程式員的AI夥伴：Cursor如何用智能重塑編程體驗

其實現在的程式編輯器，早就不只是單純那種複雜點的記事本。幾年前有團隊想法子弄出更花俏的東西，好像也不是什麼新鮮事了。不過這次，有一群AI研究人員和工程師湊在一起，他們動了個念頭，把原本那些我們熟悉的文字編輯工具，加上一堆AI功能，變成某種「加強版」。你說有沒有人習慣看影片？也不是沒有，那邊好像準備了一些。

至於這家背後公司嘛，Anysphere，就是開發Cursor那間。他們規模聽說算不上龐大，但團隊裡頭聚集了不少厲害角色，不乏曾經在奧林匹亞競賽得過獎、發表過學術論文的人。大家口耳相傳他們目標是希望寫程式能自動化起來——但到底效果如何，也許還得觀察一陣。

另外如果講到Cursor用的是什麼底層技術，市面上討論似乎還沒個定論。有些細節外界掌握不到全部，只知道它核心應該跟目前流行的大型語言模型多少有點關聯吧。反正這行更新速度挺快，要是真的感興趣，大概還是多方查查資料比較穩妥。

說到 Cursor，這工具其實是搭建在 VSCode 開放源碼上頭，用的是 Electron 跟 TypeScript，看起來有點像是把幾種技術融合一起。它裡頭會運用 GPT-4，再加上一些人工智慧模型來協助理解跟生產程式碼。有時候有人會覺得它的自動補全、重構功能挺聰明，甚至還能幫忙產生出一整個專案的雛形——這些東西目前都是免費提供的，算是讓不少人感覺很驚喜吧。

你如果第一次打開它，大概會看到畫面跳出提示，要不要直接從 VSCode 把你原本的一些設定全都搬過來。假如想試著用 Cursor 來寫個 Flutter 的計算機 app，其實流程沒有想像中複雜。大致上記憶裡，只要按下那個 Command+Shift+P，然後搜尋相關指令就行。但細節步驟可能因為版本或習慣會有點不同，有時候還得稍微摸索一下才順手。

打開那個命令選單、然後新建一個專案——這步通常只要點一下就好。進到 main.dart，隨便找一行還沒被占用的地方，停下來，再按下一組常見的快捷鍵（如果沒記錯，好像是 Command+L），就會叫出聊天選單。

在這裡面，可以直接跟 Cursor 聊天，而且它會根據你現有的那些程式內容去理解你的需求。你有機會挑選不同 AI 模型協助你寫碼，只要點旁邊那個按鈕就能切換。有些人會用 claude-3.5-sonnet，因為坊間傳聞在不少測試裡頭，這款模型表現比較靠前一些。

等進到聊天視窗，你丟一句希望建立計算機 app 的需求過去，大概很快地，Cursor 就會在對話區塊產生一份 app 程式草稿。不過具體細節可能因時因地而有些微差異。

你滑下去一點，應該會看到剛才產生的程式碼後面，好像有個解說部分，有時候還會順帶把主要功能稍微點到。然後它大概會問你，要不要考慮加上什麼新東西——不過這通常只是讓你自己決定要不要繼續動手。假如你覺得目前的內容差不多了，也可以直接套用那些片段，反正系統好像會自動幫忙把程式塞進建議的那個 main.dart 檔案。有些人按下 f5 就跑起來了，畫面裡頭應該能看到大致上所有功能都能動，不過偶爾可能還是有點小地方需要修一下，畢竟每個人的環境不太一樣。

[**建立一個響應式作品集App（僅介面）** 之前那個App其實可以先放一邊，畢竟現在急著要弄個自己的作品集。剛才那句提示重新輸入一次，不過這次得特別說明想要的是能夠適應不同裝置的介面，不只是單純陽春的樣子。然後，一旦程式碼出來以後，操作順序大概就是按下接受、存檔，最後跑起來看看效果。

Cursor產生的東西看起來嘛，乍看之下結構還蠻基本，有點像是市面上隨處可見的那種作品展示頁。不過比較微妙的是，好像在設計上已經幫忙考慮到適合各種尺寸螢幕瀏覽，這點倒是有些人會覺得方便。

