让我们开门见山：编程很酷，但也很折磨人。那些长时间盯着屏幕，debug 无休止的日子，只有程序员懂得它的酸爽。而就在这个编程焦虑的世界中，Cursor 横空出世，带着一系列魔法功能，如同你手中的一根智能魔杖，让写代码变得像煮速冻面一样简单。
Cursor，一款基于 AI 的编程助手，号称可以从自然语言生成代码、自动修复 bug、甚至帮你写文档。它到底是怎样炼成的？又如何在编程界掀起一场技术革命？它会是程序员的终极福音，还是带来失业的寒风？今天，咱们就来聊聊这个神奇的 AI 工具。
1. Cursor 的起源：AI 编程助手的崛起之路
话说，人工智能在过去十年大展拳脚，从会下围棋的 AlphaGo 到会画画的 DALL·E，AI 无处不在。可程序员们却发现，AI 一边让他们失业（嗯，自动化），一边又离不开他们（嗯，调试代码）。于是，一个天才团队想：既然 AI 可以干那么多事情，为什么不帮程序员也省省力呢？
于是 Cursor 诞生了，它利用了 AI 的核心技术，尤其是自然语言处理（NLP）和大型语言模型（比如 GPT-4），来辅助程序员完成各种编程任务。最开始，它只能做些简单的代码补全和错误提示，简直就是个 “高效的智障小助手”。但随着技术的演进，它变得越来越聪明，能完成的任务也越来越多，逐渐从一个“代码秘书” 升级为一位“编程魔法师”。
2. Cursor 的超能力：AI 编程助手的终极武器
你可能会问：“Cursor 到底能做什么？它能帮我写完项目吗？” 别急，它虽然还不至于替你全程搞定，但绝对能帮你省下不少头发。
2.1 代码自动补全：终于不用手敲那些烦人的细节了
还记得那些每次写循环或函数声明时都觉得眼睛发疼的日子吗？Cursor 直接解决了这个问题。它能根据你当前写的代码，自动为你补全后续代码。这就像是有个聪明的小助手，时刻站在你身边，看你码字，然后说：“哦，我懂你要干嘛！我来帮你补全后面的代码吧！”
例子：你写了一个 for 循环，Cursor 可能已经猜到你想遍历某个数组，然后自动补全了循环体内的逻辑。就像它比你还懂你一样。
2.2 自动错误检测与修复：Bug 猎人出动
Cursor 不仅是个高效码字小助手，还是个 “Bug 猎人”。它能自动识别代码中的错误，并提供修复建议。举个例子，当你写错了一个变量名，Cursor 会立刻弹出提醒：“老铁，这里有问题，帮你修复了。”
如果你曾因为一个逗号漏了半天没找出来，那你可能会立刻给 Cursor 磕头感恩。
2.3 从自然语言生成代码：程序员的‘心灵翻译器’
这是 Cursor 的杀手锏之一。它能将你的 “人话” 翻译成“机器话”。比如，你输入一句话：“我需要一个函数，计算所有奇数的平方和。” Cursor 就会基于你的描述生成相应的代码。想象一下：你不再需要脑补复杂的逻辑流程，只需说出需求，代码立马呈现。
2.4 代码优化建议：做你的编程导师
Cursor 不仅帮你写代码，还帮你写得更好。它可以提出代码优化建议，告诉你哪里可以使用更高效的算法或更简洁的语法，就像一个贴身的编程导师，随时随地为你指点迷津。
2.5 自动文档生成：帮你偷懒的终极工具
还在为写文档头疼吗？Cursor 自动帮你生成注释和文档说明。你写的每一行代码，它都能帮你配上优雅的注释，完美解决 “代码如诗，注释如坟” 的局面。
2.6 多语言支持：无论你在哪个‘编程国度’
Cursor 不仅局限于一种编程语言，它支持多种编程语言——Python、JavaScript、Java、C++，你能想到的主流语言，它基本都能搞定。这意味着，你可以在任何编程语言的环境下，享受 Cursor 的 AI 魔法。
1. Cursor 的使用场景：编程的各个角落都有它的身影
1.1 快速原型开发：用它写代码，就像开了加速器
当你需要快速构建一个产品原型，Cursor 能帮你省掉大量的时间。它可以自动生成代码，帮你迅速验证想法。再也不需要花数小时从零开始搭建一个项目了，Cursor 可以帮你直接 “从头到尾” 生成基础逻辑。
1.2 复杂项目调试：它是你调试中的 “侦探助手”
大型项目中，调试代码是一件费时费力的事。Cursor 能够通过智能分析自动发现错误，甚至提出修复方案。在面对复杂的系统调试时，它就是你最强大的 AI“侦探助手”。
1.3 学习编程的新手福音：它是 “带你飞” 的导师
对于新手来说，Cursor 简直就是梦寐以求的老师。不会写代码？没关系，Cursor 可以把你的自然语言描述翻译成代码。不会调试？没问题，它自动帮你找出代码中的问题。它不仅能让你快速上手编程，还能帮你学会如何优化代码，事半功倍。
1.4 跨语言项目：开发者的多语言助手
如果你正在开发一个跨语言的项目，Cursor 的多语言支持让你不再需要每次切换语言时都得重新适应。它会帮你快速转换思维，不管是前端的 JavaScript，还是后端的 Python，都能轻松搞定。
2. 让 Cursor 写一个 dns 服务器
今天我们来使用 Cursor 写代码，体验一下他到底是超级牛批呢还是小菜鸡一枚。
- 下载安装
官网：https://www.cursor.com/
下载安装、注册登录这里略过，把内容留给有用的部分吧。
2. 开始使用吧
我这里随便新建一个文件夹 MYCURSOR
然后 Command + i 弹出对话框。
3. 写一个 dns 服务器
输入我想让他实现的功能
用 python 写一个简单 DNS 服务器，要求包含的功能:
-
支持查询 A 记录、CNAME 记录。
-
可以设置上级 DNS 服务器，如设置上级 DNS 为 223.5.5.5。
-
从 dns_config. Txt 中读取内容，如果 dns_config. Txt 中没有对应的解析记录则去上级 DNS 服务器查询，如果有则返回结果，
-
Dns_config. Txt 内容格式如下：
www.abcd.com A 1.2.3.4
www.asdf.com CNAME www.baidu.com
- 我本地 IP 为 192.168.2.20，要求可以使用比如 nslookup www.abcd.com 192.168.2.20 进行查询。
几秒后，在他一顿猛如虎的操作下给出了不知道靠不靠谱的内容，且来欣赏一番。
