最近在做《生财有术》的 Cursor 教练，很多同学都是从产品经理、运营等各种工种开始写代码。这时候大部分人都是让Cursor 进行开发，然后一路 Apply All 就成功的开发出来一个产品了。这就是典型的“写代码”
而真的编程，一定是在已有的基础上一个一个功能添加，然后代码就生长起来了
当最初被写出来的代码需要增加功能时，自然也要从写代码转变为生成代码
和 AI 的协同关系我认为人和 AI 的协同关系如下
人是需求方，Cursor 是外包团队。编码工作，Cursor 主导，听 Cursor 的 人和 Cursor 是结对编程，编码工作人和 Cursor 主导 长期维护、添加功能，人主导，Cursor 是工具
最初，我们希望 Cursor 或AI工具能够生成所有代码。我们作为需求方，与AI编程工具的关系就像是与一个外包团队合作。这个外包团队根据我们的需求生成代码，而具体生成了什么，甚至使用了什么语言，我们并不清楚。
在使用外包团队中可能遇到的问题：
对当前的需求是否理解一致 对新需求/Bug如何处理
需求是否理解一致
最大的问题在于双方对需求的理解是否一致。当理解不一致时，是否有有效的方法进行需求对齐？在需求对齐后，是否能够快速对接并查看版本更新？这是第一个问题。
当需求理解不一致的时候，就容易出现 Cursor 怎么也无法写出来我们期望的内容。这时候要求我们要把需求尽可能的写的清晰明了
可以提的需求的种类
功能需求，这个也是最常见的 技术选型需求，大家可以明确的告诉 Cursor 我用什么技术，是 Python 还是 Java；是前后端分离，还是 Server 一体；是 Web 网页产品还是小程序还是 iOS 程序；数据库是 sqlite 还是 mysql 还是我就用一个文本进行存储 部署需求，告诉 Cursor 部署环境是什么，是自己得服务器，windows/linux ；还是使用 Vercel 这样的平台；使用的是 AWS，aliyun 还是自己弄
如果你是一个编程小白的状态，可以先死记硬背然后再尝试理解
记住一些最常用的技术选型 后端 Python (可以后端，也可以前端后端都有） Sqlite 数据库（基本上不用任何外的配置，拿来直接用） 前端 Vue / tailwindcss （如果需要自己写前端） Vite 进行管理 管理相关 Git / github 部署相关 Vercel 问 AI 啊 Cursor 本身就是 Claude-3.5-sonnet ，有些同学还充值了，充值了往死里问啊 devv.ai / 秘塔 / perplexity.ai ChatGPT / Claude / Kimi / 豆包
然后积累出来自己一些常用的脚手架文档或者代码
和 Cursor 外包的关系，反馈 → 运行 → 反馈 → 运行
对新需求/Bug如何处理
新需求，我们一定是要完整的进行描述，我们人需要加入到 修改 的这个过程。提需求，就需要把完整的上下文、错误提示、情况描述等，完整的告诉 Cursor，然后 Cursor 才好知道如何进行工作
我们可以很方便的把错误信息传给 Cursor
一定要给出完整的上下文，AI 的工作原理就是在新 Chat （不管是 Cursor 中还是 ChatGPT 中新 Chat）都是没有上下文的。他不知道我们脑子里面想的内容，所以一定一定要把完整的
上下文 场景 需要解决的问题 要避免的情况 最好举几个例子
一起告诉 Cursor，然后才能比较好的给你一个修改
到这里，其实我们就已经不完全是让 Cursor 写代码了，人开始介入编码工作了
和 Cursor 是结对编程很多有经验的程序员都不会让 Cursor 写代码自己啥也不管，一定是和 Cursor 一起编程
最关键的是，人会对整体项目进行一些设计，比如代码结构、技术选型、甚至是架构的设计。虽然看上去人参与的并不多，但足以给 Cursor 指明方向，Cursor 就可以更加精准的生成代码
这就变成了人和 AI 协同的过程
在将想法转化为代码的过程中，需要持续地进行沟通验证与 review。我与 Cursor 之间有着双向的代码审查机制，我仔细检查 Cursor 生成的代码，同时也依靠它来审视我的代码。
从写程序的劳动投入维度来看，可大致分为体力劳动与智慧劳动。
在体力劳动方面，例如当我提出 “我现在要实现一个快速排序，你帮我把这个代码写出来。” 这样的任务时，Cursor 大约能够解决其中 90% 的工作量。 在智慧劳动领域，诸如 “我应该如何去设计一个消息队列，到底要不要一个写缓存？我的分布式 ID 应该如何设计？” 这类涉及深度思考与设计决策的问题，Cursor 大概能解决 30%。
我会将诸多思考与 Cursor 深入交流，获取它的提示并让其审查我的代码，携手推进工作。这种合作模式带来的效率提升极其显著，因为它成功消除了大量以往我在开发中不确定的环节。
在未采用这种与 Cursor 结对编程的方式之前，这些不确定环节占据了我总消耗时间的约 1/3。而剩余 70% 至 80% 的时间，往往都耗费在如字面意义上的敲代码这类重复劳动之中。在这种情况下，借助 Cursor 帮忙生成代码自然毫无问题，它让我们能将更多精力聚焦于更具创造性与挑战性的智慧劳动部分，从而大幅提升整体开发效率。
和 Cursor 的结对关系，修改 → 运行 → 反馈 → 修改 → 运行 → 反馈
长期维护、添加功能人主导，Cursor 是工具
这里暂时就不展开了，想也知道人是主导
总结一下如果你是一个编程小白，要写的也是一些小工具，小脚本什么的，让 Cursor 去写代码就足够了，我们就把他当外包团队使用
如果想要让自己的工具、产品一直迭代更新，那学习一些编程是必要的，因为这时候你想让 Cursor 写也做不到了，只能你带着 Cursor 让代码生长了
