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【大模型系列篇】驱动编码助手Cursor与Windsurf工作的隐藏算法解读

news 2025/5/17 9:53:07

我们将由AI完成的编程方式称为氛围编程（vibe coding）。

当开发者向AI提出需求；只要代码能正常运行，开发者便不经详细检查直接应用；当代码出问题时，要求AI修改。

氛围编程无需高编程能力，编程门槛低，专业程序员也能通过氛围编程提升效率。

那我们vibe coding的编程神器Cursor和Windsurf背后的核心算法机制又是什么呢？

想象一下，拥有一个能帮你写代码的 AI 伙伴。它不仅仅是一个提供建议的工具，更是一个真正理解你正在构建什么的合作者。

Cursor 和 Windsurf 等工具现在正在实现这一点。但这些 AI 编程助手究竟是如何工作的呢？

让我们来探索一下驱动它们的算法和系统，并用简单的类比来解释这些技术概念，使其更容易理解。

如何看懂你的代码

为了发挥作用，AI 编程助手需要理解你的整个代码库。Cursor 和 Windsurf 都使用复杂的上下文检索系统来“查看”你的代码。

Cursor - Claude

Cursor 将您的整个项目索引到一个向量存储中——可以将其视为创建代码的智能地图，将相似的概念分组在一起。在索引时，Cursor 使用专用的编码器模型，特别强调注释和文档字符串，以更好地捕捉每个文件的用途。当您提出问题时，Cursor 使用两阶段检索流程：首先，它执行向量搜索以查找候选代码片段，然后使用 AI 模型根据相关性对这些结果进行重新排序。这就像一位图书管理员，首先查找某个主题的所有书籍，然后仔细筛选，找到您所需的内容。这种两阶段方法的性能显著优于传统的关键字或正则表达式搜索，尤其是在处理关于代码行为的复杂问题时。

你还可以使用 @file 或 @folder 标签将 Cursor 明确指向特定文件。这就像说“具体查看本书的这些章节”。已打开的文件和光标周围的代码将自动添加到上下文中。

Windsurf - OpenAI[1]

Windsurf 的索引引擎也采用了类似的方法。它会扫描你的整个代码库，构建一个可搜索的代码图谱。他们开发了一个基于 LLM 的搜索工具，据称其性能优于传统的基于嵌入的代码搜索，使 AI 能够更好地理解你的自然语言查询并找到相关的代码片段。在提出建议时，Windsurf 会同时考虑打开的文件，并自动从项目的其他位置提取相关文件。这种“代码库全覆盖”的感知能力意味着 AI 会将你的代码库理解为一个互联的系统，而不仅仅是孤立的文件。

Windsurf 还提供“上下文固定”功能，让关键信息（例如设计文档）始终可供 AI 使用。你可以将重要的注释放在公告板上，无论你正在处理其他什么工作，AI 都能随时看到。

如何思考

这些 AI 助手的“思考”是由精心设计的提示和情境管理策略引导的。

Cursor

Cursor 使用结构化的系统提示，并带有特殊标签（例如 <communication> 和 <tool_calling> 来组织不同类型的信息。AI 会收到明确的行为指示：避免不必要的道歉，在采取行动之前解释其操作，并且切勿在聊天中直接输出代码（而是使用合适的编辑工具）。这些指示决定了 AI 如何回应你。

Cursor 还使用了一种名为“情境学习”的技术——在提示框内向 AI 展示消息和工具调用的正确格式示例。这就像通过展示正确工作示例来培训新员工一样。

Windsurf

Windsurf 的“Cascade”代理使用 AI 规则（您可以设置的自定义指令）和记忆（跨会话的持久上下文）。记忆功能尤其有趣——它们可以由用户创建（例如，关于项目 API 的注释），也可以根据之前的交互自动生成。这意味着 Windsurf 可以“记住”它随着时间的推移对代码库的了解，而不是每次会话都从头开始。

