“逆天”研究！Cursor 与 Windsurf 背后的核心算法机制曝光！网友惊呼：Cursor代码总出Bug的原因找到了

Vibe coding正火得一塌糊涂，但谁能想到，刚刚一位大佬已经把当红的AI编程神器Cursor和Windsurf背后的核心算法机制研究出来了！

今天凌晨，一位名为Nir Diamant的技术大牛发表了一篇高质量神文，可以说把Cursor和Windsurf的核心算法说得非常透彻，就像玩抖音的需要了解抖音推荐算法一样，正在Vibe Coding的我们，当然也得快速吃透跟自己对话的编程助手，究竟是怎样一个思维回路。非常细节，值得各位收藏细读一番。

市面上，有很多的AI编程工具，各种Copilot汗如充栋，但真正能博开发者一笑的也就Cursor和Windsurf，它们的魅力不仅仅在于帮助coding，更在于它们就像一个合作者一样真正理解你在构建什么。

这两款工具背后，究竟是怎样运作的？到底是怎样的算法和系统？话不多说，这就上干货。

Cursor和Windsurf

如何理解你的代码

要想真正发挥作用，AI 编程助手需要理解整个代码库和意图。Cursor 和 Windsurf 都使用了先进的上下文检索系统，让 AI “看懂”你的代码。

先来看Cursor的方法。

• Cursor 会将整个项目索引进一个向量数据库——可以把它想象成创建了一张智能代码地图，将将语义相似的代码聚合在一起。

• 在索引时，它会使用专门的编码器模型，特别强调注释和文档字符串，以更好地捕捉每个文件的作用和意图。

• 当你提问时，它采用“两阶段检索”：

1. 向量搜索找到可能相关的候选代码片段；使用 AI 模型按相关性重新排序。
2. 类比：就像一个图书管理员，先抓来所有关于某个主题的书，然后再细细筛选出你真正需要的。

备注：这个两阶段的检索方式，大大优于传统的关键词或正则搜索，尤其适用于那些涉及代码行为的复杂问题。

• 你还可以用 @file 或 @folder 标签显式指定文件，相当于告诉它“请翻这几章”。

• 当前打开的文件以及光标附近的代码也会自动被加入上下文。

下面是Windsurf 的方法，比较类似。

• Windsurf 的 Indexing Engine 也会扫描整个代码库，建立一个可搜索的代码地图。

• 它使用基于 LLM 的搜索工具，据称比传统 embedding 搜索更精确，能更好理解你的自然语言查询并找出相关代码片段。

• 提供建议时，不仅考虑打开当前文件，还会自动从整个项目中拉取相关文件，实现“项目级别的系统感知”。

• 提供“上下文固定（Context Pinning）”功能：你可以把设计文档等关键信息钉在一个“AI 永远看得到的公告板”上，AI 在任何时候都能参考这些内容。

Cursor和Windsurf

是如何“思考”的

作者总结道，两款助手的“思考方式”是由精心设计的提示（prompts）和上下文管理策略所引导的。

先来看Cursor 的提示结构。

• 使用结构化系统提示，带有 <communication> 和 <tool_calling> 等标签，组织不同信息类型。

• 明确告知 AI 行为规范，以塑造其与用户的互动方式：
• 避免不必要的道歉，
• 行动前先解释，

• 不在聊天中直接输出代码，而是使用专属代码编辑器进行。

• 使用“上下文学习（in-context learning）”技术：在 prompt 中展示正确的工具调用或响应的标准格式，类似“用案例带新手”。

这方面，Windsurf的机制则有些不同。Windsurf的 Cascade Agent则更加综合——

• 使用 AI Rules（自定义规则）与 Memories（可持续记忆机制）。

• Memories 分为：用户创建的（如 API 说明）和AI 自动生成的（来自历史交互）。这意味着 Windsurf 可以“记住”你项目的演变，而不是每次从零开始。

此外，Cursor和Windsurf有一个共同点，即两者都具备高效上下文窗口管理机制（即一次能处理的文本量），它们会压缩信息，并优先保留与你当前任务最相关的部分。

两者如何执行任务的？

Cursor 和 Windsurf 都采用了一种被称为 ReAct（Reason + Act，推理加执行）的模式，将语言模型转变为多步智能代理。

先来看Cursor的步骤。

Cursor 的代理以循环方式运行：AI 决定使用哪种工具→解释其意图→调用工具→查看结果→再决定下一步行动。它可以使用的工具包括：代码搜索、读取文件、编辑代码、执行 shell 命令，甚至在线搜索文档。

这里要注意的是， Cursor 进行了一个关键的优化——“特种diff语法”：它不会让 AI 重写整个文件，而是建议具体的“语义补丁”，再通过一个独立且快速的模型将补丁合并。这种方式更高效，也更少出错。

同时，Cursor 会在沙盒环境中运行实验代码，确保不会对真实项目造成破坏。

比如你让它“修复认证 Bug”，它可能会先搜索相关代码文件，然后阅读这些文件、进行修改、再运行测试来验证修复是否成功。每一步都会明确告知你发生了什么。值得注意的是，它会限制自我修复的循环次数（例如“不超过3次”），以防陷入死循环。

Cursor 还采用了“专家混合”机制：使用强大的大模型（如 GPT-4 或 Claude）来做决策推理，使用小模型来执行具体任务，就像一个高级架构师制定方案，而由专业施工队来执行。

再来看WindSurf。Windsurf 的 Cascade 也有类似机制，但更强调它的“AI 流程（AI Flows）”设计。

生成计划 → 改代码 → 请求用户确认 → 运行代码 → 分析结果 → 提出修复。

当你发出请求时，Cascade 会生成一个执行计划、进行代码修改、征求你的确认，然后才会运行代码。如果你同意，它还可以在集成的 AI 终端中运行代码、分析结果并提出修复建议。