**根據設計圖自動生成程式碼？** 話說回來，如果只是這樣，也許會讓部分人覺得稍嫌無趣或單調——尤其看到現在類似需求愈來愈多。有時候想法就會飄到：「如果直接丟張設計稿，是不是能做出更有特色、更符合期待的東西？」但現階段看起來，大致還停留在初步自動化產出的階段而已。

來試玩看看 Cursor 能不能根據圖片生成程式碼吧。那個聊天面板上，只要直接把手機 app 的 UI 設計圖拖進去，再下個像「請幫我打造這個 UI，顏色都照著來、細節要一模一樣」的提示，大致就是這樣，然後按下送出。Cursor 會自己把程式碼生出來。只要照著它建議的步驟操作一下，再跑起 app，就能看到一個看起來非常接近原設計圖的介面。不過嘛，有時候執行時會出現錯誤訊息，但至少還是能順利編譯，在本機端畫面也沒太大問題。

接下來就是更有挑戰性的測試了。想讓 Cursor 幫忙處理 app 的商業邏輯，用所謂領域驅動設計（DDD）那種分層架構。而且希望那些範例資料是從 repository 這一層產生的。所以又給了一個新指令：「用 DDD 架構並讓 sample data 由 repository 提供。」這樣一來，可以看到模型還有 repository 的方法陸續被自動寫出，然後還貼心地問你要不要把這些新程式放進不同檔案裡，連資料夾和子資料夾都主動幫你規劃好。

但實際看那些 auto generate 出來的 code，有些地方其實還是會冒出點小 bug，要稍微修正才能正常跑起 app。雖然整體運作已經比想像中順暢不少，不過如果仔細觀察，其實介面的部份全都塞在 main.dart 裡，領域層跟基礎結構算是分開放好，但 application 那層卻沒影子——專案結構裡怎麼找都沒有應用層相關的資料夾，看來可能得自己補上或再多給點引導才行。

有時候，Prompt會讓AI幫你改寫應用層的管理方式，例如像是BLoC這種，然後原本那些有狀態的元件，大概都變成了沒什麼內部狀態、比較單純的Stateless Widget。這類程式碼生成之後，其實步驟也差不多：它建議你去`pubspec.yaml`裡面，把freezed還有build_runner什麼的丟進去——這些名稱看起來好像熟悉又陌生，也許之前哪個項目就碰過。反正就是執行個flutter pub get，大概等一陣子，然後在終端機輸入那串dart run build_runner build -d，好像是要自動產生一些class檔案，有人說只要耐心點別亂按，通常都能看到新東西冒出來。

現在整個程式碼看上去清爽不少——各種Widget基本上都已經跟狀態脫鉤，只剩下BLoC提供state物件給他們用，所以大部分頁面都不再自己記什麼flag啦counter啦，全交給BlocBuilder帶著走。然後專案結構裡頭，多出了一個state資料夾，看起來大致就是放那些event、state class還有相關邏輯。

舉例說，有一段叫PortfolioHomePage，那其實也只是把BlocProvider包在外層而已，用法很接近於市面上流傳那種「模板」做法。PortfolioBloc初始化時會丟進TransactionRepositoryImpl（名字長得微妙），同時觸發loadData事件，彷彿剛開App就有人敲門問：「資料到了沒？」底下視圖部分都是_stateless widget，乍看之下很簡單，就是根據state切換不同UI樣貌。

比方說，一開始或者在載入途中，不意外地跑出一顆轉圈圈；如果遇到錯誤（error state），畫面中央會跳一行訊息提醒（內容嘛，大致提到message，但誰知道真實情況？）；資料真的加載完成以後，就整頁排滿了欄位和按鈕。有各種區塊，比如頂部帳戶資訊、操作按鈕、餘額顯示還有操作記錄，每區塊間距抓得挺寬鬆，有一點現代設計感。

細節方面，像「Anthony Jones」這名字以及頭像連結，都直接寫死，如果真要改成自訂多帳戶場景可能得另外調整。餘額呈現、小數點處理方法嘛，看起來是保留兩位，但通常大家平常講話不太會精確到零頭，大約顯示個七千多或幾萬上下就好。不過這裡還是學工程師風格照公式算到底。至於Transfer Limit與Spent Amount…咳，大概就是每月限額用掉多少那類吧？金額也是直接秀出完整數字，有時候使用者反而希望看到圓整值或模糊描述。

