如果你經(jīng)常刷 X 或者關(guān)于 AI 的信息，那么你對 Cursor 這個詞肯定不陌生。隨便刷刷我的時間線，就能看到 XXX 說 Cursor 太牛逼了啊，我 XXX 小時就能利用它寫一個應用出來。

是的，他們說的都是真的。 

我只用了 27 * 3 秒，就寫了一個簡單的 FLUX WebUI，還加了 Magic Prompt + 歷史記錄功能。 

而且，這還是用的一個我以前一看就頭疼的代碼語言。

所以，不得不感嘆大模型技術(shù)發(fā)展之快，很多還在做大模型應用或者模型的公司，也要好好想想，互聯(lián)網(wǎng)的那套方法，在當下還能不能奏效，現(xiàn)在的這種節(jié)奏，可能比敏捷開發(fā)還要敏捷。 

“不然 OpenAI 的 GPT-5 出來，就吊打大家”。 

上面的這句話，其實是山姆大叔在去年 11 月的 OpenAI 開發(fā)者大會上說的，結(jié)果他的對手，Claude 的母公司 Anthropic 幫他做到了。

因為 Claude 在前段時間推出了Claude-3.5-Sonnet：一個在前端代碼生成能力上斷崖式領(lǐng)先的模型，以及Artifacts ：一個直接把前端代碼渲染成網(wǎng)頁的工具 

加上在 Claude 加持下的 Cursor 持續(xù)爆火，似乎讓很多人在周邊不斷唱衰的論調(diào)中，似乎又看到了大模型應用落地的另一種新思路——代碼生成。

Code - Interpreter ：代碼生成的鼻祖

說起代碼生成，就不得不提起鼻祖 - OpenAI 于去年 10 月份左右推出的 Code - Interpreter，當時在互聯(lián)網(wǎng)上掀起的熱度，絕對也不亞于現(xiàn)在 Cursor 和 Artifacts 的熱度。 

CI 其實是一個運行 Python 代碼的沙盒環(huán)境，可以讓大模型生成 Python 代碼，在 CI 的這個沙盒中去運行，最后再把結(jié)果輸出，這樣子就突破了 tools 的固定范式，能做的事情就變得非常多了。 

但可惜的是，OpenAI 似乎點錯了技能點。

之前就很多人吐槽 OpenAI 的工程能力弱，是草臺班子，天天被逆向，實際可能是 OpenAI 都是算法大佬 ，壓根也沒啥前端或者沒有啥話語權(quán)，所以做 CI 的時候，自然也從 Python 切入了。（對比 Claude 的 Artifacts，就是人家產(chǎn)品設(shè)計師想出來的，Artifacts 誕生背后的故事其實挺有意思的，有興趣的可以自己去Claude官網(wǎng)看看 How Anthropic built Artifacts。） 

然后就是，Code - Interpreter 出來之后，大家 high 了幾天，也就不了了之了。為啥呢，Python 這后端代碼，在沙盒里，又不能訪問網(wǎng)絡(luò)，又不能操作數(shù)據(jù)庫，畫圖還只能用 Matplotlib，碰上中文字體還亂碼，還能干點啥？

Artifacts：一種新的 AI 交互范式

我其實是個很愛寫代碼的產(chǎn)品經(jīng)理，這個事情從我 10 來歲的時候就開始了，雖然這么多年技藝也不精湛，但是那種一行行敲下代碼把想法落地的感覺，真的非常非常地酷。然而事實上，光是“代碼”這兩個字，就能讓大多數(shù)人望而卻步。 

Code-Interpreter 很難讓用戶持續(xù)高潮的原因，大概是因為 Python 輸出的，仍舊還是那……*%&……%&……的代碼。

而 Artifacts 帶給用戶的，卻完全是另外一種體驗，它更像是一個善解人意的設(shè)計師，不僅能聽懂你的需求，還能立刻給你一個視覺豐富的、可以交互的 UI 呈現(xiàn)。 

這種差異帶來的結(jié)果是顯而易見的。Code-Interpreter 雖然強大，但使用門檻較高，主要吸引了一些技術(shù)愛好者和專業(yè)開發(fā)者。而 Artifacts 則以其直觀的交互方式和即時可見的結(jié)果，吸引了更廣泛的用戶群體，包括設(shè)計師、產(chǎn)品經(jīng)理，甚至是完全沒有編程經(jīng)驗的普通用戶，你只管負責想象，我盡情給你呈現(xiàn)。 

在今天 LangGPT 的群里，大神剛哥甚至用前幾天 SuperPrompt 的思路，用 Lisp 版本的 Prompt + Artifacts 創(chuàng)作出來更驚艷的效果。

（圖片皆引用自 WaytoAGI ，作者：李繼剛，即刻同名）

嗯，甚至可以生成動畫。 

Artifacts 的產(chǎn)品設(shè)計師 Michael Wang 回憶道：“看到它立即出現(xiàn)在屏幕上，某種東西就……突然通了。這不僅僅是為了加快流程，它改變了我們與 Claude 互動的方式。” 

何嘗不是呢，在我認為，它即將改變的是人類與 AI 互動的范式。在 Artifacts 之前，我們與 AI（Bot）的對話更多是單向的、靜態(tài)的：我們輸入指令，AI 返回文本；但 Artifacts 將這種交互變成了雙向的、動態(tài)的對話：我們描述需求，AI 即時呈現(xiàn)可視化的結(jié)果，我們可以立即給出反饋，AI 則可以迅速調(diào)整。這種交互模式更接近于人類之間的協(xié)作，大大提高了創(chuàng)作的效率和樂趣。

