和文科生聊了一个小时的编程，我真的感受到了学文科是一件很重要的事情。大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。前几天去字节跳动参加他们的TRAE发布会，和两个文科生——准确地说应该是一个文科生、一个设计师——聊了一个小时如何用AI做编程。我作为一个老程序员来说呢，很多时候还是偏保守的。我觉得现在AI编程还有很多事情没有做的那么好，但是产品经理是个文科生，另外一个是设计师，他们都异常兴奋，觉得哎呀这个实在是好厉害，一下就可以解决我们的很多问题。

今天呢，跟大家稍微的回顾一下下，然后再说一下我的感受。首先我感受到了深深的怨念。什么是深深的怨念？这个产品经理就说了，说你们这些程序员是不是很讨厌产品经理，每次看着我都很不耐烦，老觉得我什么也不会，只会给你们找事情。然后我每次提什么要求，你们这些程序员都不愿意给我做，总是找各种各样的理由。设计师也是满满的怨念，说我明明都设计好了，你为什么做出来就跟我设计的不一样呢？你们这些程序员还不停的来找我，说我能不能做出来跟你这个稍微差一点点，你为什么底下要画根线，我这根线能不能不做上去，你为什么要把这个按钮设计成这个颜色这个形状，下面还要有一个圈，我能不能不做这个东西，因为每次做这个东西都很费劲。

原来我们在猎豹移动的时候干过一个什么事情。当时的猎豹浏览器也是很多栏嘛，当时的设计师要求当你点击了某一个栏位，光标要从原来正在活跃的这个栏位上飘过来。但是这个东西很难做，大家知道我们写程序的时候是面对Chrome的底层去写程序，那个玩意不是从头就是我们做的。所以当设计师提出要求来的时候，程序员就会去问他说，你一定要这个光标飘过来吗？我直接把这个变亮，把那个变灭不就完事了吗？不要有这个中间飘的过程行不行？设计师说不行，我设计要有这种一致性，我整个的设计风格是什么样的。他们就会有这样的矛盾。

其实我跟产品经理和设计师打交道的机会并不多。为什么呢？因为我那个时代，程序员就负责所有的事情。我写程序的时候都是九几年，到2000年前后我在写程序，我写了10年的程序。然后，程序员开始跟产品经理、跟设计师打交道，是在后面大量的web应用、大量的这种移动应用上来以后，才会有后边的这个故事。像我们以前就是自己做就完了。我们那个时候做的产品都很难用，你必须要经过认真的培训，才可以把它用起来，而且都奇丑无比。因为我们那个时候，就是自己写就可以了嘛。我记得当时我去考大学的时候，学计算机不可以色盲。后来我说为什么学计算机不能色盲，说色盲的人设计出来的界面会大红大紫，红绿色盲嘛，你看不到这个颜色吗。后来，我上班了以后，就碰到了一位色盲程序员，本科不是学计算机的，他学了其他专业的本科，然后出来以后转行做程序员了。他设计出来那个界面就大红大绿的。但是后来的话，程序员、设计师跟这些产品经理，就成了三个冤家，必须要凑在一起才能干活了。他们讲完了那个话以后，我说哎呀我感受到了你们的怨念，你们都想把我干掉，然后他们也在那乐。这个沟通、适配、迭代，这是我们当时写程序的时候，团队里边解决怨念的方法。实在不行就出去喝一顿大酒，这个事情解决了，继续往前走。但是有的时候呢还很麻烦，为什么？因为有的时候这个程序员是男的，这个设计师和产品经理是女的，那个女生她不愿意出去跟你喝一顿大酒。当然也有一些程序员呢，就跟产品经理或者设计师，喜结连理了，吵着吵着就变成欢喜冤家了吧。产品经理呢给我们还讲了一个故事，产品经理他自己开了一个AI编程的课程，他原来一点编程都不会，然后写了一本书叫《AI编程蓝皮书》，开着课程开始去教课去了。然后一位60多岁的创始人，跑来学编程了，他就问人家说，您都这么大岁数了，您来学编程，而且您原来创业这个项目，也不像是公司里没有程序员的样子呀。这个老的创始人就跟他说了，我们原来公司里也有程序员，有十来个程序员的。

