对比 Cursor 和 Windsurf

分两部分说
- 编程的模型相关能力
- 开发的交互区别

# 模型的相关能力

差不多，都是基于 Claude-3.5-sonnet，而且也都支持智能体可以自主的进行一些操作，比如检查依赖关系，安装软件包等。

Windsurf （Cascade）是默认打开，Cursor （yolo 模式）是默认关闭

# 开发的交互区别

这个区别非常大， windsurf 可以认为是一个大号的 vscode，所以交互模式是 IDE 中标准的 append-only 模式，也就是代码是从光标处向后添加。 可以实现 tab 代码补齐。但是对于前面的代码是没有办法的

Cursor 是魔改的 vscode，突破了 append-only 的模式，这样就可以修改光标以外的代码了。

所以在实际使用的时候， Cursor 对于开发这个过程是非常的舒服和自然的，因为大量的修改都是修改非光标处的内容。

# 大铭的引申思考

我离不开 Cursor 并不是因为AI 编程能力，而是交互模式。 所有的产品在 AI 时代都可以重做一次，也许交互这个层面带来的变革更大

开发之所以用很多框架 framework 就是因为比用 库 libs 拼接省事，里面大量的粘合代码，逻辑代码，太费劲

但是坏处就是学习成本。如果这个框架本身也是一些特定领域的，文档不够好的，学习起来就更费劲了

但是 AI 编程时代这个写法好像要换了

粘合代码，逻辑代码，AI 生成了，反而是各种库的拼接很容易符合具体的业务场景

复杂框架带来的包装优点优势没那么明显了
而学习成本又居高不下

开源、文档丰富才能被大模型学习

最近被迫使用 O2OA 有感。有一大半功夫在和框架玩命，而不是真的写业务代码

认真思考重启 ChatPAN

这次可能是更加侧重用户使用的方式吧，先从自己的事情支撑做起来

大概率会选择开源➕商业化两个版本

对比自己的 #知识助手 微信小机器人和豆包

一个有实操的细节，一个是通用的正确的但是很模糊的回答

这就是用自己的高质量的内容作为知识库的价值

私域内容➕私域运营体系（SOP）是核心
结合 AI 成为更好的有差异性的解决方案

- AI
- 私域内容
- 私域运营体系

三者兼得为解决方案
得其两者可以是一个好产品，结合客户的另外的部分，成为解决方案

Cursor 应该去抓 GitHub issues ，或者所有的这种项目管理软件。

需求结构化描述清楚了，代码出来，人 review 并且通过 CI 等流程进行构建检查

在生财的一次分享，详细介绍我怎么使用 Cursor

最近一直在深度使用 Cursor，估计以后还可以分享很多

把前面做的基于知识库的微信助手部署在测试群，大家开始使用真是问题问起来了

还有一些细节要进行调整，总体上体验还是很不错的

另外发现提问和回答的过程，就是一个内容生产过程啊
如果结合卡片海报生成 + AI语音，这不就是可以批量生成短视频内容了

#知识助手

#群课程助手

考虑到大部分场景下，微信机器人都跑在没有外网IP的内网机器上

把微信机器人按照发布/订阅（Pub/Sub）改造

可以对同一个微信机器人（微信号）订阅不同的聊天/群聊

再参考 Telegram 让机器人的程序根据注册进来的 reply_fetch_url 进行回答抓取

回答已经生成，就等抓回去用微信机器人发出去啦

- ✅ 课程直播/录播课程转录文字
- ...
- ✅ 微信机器人联通
- ✅ 微信机器人获取问题
- ☐ 微信机器人返回回答
- ☐ 微信机器人发送课程链接，优惠券

#群课程助手

- ✅ 课程直播/录播课程转录文字
- ✅ 文字清洗，整理
- ✅ 内容拆解，课程章节关联
- ✅ Chunk 拆解，向量化
- ✅ 问题清洗，整理
- ✅ 问题向量化，寻找相似课程内容
- ✅ 课程内容组合并生成回答
- ✅ 回答和课程章节关联
- ✅ 微信机器人联通
- ☐ 微信机器人获取问题
- ☐ 微信机器人返回回答
- ☐ 微信机器人发送课程链接，优惠券

尤其是 AI 产品，必须管理层亲自下场，人不用很多但是必须要懂业务

可以不懂 AI，但是必须真的懂业务，这时候配合一个 AI 产品人员就可以干起来了

很多流程、产品、服务落地，甚至都不用有研发力量就可以弄个 MVP。当然了有研发就最好。