底部則是一組標準四欄導覽列：首頁、分析報告、錢包，以及更多選項。每個icon和label搭配得井井有條，不過功能鍵目前onPressed都是空的，也許未來才會補充互動內容吧。

最下面交易列表，是透過map展開渲染，每筆交易都丟進_buildTransactionItem函數去產生對應卡片樣板——但具體細節好像略過了。如果有人想優化效能或做分頁，可能還得調整一下目前架構。總體來說，這套Bloc+Stateless Widget組合適合某些需要明確分離UI跟業務邏輯的場景，但偶爾也可能覺得設定步驟略繁雜，需要花上一陣子摸索才能真正順手。

至於那些bloc event/state class生成流程，就算不是所有人一次搞懂，也可以慢慢試著參考現成範例修改——畢竟市面上用的人漸漸變多，有問題找社群討論基本都能找到解答。所以呢，新手如果第一次弄失敗也不用太灰心，多嘗試幾次，很快就熟悉套路了……

現在如果你把這個應用程式跑起來，大概能先看到一個轉圈的圖示，那種短暫等待資料出現的感覺，還挺常見。有趣的是，Cursor 這套工具對於剛開始新專案來說，好像還蠻省心的，不太需要糾結那些一層又一層的重複設定。有人會覺得它除了幫助你寫代碼，也能在維護舊專案時提供一些輔助，比方自動補齊、調整架構、甚至修正某些莫名其妙的小錯誤。

再往下想——未來有沒有可能工程師花在純粹寫程式碼上的時間變少？好像也不意外。搞不好有那麼一天，大家都更多地關注創意發想，而不是一直埋頭抓那行號七十多行附近的 bug。雖然我自己是用 Flutter 做過 App，其實 Cursor 好像不限語言或平台，大多數開發環境裡都能試試。至於未來怎樣演變，誰知道呢？目前看起來，有不少工程師觀察到這類工具正在慢慢影響工作流程。

有時候，在實驗室裡頭，這種反應好像就會突然出現。其實沒有人能很肯定地說，到底是不是每一次都會成功。不過據說，有些研究人員發現，條件如果差不多，那產率常常能維持在將近一半左右上下。有的人印象中，好像只要溫度控制得還行、原料純度也不要太糟，大致上結果都不會差太遠。雖然偶爾會有例外，比如原本預期應該產生某個顏色的產物，最後卻變成另一種感覺，那種情況也不是完全沒聽過。

另外，也有人提到，如果把時間拉長一點——大概比平常再多等個幾個小時吧——似乎有機會讓反應走得更完全。但這種說法並沒有被每個團隊認同。有些學者認為，其實變因太多了，想要單靠某一項改動就得到穩定效果，可能還是得謹慎一些。

總之，大致來看，只要不是特別極端的狀況下，多數人觀察到的結果，好像都落在約三成到將近一半那樣子的範圍。不過這也只是目前的大概共識啦，不見得適用所有場合。

有些研究好像提到，這種做法帶來的影響其實也沒那麼簡單。據說在過去幾年裡，大致上有將近一半的人覺得，這個政策對他們的生活產生了某種程度上的改變。不過，也有人似乎感受不深——或者說，他們根本沒注意到。奇怪的是，在某些地方，反饋聲音反而比較微弱，主要討論多集中於細節，比如流程是不是太複雜、要花多少時間才能適應之類。倒是有人提出，好像年紀稍長的族群接受度略低，年輕一點的人則比較能適應這種新規範。不知道是不是跟習慣改變的速度有關。

再往下追問，有少數人曾提及某些潛在問題，但看起來沒有形成什麼明顯趨勢。有趣的是，有專家指出，如果搭配其他措施一起推動，整體效果可能會更顯著一些。只不過，目前相關數據還不是很充分，所以結論大多都帶點保留。大致聽起來就是這樣——在不同情境下展現出來的成效，其實差異還蠻大的。