不仅写出来 simple_dns_server. Py 文件还是给出了使用说明。
初版
import socket
import struct
import threading
import time
from dnslib import DNSRecord, DNSHeader, DNSQuestion, RR, A, CNAME, QTYPE
# 上级DNS服务器
UPSTREAM_DNS = '223.5.5.5'
# 本地IP
LOCAL_IP = '192.168.2.20'
# DNS配置文件
CONFIG_FILE = 'dns_config.txt'
# 读取DNS配置
def load_dns_config():
config = {}
with open(CONFIG_FILE, 'r') as f:
for line in f:
parts = line.strip().split()
if len(parts) == 3:
domain, record_type, value = parts
config[(domain, record_type)] = value
return config
# 查询上级DNS服务器
def query_upstream(query):
sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM)
sock.settimeout(5)
try:
sock.sendto(query.pack(), (UPSTREAM_DNS, 53))
data, _ = sock.recvfrom(1024)
return DNSRecord.parse(data)
except socket.timeout:
return None
finally:
sock.close()
# 处理DNS请求
def handle_dns_request(data, addr, socket):
request = DNSRecord.parse(data)
reply = DNSRecord(DNSHeader(id=request.header.id, qr=1, aa=1, ra=1), q=request.q)
qname = str(request.q.qname)
qtype = request.q.qtype
dns_config = load_dns_config()
if qtype == QTYPE.A:
if (qname, 'A') in dns_config:
reply.add_answer(RR(qname, QTYPE.A, rdata=A(dns_config[(qname, 'A')])))
elif (qname, 'CNAME') in dns_config:
cname = dns_config[(qname, 'CNAME')]
reply.add_answer(RR(qname, QTYPE.CNAME, rdata=CNAME(cname)))
if (cname, 'A') in dns_config:
reply.add_answer(RR(cname, QTYPE.A, rdata=A(dns_config[(cname, 'A')])))
else:
upstream_reply = query_upstream(request)
if upstream_reply:
reply = upstream_reply
elif qtype == QTYPE.CNAME:
if (qname, 'CNAME') in dns_config:
reply.add_answer(RR(qname, QTYPE.CNAME, rdata=CNAME(dns_config[(qname, 'CNAME')])))
else:
upstream_reply = query_upstream(request)
if upstream_reply:
reply = upstream_reply
socket.sendto(reply.pack(), addr)
# 主函数
def main():
sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM)
sock.bind((LOCAL_IP, 53))
print(f"DNS服务器运行在 {LOCAL_IP}:53")
while True:
data, addr = sock.recvfrom(1024)
threading.Thread(target=handle_dns_request, args=(data, addr, sock)).start()
if __name__ == "__main__":
main()
使用说明
4. 接受 Cursor 生成的内容
只需点击右下角 accept all 即可保持代码
可以看到左右文件栏中文件 simply_dn
5. 生成配置文件
接下来让他帮忙生成 dns_config. Txt 配置
文件内容如下：
6. 实践是检验真理的唯一标准
接下来见证奇迹的时刻到了，运行代码测试一下看是否可以达到预期目的
先来安装说明要求的 dnslib
pip3 install dnslib
Defaulting to user installation because normal site-packages is not writeable
Collecting dnslib
Downloading dnslib-0.9.25-py3-none-any.whl (63 kB)
|████████████████████████████████| 63 kB 63 kB/s
Installing collected packages: dnslib
Successfully installed dnslib-0.9.25
WARNING: You are using pip version 21.2.4; however, version 24.2 is available.