而且，WindSurf 的代理系统非常强大，最多可以在一个流程中串联多达 20 个工具调用，无需你手动介入。这些工具包括自然语言代码搜索、终端命令、文件编辑，以及连接外部服务的 MCP 协议。这种能力使 Cascade 能一次性完成诸如安装依赖、配置项目和实现新功能等复杂任务。

更令人印象深刻的是，如果你在 AI 执行过程中手动修改了代码，Cascade 会立即感知并自动调整所有相关部分，真正实现你与 AI 的实时协作。

背后的“大脑”中枢

模型架构

不出意料的是，这两款神器都使用了多个 AI 模型来执行不同任务，在响应速度与输出质量之间取得平衡。但两者的具体策略大有不同。

Cursor 的模型系统如下：

• 使用“嵌入-思考-执行”三步代理循环（Embed-Think-Do Agent Loop）。

• 系统根据任务类型选择最合适模型。
• 例如使用 100k tokens 的 Claude 模型处理整个项目上下文和复杂推理，从而“看得更远”。

• 用于生成向量嵌入的模型类似于 OpenAI 的 text-embedding-ada。

• 在代码补全和编辑上，系统会根据任务复杂性和用户设置动态选择模型。

• 核心创新在于：通过智能动态路由机制，根据场景自动权衡大模型和小模型的使用，优化质量于响应速度。

Windsurf 的模型策略则更为清晰：

• 投入大量资源训练了自研的代码专用模型，基于 Meta 的 Llama 架构：
• 70B 参数的 Base Model 适用于日常任务；
• 405B 参数的 Premier Model 解决复杂挑战。

• 支持自选 GPT-4 或 Claude等外部模型，实现高度灵活的架构。

• 模型选择机制：小模型处理快建议，大模型搞定多文件大改动，确保系统能为每个任务匹配最合适的“智慧大脑”。

它们如何与你保持同步（Sync机制）

实时同步是流畅编程体验的关键，实时适应用户操作至关重要。这两套系统都具备精巧的同步机制。

Cursor 的机制如下，主打一个token级别的流式响应：

• Token-by-token 实时流式响应，让你看到代码“正在被写出来”的过程。

• 如果生成的代码出现错误，它会自动检测并尝试修复，无需手动干预。

• 跟踪你的文本光标位置，用于指导补全，并预测你下一个可能修改的编辑点。

• 后台持续更新向量索引。它的向量索引会随着文件变动而持续更新，确保新写入的代码立即可被搜索，AI 对代码库的理解永远保持“新鲜”。

而Windsurf 的核心理念，则是保持“工作流畅感”。

• 同样支持流式输出，保持“沉浸式工作流”。

• Cascade 代理会在你修改代码时立即感知，并实时调整计划。

• 构建在事件驱动架构之上：保存文件、文本修改等会触发 AI 重新推理。

• 使用 SSE（Server-Sent Events）保持编辑器、终端和聊天窗口之间的同步。

• 当你运行代码时出现错误，AI 能立即捕捉错误信息并提出解决方案，无需你手动复制粘贴。

ps：这种设计让 AI 就像一个全神贯注的编程伙伴，时刻关注你的代码并主动配合。

最后，需要说明的是，这是作者Diamant花费很长时间研究了大量公开资料总结出来对于 Cursor 和 Windsurf 这两款 AI 神器的“核心机制”的理解，当然机制中的不少细节也会随着后续迭代而发生变化。

网友：怪不得！

Cursor的理解能力糟糕的原因找到了

文章发布后，许多网友为Diamant的心血之作点赞。并有不少网友表示对“大模型”的愚蠢表示理解与宽容。

比如，一位网友对于Cursor的代码理解能力恍然大悟：原来这些AI助手并不会一次性将整个代码库保存在内存中，而是创建代码的“智能地图”（RAG），只有在需要使用时才会使用相关的向量索引。

另一位网友，则对这种做法表示不满，这恰恰解释了这些编码工具的理解能力为什么如此糟糕！

“RAG 非常适合不自然语言，但不适合代码。”他还举了自己遇到的一个问题：向量搜索又怎么知道 util.py 应该是上下文的一部分呢？

这位网友认为：只有端到端测试和顶层 UI 屏幕/页面/组件（因为包含自然语言）才应该进行 RAG 搜索，其余部分则应该使用调用图来确定。

而对于错误修复和增量新功能，更好地方法是运行具有代码覆盖率的现有 E2E 测试，以准确识别并使用代码。

所以说，了解了工具背后的核心逻辑，一下子就为开发者打开了上帝视角，可以为这位硅基生命的编程伙计提供更好地进化建议。

这对于日渐兴隆的 Vibe Coding 来说意义重大。虽然目前看大家对于LLM编程工具的态度来说相对宽容一些，但对于这条赛道上的众多玩家而言，披露背后的算法机制，往往有助于用户提出更好的修改建议。

昨天小编就了解到一位技术交流群中的朋友反馈：

Cursor生成一个项目代码很快，一两分钟就行了，但是运行起来的bug很多，最多还是语义错误的，而且修bug的时间需要很久，经常半个钟头以上。

你看，这同样也是Cursor对于代码理解存在较大的问题。而这个问题或许不是大模型短期可以解决的。一位网友点出了病根：

所以，Cursor如果想要解决这个“理解糟糕”问题，可能还真的虚心听一下用户的建议：代码上下文用 RAG 不太管用！换调用图或许更有效！

大家有遇到过类似使用AI编程工具的问题吗？欢迎讨论。

文章来自于“51CTO技术栈”，作者“云昭”。