其次，這種新的交互范式對前端開發(fā)領(lǐng)域的影響可能是深遠的。

傳統(tǒng)的前端開發(fā)流程通常需要設(shè)計師出視覺稿，開發(fā)者進行編碼，然后反復調(diào)試和修改。而有了 Artifacts，這個過程可能會變得更加流暢和高效。設(shè)計師可以直接與 AI 對話，快速驗證自己的想法；開發(fā)者則可以更專注于復雜功能的實現(xiàn)，而不是被繁瑣的 UI 編碼所困擾。 

不要覺得這個事情很遙遠，就比如，產(chǎn)品經(jīng)理也從以前輸出需求文檔變成了輸出 prompt，以前需要很多算法天天煉模型的事情，現(xiàn)在通過 prompt 就能實現(xiàn)了。 

當然，我們也要清醒地認識到，Artifacts 現(xiàn)在還遠未達到完美。它生成的代碼可能存在 bug，設(shè)計風格可能不夠統(tǒng)一，功能可能還不夠強大。但正如 Anthropic 團隊所展現(xiàn)的那樣，技術(shù)的進步往往始于一個簡單而大膽的想法。在這個 AI 與人類智慧不斷碰撞的時代，Artifacts 為我們打開了一扇新的大門。它讓我們看到，AI 不僅可以是一個強大的助手，更可以成為我們創(chuàng)意的延伸，想象力的放大器。

未來的 AI 交互會是什么樣子？也許答案就在我們的想象之中。而 Artifacts，無疑只是這場想象力革命的一個精彩開端。

Cursor：讓自然語言編程變成了現(xiàn)實

一年前，我身邊還有很多研發(fā)的同學非常嫌棄 GPT，覺得自己是無可替代的；同樣的今天，讀完我文章覺得 Cursor 只是非專業(yè)人士自嗨的玩具也肯定大有人在。 

事實上，工程界已經(jīng)造了足夠多的輪子。從基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)到復雜的框架，從簡單的算法到龐大的系統(tǒng)架構(gòu)，這些都是大佬們智慧的結(jié)晶。AI 的強大之處不在于重新發(fā)明這些輪子，而在于能夠快速理解、組合和應用這些已有的工具。如果 AI 能夠熟練運用這些現(xiàn)有的”輪子”，它就已經(jīng)能夠超過大部分的人了。 

Cursor 的革命性正在于此。它不是要取代程序員，而是要成為程序員的得力助手。通過自然語言交互，Cursor 可以快速理解開發(fā)者的意圖，然后從海量的代碼庫和最佳實踐中篩選出最合適的解決方案。大模型本身就是一種壓縮的數(shù)據(jù)庫，我們只是換了種方式在檢索而已。 

另外，我們也要認識到，工具用得好不好，一半看工具，另一半看人。

即使是最強大的 AI 輔助工具，如果使用者缺乏基本的編程思維和問題解決能力，也難以發(fā)揮其真正的潛力。相反，一個熟練的開發(fā)者能夠充分利用 Cursor 的能力，將其變成自己創(chuàng)造力的延伸，從而達到事半功倍的效果。

再回過頭來看我在文章開頭放的幾個截圖，其實 Cursor 爆火最重要點并不在于它是另外一個 Github copilot，而在于它可以是 Code agent，它同樣也拉近了普通人跟“代碼/編程”之間的距離，門檻都快踩到地下了。工具的效率提升，可以讓人更低成本，更快效率，更專注地去構(gòu)思創(chuàng)作。

試想一下：換以前如果你有一個想法，想落地，找外包一周，談價格扯皮一周，對需求一周，等開始已經(jīng)是半個月以后了，做完說不定黃花菜都涼了；現(xiàn)在，你來定時間！

X：春天在哪里？

AI Native 的口號就沒停過，但是誰又能定義得了真正的 AI Native？ 

曾幾何時，將一個想法變成現(xiàn)實需要漫長的過程和專業(yè)的技能。而現(xiàn)在，借助這些 AI 工具，任何人都可以在短時間內(nèi)將創(chuàng)意變?yōu)榭山换サ脑汀＿@不正是我們一直期待的”AI 原生應用”的雛形嗎?

當然，就像初春時節(jié)，我們還會遇到寒流和陣雨。這些 AI 工具還不夠完美，生成的代碼可能需要調(diào)整，設(shè)計可能需要優(yōu)化。但正如春天總會到來一樣，AI 技術(shù)的進步也是不可阻擋的。更令人興奮的是，這可能只是 AI 原生應用春天的開始。隨著技術(shù)的不斷進步，我們可以期待更多驚喜：也許有一天，我們可以直接用自然語言描述一個完整的應用，AI 就能為我們構(gòu)建出全功能的產(chǎn)品。 

所以，AI 原生應用的春天在哪里？它就在 Cursor 幫你快速編寫代碼的時候，在 Artifacts 為你實時渲染 UI 的瞬間，在每一個因為這些工具而得以快速實現(xiàn)的創(chuàng)意中。它就在我們的眼前，在我們的指尖，在每一個敢于擁抱新技術(shù)的開發(fā)者和創(chuàng)作者心中。 

春天，就在你每一次勇敢的嘗試中。

本文來自微信公眾號：GLBai，作者：ElliotBai