You should consider upgrading via the '/Library/Developer/CommandLineTools/usr/bin/python3 -m pip install --upgrade pip' command.
然后启动 dns 服务器
sudo python3 simple_dns_server.py
然后运行 nslookup 查询结果，
nslookup www.example.com 192.168.2.20
7. 泼了一盆冷水
按照配置文件 dns_config. Txt 中的配置 www.example.com A 192.0.2.1 应该查询的结果为 192.0.2.1 才符合预期，我们来试试
这明显是没有读取配置文件中的内容呢，把结果告诉 cursor 让他改进
8. 让 Cursor 面壁思过
可以他修改后代码有两处发生了变化，
点击 Accept all 接受修改
9. 大功告成
重新运行 dns 服务器
sudo python3 simple_dns_server.py
9.1 然后再进行解析查询
这次可以看到返回结果符合预期。
9.2 再来测试一个 cname 的记录，
nslookup shop.example.com 192.168.2.20
可以看到符合配置文件中的设置。
9.3 查询一个配置文件中不存在的解析记录；
nslookup www.cnblogs.com 192.168.2.20
可以看到查询配置中不存在的解析记录时，他会向上层 dns 查询。
至此, Cursor 已经按照要求完成了代码的编写。
最终代码如下：
import socket
import struct
import threading
import time
from dnslib import DNSRecord, DNSHeader, DNSQuestion, RR, A, CNAME, QTYPE
# 上级DNS服务器
UPSTREAM_DNS = '223.5.5.5'
# 本地IP
LOCAL_IP = '192.168.2.20'
# DNS配置文件
CONFIG_FILE = 'dns_config.txt'
# 读取DNS配置
def load_dns_config():
config = {}
with open(CONFIG_FILE, 'r') as f:
for line in f:
parts = line.strip().split()
if len(parts) == 3:
domain, record_type, value = parts
config[(domain.lower(), record_type)] = value
return config
# 查询上级DNS服务器
def query_upstream(query):
sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM)
sock.settimeout(5)
try:
sock.sendto(query.pack(), (UPSTREAM_DNS, 53))
data, _ = sock.recvfrom(1024)
return DNSRecord.parse(data)
except socket.timeout:
return None
finally:
sock.close()
# 处理DNS请求
def handle_dns_request(data, addr, socket):
request = DNSRecord.parse(data)
reply = DNSRecord(DNSHeader(id=request.header.id, qr=1, aa=1, ra=1), q=request.q)
qname = str(request.q.qname).lower().rstrip('.')
