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置顶过去我写了140多篇AI主题原创长文，我对继续写作充满信心，因为这是我的爱好，我非常热爱这件事。
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5 00
别怕困难！4小时Cursor开发「社交媒体内容生成器」iOS应用，真诚分享避坑指南
今天分享如何使用 Cursor 进行 iOS 应用开发，并介绍5个 Mario 提出的超实用技巧，让你快速构建 iOS 应用。
视频中我将一步步演示如何使用 Cursor，调用 Grok API，将产品需求文档转化为 iOS 应用。
时间戳
0:00 - Cursor 五个技巧详细讲解
3:42 - 我开发的 iOS 应用预览
7:17 - iOS 开发环境配置
9:28 - Cursor 实战演示
21:40 - 结语
今天分享如何使用 Cursor 进行 iOS 应用开发，并介绍5个 Mario 提出的超实用技巧，让你快速构建 iOS 应用。
视频中我将一步步演示如何使用 Cursor，调用 Grok API，将产品需求文档转化为 iOS 应用。
时间戳
0:00 - Cursor 五个技巧详细讲解
3:42 - 我开发的 iOS 应用预览
7:17 - iOS 开发环境配置
9:28 - Cursor 实战演示
21:40 - 结语
别怕困难！4小时Cursor开发「社交媒体内容生成器」iOS应用，真诚分享避坑指南_哔哩哔哩_bilibili
12 03
好消息
Cursor里可以直接打开Claude 3.5 Haiku模型，对于Pro用户来说，它的生成速度比Sonnet快，使用次数无限制（不在500次内），生成编码效果比之前的Sonnet效果好
还有一点很重要，它的知识库是Claude所有模型最新的，截止到2024年7月，时效性对编程来说很重要
Cursor里可以直接打开Claude 3.5 Haiku模型，对于Pro用户来说，它的生成速度比Sonnet快，使用次数无限制（不在500次内），生成编码效果比之前的Sonnet效果好
还有一点很重要，它的知识库是Claude所有模型最新的，截止到2024年7月，时效性对编程来说很重要
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小米新出的苹果生态互联功能不错
web-alpha.vip.miui.com
实测，即使没有升级到澎湃2.0，澎湃1.0.15.0对应的手机也是可以和Mac 互传文件，手机屏幕镜像到 Mac。
可以看这个视频进行设置：
www.bilibili.com
手机屏幕镜像到 Mac 后，可以在电脑上使用一些手机特有的APP，感觉不错，但不支持页面任意调整大小，只能等比例缩放，这点没有锤子TNT好。
你可以在电脑上打开同一账号下的2个微信窗口，同时和2个客户对话，生产力Max
当折叠手机展开后，可以在Mac横屏状态下看到更宽的手机界面。
要是不折叠的话，可以把手机屏幕镜像到竖屏的显示器，使用效果也不错。
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当折叠手机展开后，可以在Mac横屏状态下看到更宽的手机界面。
要是不折叠的话，可以把手机屏幕镜像到竖屏的显示器，使用效果也不错。
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我制作的视频
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详细演示 | 如何免费在Replit、Vercel和Cloudflare Pages上部署Next.js应用
想快速部署你的 Next.js 应用，却不知道哪个平台最合适？本期视频为你带来 Replit、Vercel 和 Cloudflare Pages 三大平台的部署演示，以及如何利用 Cursor 和 V0 提升效率。
时间戳:
0:00 介绍：为什么选择这三个平台
1:46 Vercel部署演示
5:16 Replit静态部署演示
9:41 Cloudflare Pages对比Workers
10:25 介绍Cloudflare加入OpenNext
11:35 Cloudflare Pages部署演示
16:34 总结
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详细演示 | 如何免费在Replit、Vercel和Cloudflare Pages上部署Next.js应用