但是呢，我老信不过他们。每次向他们提点要求呢，他们就是：“哎呀，这个干不了，那个干不了，这个只能做成这样了，那个只能做成这样了，这个必须要一个月才能做完，那个还得再干俩月。”我老信不过他们，干脆我自己学一下，他们以后就不能再糊弄我了。

这就像什么呢？叫“非我族类，其心必异”。就像我们面对那些医生、律师、会计师那样，也是这么想的：“总有刁民想害朕，你们是不是都想坑我？”所以这位60多岁的老创始人，就跑去学编程去了。反正一个敢教，一个就真敢学。两人都不会编程，一个是产品经理，一个是从来没有学过编程的创始人，也是个团队的创始人嘛。两个人就开始学起来了。

我觉得等这位老创始人学成回去以后，估计会上演很多的狗血剧情。回头我再去问问他，这个老创始人学完了以后，他有没有做回访。但是我能够想象的出来，这种事情一定会鸡飞狗跳的。

那么，程序员到底在想什么？咱们来解答一下那位老创始人的疑问。你们来去跟程序员沟通，说：“把这个给我做一下，做不了；给我那个做一下，能不能打个折扣，稍微调整一下，找一个我熟悉的方式来做；你这个地方帮我改个小错误，就这么简单的一个错误给我改一下，这得改俩月，这可费劲了。”到底是发生了什么？

程序员思考的问题里头，完成功能只是很小很小的一部分。那你说你们做程序员的，你不给把功能完成了，你们都在想什么呢？第一个很简单的问题，技术选型。你要让我完成这个功能，我到底是用什么东西来去完成呢？你让我去炒个菜，那你说我是出去买个预制菜回来炒一下呢，还是说从现在开始耕地种粮食呢？程序员经常会想这样的问题。

而且有的时候为了做出最符合自己要求的这个功能来，他们真的会耕地种粮食，就是会从很根本的地方开始去做，而不是说用人家已经做的差不多了一半的东西，用现成的东西直接拼。这个用现成东西拼就是预制菜嘛。所以程序员经常会很纠结，到底选哪个呢？其实通常是选他自己熟的那个。然后程序员会想下一个问题是什么？代码复用。

我写完了这段代码了。我下次是不是还能再把它用上？或者我以前写的哪个代码好像跟这差不多，我怎么能把它用上？我为了让这个代码下次还可以用，我就要给这段代码里头写很多你当前这个功能所不需要的代码进去。为什么呢？因为我首先要写个注释吧，我要告诉他，我这个东西前面干什么了，后边干什么了，这个下回还能怎么用。然后还要写很复杂的这个架构吧，因为你想一段代码，比如说有1,000行，那我不能说我把这1,000行都用上，我要把它分好架构。而这个是50行，那个是30行，1,500行里头分成50行一段，30行一段。有人说你这不对，一开始说1,000行，怎么变1,500行了？因为凑这些架构又多出500行来。你说我只管把所有事都干完了，可能1,000行干完了，然后你说我为了有所有的这些架构，架构还很清晰，那我又多出500行来。那我下一次说，我用到这个里头的200行，我下次再用到另外那20行，他是这样来去规划的，叫代码复用。

然后还要思考什么？怎么进行效率提升？并行处理呗，哪两个事情之间不影响，让他们并行起来，这也是需要去思考的。还有一个很麻烦的是什么呢？环境适配。这个是什么东西？我这个程序能在PC上跑，能在网页上跑，能在安卓手机上跑，能在苹果手机上跑，或者我还有一部分是要到亚马逊云上去跑，或者到阿里云上去跑。那每一个系统后边都有一大堆的规范文档在那儿，那我要想适配他们，这个也很麻烦。还要避免各种各样的极端情况，什么极端情况？同时有30个人用这个事没问题，可以跑，同时有1,000个人用，程序崩了，这个也是需要在写程序的时候思考的问题。

而且写程序的人有的时候叫什么呢？叫江湖越老胆子越小。为什么？就各种坑都踩过了嘛，等下次再走的时候说，你怎么用这样奇怪的一个姿势在这儿走路？你不知道那里有坑，他是这样的一个发展过程。所以这就是导致为什么说这些文科生，这些设计师，这些产品经理，这些创始人。