这两个系统都会仔细管理它们的上下文窗口（即它们一次可以处理的文本量）。它们会使用策略来压缩信息，并优先显示与你当前任务最相关的内容。

如何行动

Cursor 和 Windsurf 都使用所谓的 ReAct（Reason+Act）模式将简单的语言模型转换为多步骤编码代理。

Cursor

Cursor 的代理程序以循环方式运行：AI 决定使用哪个工具，解释其功能，调用该工具，查看结果，然后决定下一步。可用的工具包括搜索代码库、读取文件、编辑代码、运行 Shell 命令，甚至浏览网页查找文档。

Cursor 的一项关键优化是其用于代码编辑的“特殊 diff 语法”。它不会让 AI 重写整个文件，而是仅提出语义补丁（所需的具体更改）。之后，一个独立、更快速的“应用模型”会负责将这些补丁合并到代码库中。这不仅效率更高，还能减少错误。Cursor 还在受保护的沙盒环境中运行所有实验代码，确保 AI 的实验不会意外破坏您的实际项目。

例如，如果您要求 Cursor “修复身份验证错误”，它可能会首先在您的代码库中搜索与身份验证相关的文件，然后阅读这些文件以了解问题所在，进行编辑以修复错误，最后运行测试以验证解决方案。每个步骤都会在执行过程中清晰地向您解释。重要的是，Cursor 会限制这些自我修正循环（例如，“修复 Linter 错误时循环次数不得超过 3 次”），以避免无限循环。

Cursor 甚至采用了“专家混合”的方法——一个强大的模型（例如 GPT-4 或 Claude）负责高级推理，而专门的小型模型则负责特定任务，例如应用代码更改。这就像由高级建筑师做出重要决策，而由专业承包商处理细节工作。

Windsurf

Windsurf 的 Cascade 工作原理类似，但更强调其“AI Flows”概念。当您发出请求时，Cascade 会生成计划，进行代码更改，并在运行代码之前征求您的批准。如果您批准，它可以在集成的 AI 终端中执行代码，分析结果，并在出现错误时提出修复建议。

Windsurf 的代理架构极其强大——它可以在单个流程中链接多达 20 个工具调用，无需用户干预。这些工具包括自然语言代码搜索、终端命令、文件编辑以及与外部服务的 MCP（模型上下文协议）连接器。这使得 Cascade 能够以统一的顺序处理复杂的多步骤任务，例如安装依赖项、配置项目以及实现新功能。

令人印象深刻的是，Cascade 会感知到你在此过程中手动更改代码，并进行相应的调整——如果你修改了某个函数参数，它会自动更新所有调用该函数的地方。这形成了一个紧密的反馈循环，让你和 AI 真正实现实时协作。

背后的“大脑”

这些系统使用多种人工智能模型来实现不同的目的，在质量和速度之间取得平衡。

Cursor

Cursor 的模型架构采用了所谓的“嵌入-思考-执行”代理循环。系统会根据具体操作将特定任务路由到最合适的模型。例如，Cursor 利用拥有海量上下文窗口的模型（例如拥有 10 万个 token 的 Claude）来处理整个项目上下文和复杂的推理。这使得它能够比之前的 AI 助手一次性“查看”更多代码库内容。

对于嵌入生成，Cursor 可能使用了专门的编码器模型，例如 OpenAI 的 text-embedding-ada。对于代码补全和编辑，它会根据任务的复杂性和用户设置动态地选择模型。其关键创新在于智能路由层，它可以确定何时使用重量级模型，何时使用轻量级模型，从而优化质量和响应速度。

Windsurf

Windsurf 已投入资金，基于 Meta 的 Llama 架构训练其自有的代码专用模型。他们提供用于日常编码任务的“基础模型”（700 亿个参数）和用于应对最复杂挑战的“高级模型”（4050 亿个参数）。值得一提的是，Windsurf 还允许用户选择 GPT-4 或 Claude 等外部模型，使其系统与模型无关。

这种模型灵活性意味着 Windsurf 可以将右脑与正确的任务相匹配——使用较小的模型进行快速建议，使用大型模型进行复杂的多文件操作。