想快速部署你的 Next.js 应用，却不知道哪个平台最合适？本期视频为你带来 Replit、Vercel 和 Cloudflare Pages 三大平台的部署演示，以及如何利用 Cursor 和 V0 提升效率。
时间戳:
0:00 介绍：为什么选择这三个平台
1:46 Vercel部署演示
5:16 Replit静态部署演示
9:41 Cloudflare Pages对比Workers
10:25 介绍Cloudflare加入OpenNext
11:35 Cloudflare Pages部署演示
16:34 总结
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如何看待 Agents | Lex Fridman 与 Cursor 的创始团队的对话
Cursor 团队对 Agents（智能代理）在编程中的应用抱有很大的热情和期待，但也保持着务实的态度，认为目前的 Agents 技术尚未成熟到足以彻底改变编程方式。 他们对 Agents 的思考主要体现在以下几个方面：
1. Agents 的潜力:
* 解放程序员的生产力: 他们认为 Agents 最终可以接管许多繁琐和重复性的编程任务，例如修复简单的 bug、设置开发环境、配置数据库、甚至部署应用程序。 Arvid 举了一个例子，希望 Agents 能够自动修复复制粘贴在输入框中失效的问题。 这样程序员就可以专注于更具创造性和挑战性的工作。
* 处理耗时任务: Agents 非常适合处理需要长时间运行的任务，例如大型代码重构、复杂 bug 的修复等。 程序员可以将这些任务交给 Agents 在后台执行，并在完成后进行审查。 Arvid 设想了一个场景，Agents 可以在后台理解程序员正在进行的工作，并提前准备好相关代码，以便程序员在切换到另一部分任务时可以直接使用。
2. Agents 的局限性:
* 技术尚未成熟: 尽管 Agents 的概念很吸引人，但目前的 Agents 技术还不够成熟，无法胜任复杂的编程任务。 他们认为 Agents 离真正实用还有一段距离。
* 并非所有编程任务都适合 Agents: 他们强调，很多编程工作需要不断迭代和探索，程序员的意图也往往不明确，直到看到初步版本后才能确定。 这种情况下，更需要的是即时的反馈和快速的迭代，而不是 Agents 的长时间运行。 Arvid 认为 Agents 更适合处理规范明确的任务，而许多编程任务的价值恰恰在于迭代和探索的过程。
* 控制权的平衡: 在 Agents 辅助编程的过程中，如何平衡 Agents 的自主性和程序员的控制权是一个重要的问题。 Cursor 团队更倾向于将程序员置于“驾驶座”，让程序员保持对代码的控制，而不是将所有决策权都交给 Agents。
3. Agents 的未来发展方向:
* 与 IDE 深度集成: Cursor 团队正在探索如何将 Agents 更紧密地集成到代码编辑器中，例如在后台运行 Agents，利用语言服务器协议 (LSP) 为 Agents 提供反馈，并让 Agents 与终端进行交互。 Aman 提到的“Shadow Workspace”概念就是一种尝试，让 Agents 在一个隐藏的虚拟工作空间中操作代码，并获取反馈。
* 解决运行环境的问题: 为了让 Agents 能够真正运行代码并进行测试，需要解决运行环境的一致性问题。 这包括如何在远程沙盒环境中精确地复制用户的本地环境，以及如何安全地访问数据库等资源。 Sualeh 提到的数据库分支技术可能是一个解决方案。
Cursor 团队对 Agents（智能代理）在编程中的应用抱有很大的热情和期待，但也保持着务实的态度，认为目前的 Agents 技术尚未成熟到足以彻底改变编程方式。 他们对 Agents 的思考主要体现在以下几个方面：
1. Agents 的潜力:
* 解放程序员的生产力: 他们认为 Agents 最终可以接管许多繁琐和重复性的编程任务，例如修复简单的 bug、设置开发环境、配置数据库、甚至部署应用程序。 Arvid 举了一个例子，希望 Agents 能够自动修复复制粘贴在输入框中失效的问题。 这样程序员就可以专注于更具创造性和挑战性的工作。
* 处理耗时任务: Agents 非常适合处理需要长时间运行的任务，例如大型代码重构、复杂 bug 的修复等。 程序员可以将这些任务交给 Agents 在后台执行，并在完成后进行审查。 Arvid 设想了一个场景，Agents 可以在后台理解程序员正在进行的工作，并提前准备好相关代码，以便程序员在切换到另一部分任务时可以直接使用。
