高级语言所采用的指令是由什么构成的
火热的Vibe Coding时代，技术大牛Nir Diamant为我们揭开了两款当红AI编程神器Cursor和Windsurf背后的核心算法机制。在凌晨时分，他发表了一篇高质量的文章，详细解读了这两款工具的工作原理，让广大正在享受Vibe Coding乐趣的我们得以深入了解编程助手的内在机制。
作为市场上的热门AI编程工具，Cursor和Windsurf的魅力不仅仅在于它们能帮助编程，更重要的是它们像合作伙伴一样真正理解了开发者在构建什么。它们背后是怎样运作的？运用了哪些算法和系统？接下来，让我们深入探讨一下。
一、Cursor和Windsurf如何理解你的代码
为了真正发挥作用，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。它们通过扫描整个代码库，建立一个可搜索的代码地图，使用基于LLM的搜索工具，实现更精确的自然语言查询和代码片段查找。
二、两者如何执行任务
Cursor和Windsurf都采用了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。它们以循环方式运行：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。可用的工具包括代码搜索、读取文件、编辑代码、执行shell命令等。
三CS之后如何实现精确的推荐机制也值得一提。它们都使用了多个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。而且，它们具备精巧的同步机制，保持流式输出，构建事件驱动架构，使用SSE（Server-Sent Events）保持编辑器、终端和聊天窗口之间的同步。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。
四、网友反馈与讨论
文章发布后，许多网友为Diamant的心血之作点赞，并对Cursor和Windsurf的核心机制表示认同。但也有网友指出，这些AI助手在代码理解方面存在一些问题。一位网友提到，Cursor等工具的RAG（智能地图）适合自然语言而非代码，因此向量搜索并不能完全理解代码的上下文。他建议对于代码的理解应该使用调用图来确定。还有网友提到这些工具在错误修复和增量新功能方面可能存在问题，建议通过运行具有代码覆盖率的现有E2E测试来准确识别并使用代码。
了解了这些AI编程工具背后的核心逻辑，对于开发者来说意义重大。这不仅可以帮助我们更好地使用这些工具，还可以为它们的进一步改进提供建议。我们期待这些AI编程助手在未来能够更深入地理解代码，为我们带来更好的编程体验。
