使用的课程，让这些完全没有计算机基础的人真正可以跑起来。因为我录了这么多课程，毕竟我自己还是个老程序员，有很多东西我自己想当然了，就直接做了这件事情。我去看看是不是可以找一些愿意学习、没有任何编程基础的人，我们一起来合作做一些课程，也许是一个解决方案。

那么未来的程序可能也会发生一些变化。现在的程序基本上是三个部分：第一个部分是我们编写的代码，第二个部分是注释，第三个部分是各种配置文件。未来的程序可能会加上所有的提示词历史。否则，你给我一个代码，我不知道这个代码是怎么变成这样的。所以如果有提示词历史和所有跟AI工具聊天的这种历史，可能更容易让下一个人去理解这个程序到底是怎么回事。因为写程序不是一个人的事，是需要大家协作的。你没有聊天历史，这事没法协作，这可能是一个变化。

未来一定会出现更多的只会开车、不修车的司机。巨大量的个人应用也会涌现出来，像8岁小姑娘写的这种应用，你说它有用吗？有用，或至少能用。但这种应用，如果把它作为一个商品交付给其他人用，这事是不行的。因为你光要跟别人沟通，哪个地方有一个小的机关，哪个地方有一个小小的隐藏开关，这个事你就交代不明白。所以这种东西就是自己开发自己用，应该是可以使用的，不要传播，不要推广。

所以很多现在的人在讲什么AI agent或者各种的AI工具，像Excel。很多人其实是可以使用Excel，在里边套各种公式，算各种复杂的数据，再让它画图表，功能极强，他们也不会编程。那么有了AI agent，有了AI工具以后，等于你就有了一大套的Excel，Excel的技能就提升了。现在你可以处理的问题，比原来Excel能够处理的问题要多多了。然后再有了AI编程，AI agent有了AI的一系列工具之后，每一个人的能力就上升了。未来更多的AI IDE一定会涌现。

现在，Cursor已经给大家指明了方向。来，照这个方向做。技术上并没有那么难。上产品经理，上交互设计师，咱们把整个编程的过程交互设计好就可以了。而且，如何依靠交互设计，在AI大模型的帮助下做好产品的路径，其实也已经被指明了。

到底应该如何去工作？我记得前两天还看到另外一些工具，比如说如何做一些科学研究。这些工具也是根据大家正常的思路，根据正常的科学阅读、研究者的这种流程，给你设计得很好。你先去提出问题，四处搜索。搜索完了以后得到结论，结论完了以后，允许你在这个结论里的选择，说我希望在哪些分支里边继续深入去思考，再去搜索，再得到相应的信息，再把这个结果进行某些方式的总结归纳，再做出比如说适合阅读的脑图，或者其他的一些可以让工作者快速接受的方法。

现在，这些工具也在逐渐涌现。我觉得AI APP，或者整个AI应用的大爆发，已经要到来了。Cursor已经为这些AI应用的大爆发拉开了序幕。好，这就是我们今天介绍的Cursor，希望你甭管会不会编程，都可以下来试一试。好，这个故事跟大家讲到这里，感谢大家收听，请帮忙点赞，点小铃铛，参加Discord讨论群，也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道。再见。