觉得程序员那么不可理喻的一个原因，而且程序员想的刚才所有这些东西，其实都是可能在写程序的过程中很小的一部分。那你说剩下的时间你们都干嘛去了？这个程序员的工资不低，你们都天天在这摸鱼吗？不是，当然摸鱼肯定也要摸了。这个程序员真正用很多的时间去思考的东西，叫团队协作。这什么意思？我写完代码下一个人要改，下一个人可能还是我。那你说你这怎么又绕回来？明日之我不是今日之我，他是这样的一个过程。像我们经常写着写着程序说：“哎呀，这个程序是我三年前写的，当时到底怎么想的？”

我记得原来有一个故事，大夫写字不都写的特别潦草吗？有一次写了个药方子，到那个药房去抓药去了，实在认不出来是什么字了，然后就回去找这大夫，说：“大夫，您这字到底写的什么呀？”这大夫看了半天，然后一拍桌子：“何不早问？你早干嘛去了？现在你问我，我也想不起来了。”

所以呢，我们要做很多很多的事情是为协作的，即使是自己跟自己协作，也是需要写很多的代码，写很多的注释，做很多的加工设计。所以软件的本质是工程，不是软件本身。真正实现功能的部分只占很少很少很少的一部分，软件里面绝大部分的内容都是防止程序员迷路的。我们在这里钉个小牌牌，说：“你再往前走三步有一个坑。”这个是真正软件工程里边去做的。而且你钉完小牌牌以后，还要写某年某月某日，谁谁谁在这里钉的小牌牌。

所以呢，这就是屎山代码，什么意思？就是一大坨代码谁也不敢动。因为我们刚才讲复用嘛，你复用了以后，就会有这个代码依赖的关系，这个代码要依赖那个代码。那么你在这个东西想要再去调整，再去修改，就会变得非常非常难，叫牵一发动全身。你修改掉一个bug以后，可能带来10个bug。然后为了避免这个东西，我们还要有一堆人再去思考，再去研究。还有很多人硕士、博士学位，出来学什么软件工程学，人家学的不是说我要去实现什么功能，就是我们学习如何在可以接受的成本范围内，组织很多的人进行分工。

把一个巨大的软件工程完成掉，这也是一门专门的学问。那么，非程序员到底是怎么看程序员的呢？其实就像我们去看老中医。这些非程序员不愿意为功能之外的事情进行沟通。你说找个程序员来给我做个功能吧，这个程序员再去跟他讲效率，再去跟他讲兼容性，再去跟他讲，说你到底是要在安卓手机上用，还是要在苹果手机上用的时候，文科生、产品经理、设计师就会觉得很烦，而说这个就这么简单的一个事情，怎么搞不定呢？

我举一个最简单的案例。你比如说设计师设计了一个小动画，程序员就去问了，说你要安卓手机用还是苹果手机用。这个设计师说，你就都实现了不就完了吗？然后这个程序员就哭了。为啥呀？因为苹果手机好实现，你可能一句话把这事搞定了。安卓手机呢，可能就费劲，你可能需要写很多很多的代码才可以实现。而且你一旦要求安卓手机实践的话，他还要问你说，你这个到底是在2,000块钱以上的安卓手机上实现呢，还是4,000块钱以上的安卓手机上实现呢，还是要求1,000块钱以下的安卓手机也能实现呢？

很多人觉得这不是问题，没做过程序员的人完全无法想象这个。为什么？我告诉你，安卓手机算力是有限的。很多这种前端界面上的事情，到这个很便宜的安卓手机上是渲染不出来的，或者渲染出来会很难看，会有这样的问题。所以你作为设计师来说，你给我作出来不就完了吗？程序员说，您上下嘴一碰说出来了，但是到我这可费劲了。所以这个会有很多的沟通、交流上的一些障碍。

除了不愿意为了功能之外的事情进行沟通之外呢，这些非程序员还有一个问题是什么？他们不愿意为了功能之外的事情支付成本。比如说创始人来了说程序员，你给我去做一个什么什么功能。咱们依然是上面这个事情，你如果只做苹果的，很快就可以做完了。你要求把安卓的也做了，而且要求1,000块钱以下的安卓手机也能跑，那你要花很多的时间，甚至花很多的钱，那个程序员工资会上升的。