2. Agents 的局限性:
* 技术尚未成熟: 尽管 Agents 的概念很吸引人，但目前的 Agents 技术还不够成熟，无法胜任复杂的编程任务。 他们认为 Agents 离真正实用还有一段距离。
* 并非所有编程任务都适合 Agents: 他们强调，很多编程工作需要不断迭代和探索，程序员的意图也往往不明确，直到看到初步版本后才能确定。 这种情况下，更需要的是即时的反馈和快速的迭代，而不是 Agents 的长时间运行。 Arvid 认为 Agents 更适合处理规范明确的任务，而许多编程任务的价值恰恰在于迭代和探索的过程。
* 控制权的平衡: 在 Agents 辅助编程的过程中，如何平衡 Agents 的自主性和程序员的控制权是一个重要的问题。 Cursor 团队更倾向于将程序员置于“驾驶座”，让程序员保持对代码的控制，而不是将所有决策权都交给 Agents。
3. Agents 的未来发展方向:
* 与 IDE 深度集成: Cursor 团队正在探索如何将 Agents 更紧密地集成到代码编辑器中，例如在后台运行 Agents，利用语言服务器协议 (LSP) 为 Agents 提供反馈，并让 Agents 与终端进行交互。 Aman 提到的“Shadow Workspace”概念就是一种尝试，让 Agents 在一个隐藏的虚拟工作空间中操作代码，并获取反馈。
* 解决运行环境的问题: 为了让 Agents 能够真正运行代码并进行测试，需要解决运行环境的一致性问题。 这包括如何在远程沙盒环境中精确地复制用户的本地环境，以及如何安全地访问数据库等资源。 Sualeh 提到的数据库分支技术可能是一个解决方案。
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Lex Fridman 与 Cursor 的创始团队的对话
www.youtube.com
根据播客内容，Cursor 团队认为 Claude 3.5 Sonnet 目前是配合 Cursor 使用的最佳模型，尽管没有哪个模型能在所有方面都做到最好。
综合能力最佳: Aman 指出，虽然其他前沿模型（例如 o1）在推理密集型任务（如编程面试题）上表现出色，但 Sonnet 在理解程序员的粗略意图方面更胜一筹。 这意味着在日常编码中，Sonnet 能更好地预测程序员接下来的操作，提供更符合心意的建议。
泛化能力更强: Aman 认为，其他模型可能在基准测试中表现优异，但在实际编码场景中，Sonnet 在处理基准测试范围以外的任务时，能更好地保持其能力。实际编码往往比基准测试更混乱、规范性更差，Sonnet 的适应性更强。
没有一个模型能够在速度、代码编辑能力、代码处理量、长上下文理解和编码能力等所有方面都占优。
需要补充的是，Cursor 团队强调他们不断在评估和尝试不同的模型，并根据实际体验和需求进行调整。 他们也致力于训练自己的定制模型，以弥补现有模型的不足，并针对 Cursor 的特定功能（如 Cursor Tab 和 Apply）进行优化。 所以最佳模型的选择也可能随着技术的发展而变化。
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根据播客内容，Cursor 团队认为 Claude 3.5 Sonnet 目前是配合 Cursor 使用的最佳模型，尽管没有哪个模型能在所有方面都做到最好。
综合能力最佳: Aman 指出，虽然其他前沿模型（例如 o1）在推理密集型任务（如编程面试题）上表现出色，但 Sonnet 在理解程序员的粗略意图方面更胜一筹。 这意味着在日常编码中，Sonnet 能更好地预测程序员接下来的操作，提供更符合心意的建议。
泛化能力更强: Aman 认为，其他模型可能在基准测试中表现优异，但在实际编码场景中，Sonnet 在处理基准测试范围以外的任务时，能更好地保持其能力。实际编码往往比基准测试更混乱、规范性更差，Sonnet 的适应性更强。
没有一个模型能够在速度、代码编辑能力、代码处理量、长上下文理解和编码能力等所有方面都占优。
需要补充的是，Cursor 团队强调他们不断在评估和尝试不同的模型，并根据实际体验和需求进行调整。 他们也致力于训练自己的定制模型，以弥补现有模型的不足，并针对 Cursor 的特定功能（如 Cursor Tab 和 Apply）进行优化。 所以最佳模型的选择也可能随着技术的发展而变化。