能够解决这样问题的程序员是很贵的。这种事情我们原来是真的发生过的。原来跟大家吹过牛，我们以前投资的Musically，他最早就只做了苹果的版本，安卓版本他没做。等到做安卓版本的时候，发现他做不出来了。为什么？他们做的大量功能，在苹果手机上一句话就搞定了，因为iOS系统其实是相当完善的。安卓系统呢？你说为什么不做那么完善呢？这个谷歌就笨吗？谷歌也不笨。他之所以不做那么完善的原因，是因为他没有办法控制硬件。他把这个功能都做的很完善了以后，你到不同的这个硬件厂商上，三星的、HTC的、华为的、小米的手机上，它不一定都跑得起来。所以呢，它就很多的功能它不能做，它一定要让手机厂商去把它完善出来。所以当时他们就搞不定了，说Musically这个软件要到安卓手机上实现，实现不了了。那怎么办呢？找我们说你作为投资人，微暴移动你投了我们了，这事你得搞定。那没办法，那上边我们就派了大量的程序员，坐到他们的办公室里来，我们替你搞定，每一个功能都可以实现出来。但这个就是成本。你要碰到这种不是那么明白的人去搞这个事情，这就费劲了。你像刚才我们讲的，60多岁的老创始人，找了一个不会编程的产品经理，学了半天AI编程以后，那回去不炒成一锅酱糊才怪嘞。最后一个问题是什么呢？就是这些非程序员，他们往往是以结果论成败的。很多东西在表面上他是看不到的。就像刚才我们讲的，你同样的功能，你在安卓手机上实现出来，可能还没有苹果手机上实现出来好看，但是呢，费老鼻子劲了。对于不懂程序的这些文科生或者设计师来说，你们这些苹果程序员好厉害，你们这些安卓程序员很笨。原因其实很简单，苹果自己做的好，安卓自己本身底层比较烂，那也没办法，他就会有这样的片面的认知在里头。而且后台的程序他看不到，他们就说前台的这帮人，你们这个功能一个一个实现的很好，后端的人你们程序怎么又蹦了。他只永远只看到这一个，因为后台嘛，只有这一个结果。

崩了，没崩。崩了，没崩。没有别的了。讲到这了，很多人会觉得，我是不是要为程序员叫屈？但是看看前面我的标题是什么？是我觉得学文科是很重要的。文科生非常非常重要。为什么我跟他们聊完了以后，他们对程序员有这么大的怨念，我反而会得出结论说文科很重要的？其实这就是设身处地的思考。

我用Midjourney画图，画了自己也很开心。画完了以后，我觉得我的情绪会得到了抒发，这个非常棒。我用DeepSeek写小说，写出来的东西呢，我看着也挺开心的。这一段看着不错，那段看着也不错。但是我在那天听完了他们讲之后，我突然意识到了一个问题是什么？我是没有能力将很多的画，按照统一的风格，或者说呢叫做一致性，把这些一致性的画，拼凑成一个完整的绘本呢。我也没有能力把这个几十万字、几百万字拼凑在一起，成为一本小说了。

像这个DeepSeek也好，或者各种的写小说的这个AI也好，你命令下去以后，大概就给你写1,000字出来。你要想让他写2,000字都很费劲。而且你命令他写2,000字的话，后面的1,000字的质量就会明显的下降。所以千万不要试图让AI一次性给你输出很长的内容。很多人说DeepSearch这样的东西，不是一次出来很多的东西吗？对，他那个东西不是一次出来，他也是拼成小段，一段一段出来的。所以呢，我是没有能力拼出小说来的。

而且呢，我也没有办法去判定一幅画，或者1,000字、1,000字的这种文字片段，到底好还是不好。术业有专攻。我上了四年大学，几十年的工作训练，掌握了非常多的技巧。那么我就可以去跟这些文科生去讲，跟这些设计师去讲，说：“哎，为什么你这东西能做？为什么不能做？你如果一定想做，到底需要支付多少成本？”这个事情我能跟他讲清楚。而且哪个东西会更好一些，更坏一些，这个事情我也可以给他讲清楚。

文科生、艺术生其实同样是这样。他们也是上了大学，也是经过十几年、几十年的工作训练。而且文科生跟艺术生……

他们所掌握的技巧是更难进行衡量、量化和迭代的。像我们其实一直在研究工程的问题，我们做的所有结果都是可以量化、可以进行迭代的。他们那些东西很多是感性的东西，比我们这个还费劲。所以在这样的一个情况下，我觉得他们更加重要一些。