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Lex Fridman 与尖端 AI 驱动代码编辑器 Cursor 的创始团队深入探讨编程的未来。这不仅仅是一个新工具，而是一场编程范式的转变。
Cursor 团队成员最初都是 Vim 的忠实用户，最终被 Copilot 的魔力所吸引，他们揭示了为什么选择从 VS Code 分支出来构建更激进的工具。
他们讨论了当前大型语言模型（如 GPT 和 Claude）的局限性，并揭示了 Cursor 如何利用包括推测性编辑和 MOE 模型等创新技术在内的一系列定制模型来实现极快的性能。
他们探讨了扩展的挑战、代理驱动开发的梦想、合成数据的作用，甚至形式化验证代码库的潜力。
此外，你还能了解到为什么 Cursor 团队认为最重要的基准是“氛围”。
www.youtube.com
Cursor 团队成员最初都是 Vim 的忠实用户，最终被 Copilot 的魔力所吸引，他们揭示了为什么选择从 VS Code 分支出来构建更激进的工具。
他们讨论了当前大型语言模型（如 GPT 和 Claude）的局限性，并揭示了 Cursor 如何利用包括推测性编辑和 MOE 模型等创新技术在内的一系列定制模型来实现极快的性能。
他们探讨了扩展的挑战、代理驱动开发的梦想、合成数据的作用，甚至形式化验证代码库的潜力。
此外，你还能了解到为什么 Cursor 团队认为最重要的基准是“氛围”。
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Lex Fridman Podcast #447: Cursor团队 - AI编程的未来 总结
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一、代码编辑器的意义及Cursor的起源
代码编辑器的作用：代码编辑器是程序员构建软件的主要工具，类似于程序员的“高级文字处理器”，它能够提供代码结构可视化、代码导航、错误检查等功能。未来，随着AI技术的发展，代码编辑器的定义和功能将会发生重大变化。
Cursor的起源：Cursor团队受到OpenAI的Scaling Laws论文和GitHub Copilot的启发，意识到AI在编程领域的巨大潜力。GPT-4的出现更坚定了他们开发全新代码编辑器的想法，旨在构建一个能够充分利用AI能力的编程环境。
二、Cursor的特点和优势
相较于VS Code及Copilot的优势：Cursor团队认为，AI编程领域发展迅速，保持领先地位的关键在于快速迭代和创新。相比之下，微软等大型公司在创新速度上可能不如初创公司灵活。Cursor团队专注于快速实现新功能和进行研究实验，以不断提升产品的能力。
Cursor Tab功能：Cursor Tab是Cursor的核心功能之一，它能够预测程序员的下一步操作，自动完成代码、编辑多行代码、跳转到不同位置甚至不同文件。其核心目标是消除编辑器中所有低熵的操作，让程序员能够专注于高层次的思考和设计。
Diff界面：Cursor的Diff界面以红色和绿色清晰地显示代码修改建议，方便程序员进行审查和接受。团队正在不断优化Diff界面，以提高其在不同场景下的效率和用户体验。
三、Cursor背后的机器学习技术
自定义模型与前沿模型结合：Cursor使用自定义模型和前沿模型（如Sonnet、GPT-4、Claude）的组合来实现其功能。例如，Cursor Tab使用专门训练的稀疏模型（MOE模型）和推测编辑技术，以实现低延迟和高性能。Apply功能也使用自定义模型来处理代码合并的细节。
速度优化：Cursor团队高度重视速度优化，采用了多种技术来提高性能，包括缓存预热、推测编辑、多查询注意力机制等。
四、提示工程和AI代理
提示工程：Cursor使用类似React的JSX语法来设计和管理提示，使提示更加灵活和易于维护。
AI代理：Cursor团队认为AI代理在某些特定任务中非常有用，例如查找和修复bug、设置开发环境、部署应用程序等。他们正在探索如何在Cursor中更好地集成AI代理，使其在后台运行并辅助程序员的工作。
五、Cursor面临的挑战和未来方向
扩展性挑战：随着用户数量和代码库规模的增长，Cursor面临着各种扩展性挑战，例如数据库溢出、检索系统扩展等。团队正在积极探索新的解决方案来应对这些挑战。
上下文理解：自动识别和加载相关上下文是Cursor需要改进的一个方面。团队正在研究如何利用检索系统和模型本身的能力来更好地理解上下文。
未来方向：Cursor团队希望构建一个以程序员为中心的编程环境，强调速度、代理性和控制力。他们 envision 未来程序员能够在不同的抽象层次上操作代码，并通过AI的辅助来提高效率和创造力。
其他重点：
LLM比较：团队认为目前Sonnet在代码生成方面表现最佳，而GPT-4和Claude在推理能力方面各有优势。
基准测试的局限性：基准测试难以完全反映真实的编程体验，因为真实的编程环境更加复杂和多样化。
代码安全：团队提倡在代码中添加注释来标记危险代码，以提高代码安全性和可维护性。
分支文件系统：团队正在探索如何在Cursor中集成分支文件系统，以方便AI代理进行测试和修改代码。
隐私保护：团队关注数据隐私问题，并对同态加密等隐私保护技术抱有希望。
Scaling Laws的未来：团队认为Scaling Laws仍然有效，但需要考虑更多维度，例如推理计算量和上下文长度。
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一、代码编辑器的意义及Cursor的起源
代码编辑器的作用：代码编辑器是程序员构建软件的主要工具，类似于程序员的“高级文字处理器”，它能够提供代码结构可视化、代码导航、错误检查等功能。未来，随着AI技术的发展，代码编辑器的定义和功能将会发生重大变化。
Cursor的起源：Cursor团队受到OpenAI的Scaling Laws论文和GitHub Copilot的启发，意识到AI在编程领域的巨大潜力。GPT-4的出现更坚定了他们开发全新代码编辑器的想法，旨在构建一个能够充分利用AI能力的编程环境。
二、Cursor的特点和优势
相较于VS Code及Copilot的优势：Cursor团队认为，AI编程领域发展迅速，保持领先地位的关键在于快速迭代和创新。相比之下，微软等大型公司在创新速度上可能不如初创公司灵活。Cursor团队专注于快速实现新功能和进行研究实验，以不断提升产品的能力。
Cursor Tab功能：Cursor Tab是Cursor的核心功能之一，它能够预测程序员的下一步操作，自动完成代码、编辑多行代码、跳转到不同位置甚至不同文件。其核心目标是消除编辑器中所有低熵的操作，让程序员能够专注于高层次的思考和设计。
Diff界面：Cursor的Diff界面以红色和绿色清晰地显示代码修改建议，方便程序员进行审查和接受。团队正在不断优化Diff界面，以提高其在不同场景下的效率和用户体验。
三、Cursor背后的机器学习技术
自定义模型与前沿模型结合：Cursor使用自定义模型和前沿模型（如Sonnet、GPT-4、Claude）的组合来实现其功能。例如，Cursor Tab使用专门训练的稀疏模型（MOE模型）和推测编辑技术，以实现低延迟和高性能。Apply功能也使用自定义模型来处理代码合并的细节。
速度优化：Cursor团队高度重视速度优化，采用了多种技术来提高性能，包括缓存预热、推测编辑、多查询注意力机制等。
四、提示工程和AI代理
提示工程：Cursor使用类似React的JSX语法来设计和管理提示，使提示更加灵活和易于维护。
AI代理：Cursor团队认为AI代理在某些特定任务中非常有用，例如查找和修复bug、设置开发环境、部署应用程序等。他们正在探索如何在Cursor中更好地集成AI代理，使其在后台运行并辅助程序员的工作。
五、Cursor面临的挑战和未来方向
扩展性挑战：随着用户数量和代码库规模的增长，Cursor面临着各种扩展性挑战，例如数据库溢出、检索系统扩展等。团队正在积极探索新的解决方案来应对这些挑战。
上下文理解：自动识别和加载相关上下文是Cursor需要改进的一个方面。团队正在研究如何利用检索系统和模型本身的能力来更好地理解上下文。
未来方向：Cursor团队希望构建一个以程序员为中心的编程环境，强调速度、代理性和控制力。他们 envision 未来程序员能够在不同的抽象层次上操作代码，并通过AI的辅助来提高效率和创造力。
其他重点：
LLM比较：团队认为目前Sonnet在代码生成方面表现最佳，而GPT-4和Claude在推理能力方面各有优势。
基准测试的局限性：基准测试难以完全反映真实的编程体验，因为真实的编程环境更加复杂和多样化。
代码安全：团队提倡在代码中添加注释来标记危险代码，以提高代码安全性和可维护性。
分支文件系统：团队正在探索如何在Cursor中集成分支文件系统，以方便AI代理进行测试和修改代码。
隐私保护：团队关注数据隐私问题，并对同态加密等隐私保护技术抱有希望。
Scaling Laws的未来：团队认为Scaling Laws仍然有效，但需要考虑更多维度，例如推理计算量和上下文长度。
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