所以现在很多人说，我们是不是应该把文科的取消掉，应该让更多的人去学理工科。这个事是错的。AI距离替代程序员目前还非常遥远，当然它在快速的向这个方向走。但是AI距离替代文科生和艺术生，应该更远。

很多人说不对，AIGC它生成内容了，它能生成图片、能够生成视频、能够生成音乐、能够生成文字了。但是这个东西距离诗和远方还非常非常遥远。就像文科生写程序一样，他们写出来的就是一坨坨屎。这个真的不是说看不起他们，因为AI现在所生成出来的这些代码片段，就像我们生成的图片或者写出来的文章是一样的，是没法拼凑在一起了。拼出屎山这件事本身是很难的，不是说你可以把一堆屎搁在一块，就是一堆屎山的。最后一大堆碎片，你可能连拼都拼不起来。

像我们写程序也是有风格化的，也是有一些代码编程规范的。现在AI生成的代码，它会在不同的文件里边生成不同规范、不同风格的代码。这种东西是拼不到一块的。还有就是我们没有办法去判断这些图片跟文字的好坏，这个时候还是需要这些文科生、需要这些艺术生，他们才可以去判断。

那么为什么大家都觉得可以取代对方呢？这个还是评判的标准不一样。我觉得我画的Midjourney很漂亮，让我的情感得到了抒发，让我的情绪得到了满足。我觉得我写的小说也挺好，这就是程序员在评判文科生跟艺术生的成就。而那边呢，产品经理教人写程序，大家都觉得挺好。这就是文科生跟艺术生觉得他们懂编程了。

其实是一样的，就是我们拿出来的这些画，我们拿出来这些文字，让文科生看了以后，让艺术生看了以后觉得很可笑。就跟他们拿出来的代码让我们看了，也觉得很可笑是一样的。

但是现在，8岁小女孩写游戏这样的故事，他很有传播性。大家对于AI也抱有了远远超越其能力的这种预期。AI创业者呢，其实也不愿意出来纠正这种误解。他希望说：“你们先误解着，我那头没准加加班赶赶工，这个AI就赶上来了呢。等你发现这个东西有问题之前，我就把功能做出来了。”这个是很多程序员喜欢干的事。所以这就是大家现在都觉得可以替换别人，各个公司都在这疯狂裁员，就是这样的一个原因。

Deepseek今年其实已经造成了大量的裁员。那么，应该如何面对未来呢？肯定还是要交叉学习对方的技巧。因为现在有了AICC以后，工作效率提升了，有了一些空闲的时间，多去学一些交叉的学科。但是与此同时，一定要心怀敬畏，千万不要上来说：“我懂了，你们都靠边站。”这个是要翻车的，是要出问题的。

而且，我们要准备迎接更加奇轨的未来，就是端道端。刚才我还在讲我们在吵架，文科生、理科生、美术生，三个人坐在这在吵架呢。等到最后端到端的时候，就连吵架的机会都没有了。到那个时候，就是上帝说要有光，于是就有了光。可能我们就真的不知道该去搞什么了。

那么，应该如何去迎接端道端这个过程呢？其实就像自动驾驶一样，先是给你一些提醒，最基础的是：“哎，前面有车了，我给你警告一下。”然后呢说：“我可以帮你去开一点，但是你的手要放在方向盘上。”再然后呢是说：“唉，手可以不用放在方向盘上了，但你人得坐着得看着，随时准备接管。”最后呢，是说：“人不用在这呆着了。”到最后一步就叫端到端了。这个也是一个一步一步往前走的过程。

端到端之后的话，我觉得我们可能应该学习日本人造汽车的方法。他们始终会保持一条纯手工的生产线，就是其他的都是用机器来生产，用流水线。绝大部分汽车也都是在流水线上做出来的。但是呢，始终有一条线是用纯手工生产。最后，他要确保生产线上下来的汽车跟纯手工组装的汽车品质完全相同。这可能是我们未来面对端到端的时候所必须去采取的一些措施。否则的话，万一出了一些问题。

因为一旦端到端了以后，出了问题你是一点办法都没有。你都不知道中间是发生了什么。这可能就是我们的未来。在未来的话，文科生、设计师都很重要，程序员也很重要。谁都不应该失去工作。好，这个故事今天就讲到这里。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。

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。