qtype = request.q.qtype
dns_config = load_dns_config()
if qtype == QTYPE.A:
if (qname, 'A') in dns_config:
reply.add_answer(RR(qname, QTYPE.A, rdata=A(dns_config[(qname, 'A')])))
elif (qname, 'CNAME') in dns_config:
cname = dns_config[(qname, 'CNAME')]
reply.add_answer(RR(qname, QTYPE.CNAME, rdata=CNAME(cname)))
if (cname.lower(), 'A') in dns_config:
reply.add_answer(RR(cname, QTYPE.A, rdata=A(dns_config[(cname.lower(), 'A')])))
else:
upstream_reply = query_upstream(request)
if upstream_reply:
reply = upstream_reply
elif qtype == QTYPE.CNAME:
if (qname, 'CNAME') in dns_config:
reply.add_answer(RR(qname, QTYPE.CNAME, rdata=CNAME(dns_config[(qname, 'CNAME')])))
else:
upstream_reply = query_upstream(request)
if upstream_reply:
reply = upstream_reply
socket.sendto(reply.pack(), addr)
# 主函数
def main():
sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM)
sock.bind((LOCAL_IP, 53))
print(f"DNS服务器运行在 {LOCAL_IP}:53")
while True:
data, addr = sock.recvfrom(1024)
threading.Thread(target=handle_dns_request, args=(data, addr, sock)).start()
if __name__ == "__main__":
main()
Dns_config. Txt 内容如下：
www.example.com A 192.0.2.1 blog. Example. Com CNAME www.example.com Mail. Example. Com A 192.0.2.2 Ftp. Example. Com A 192.0.2.3 Shop. Example. Com CNAME store. Example. Com Store. Example. Com A 192.0.2.4 Api. Example. Com A 192.0.2.5 Cdn. Example. Com CNAME content. Example. Com Content. Example. Com A 192.0.2.6 support. Example. Com A 192.0.2.7
10. 细思极恐
我们一共给 cursor 说了三句话，他就把所有内容生成了，而且实现了我的要求
第一句话：说明我的需求。
第二句话：让他生成 dns_config. Txt 配置文件。
第三句话：把错误给他，让他改正。
你觉得 Cursor 强大吗，会不会有一天代替你呢
随着 AI 编程工具如 Cursor 的崛起，很多程序员会有一个现实的担忧：“这东西会不会取代我？” 虽然 Cursor 的确让编码变得更高效，但它并不会让程序员 “失业”。相反，它让程序员的工作方式发生转变，未来可能更多依赖于创新和战略性技能，而非简单的代码编写。
1 初级程序员面临的挑战：重复劳动的消亡
对不起，新手程序员，AI 有点 “不客气”。初入行的你，可能从事大量重复性工作，比如模板代码的编写、简单功能的实现、bug 修复等。这些任务通常不需要太多创造力，反而更依赖经验积累和耐心。而这些“繁琐任务” 正是 Cursor 的强项。
例子： 假设你是一名刚入职的程序员，任务是为一个电商网站的后端构建用户注册模块。传统情况下，你需要：
- 编写表单验证逻辑
- 设置数据库交互
- 实现输入数据的校验和处理
而 Cursor 可以自动生成这些常见的模块和逻辑。你可能需要花几个小时完成的模板代码，它几秒钟就搞定。这意味着公司可能会减少初级程序员的人数需求，因为很多基础性代码已可以通过 AI 工具快速生成。
但不要慌！机会依然存在。
初级程序员面对的挑战不在于他们会被完全取代，而是角色和技能将需要重新定义。未来，入门级程序员需要更快掌握以下几个方面：
- 掌握 AI 工具的使用：如何与 Cursor 等 AI 工具协作，将成为基本技能。
- 提升理解业务需求的能力：AI 可以生成代码，但理解业务需求并转化为技术实现仍需要人的介入。
- 跨领域知识：例如理解 UI/UX 设计、产品开发等，让自己不只是 “代码工匠”，而是具备多样化技能的开发者。
2 高级程序员需求上升：你要学会驾驭‘魔法’
相较于初级程序员，高级程序员的前景更为乐观。事实上，AI 工具如 Cursor 的广泛应用，将加速高级开发人才的需求。原因在于，AI 工具虽然能够生成代码，但高级开发工作中涉及的设计、架构和复杂决策仍需要人类的创造性思维和经验。
例子： 如果你是一个高级架构师，在负责搭建一个微服务架构的大型企业系统。你需要考虑：
- 系统的可扩展性和容错性
- 如何设计微服务之间的通信协议
- 如何优化数据存储和检索
这些高级别的系统设计问题，AI 目前无法替代。Cursor 虽然能够帮助你快速生成一些基础的服务逻辑，但当涉及到性能优化、跨团队的技术协作以及复杂的架构设计时，还是得依赖你脑中的 “魔法公式”。
Cursor 成了 “超级助手”，帮你自动生成一些琐碎代码，让你有更多的时间和精力去思考系统整体架构、前瞻性的技术规划、创新功能设计等高层次问题。
因此，高级程序员不仅不会被 Cursor 替代，反而能更加专注于发挥自己的创造力与经验，将 AI 当作工具，提高开发效率。
重点在于：驾驭工具，而非被工具控制。
要做到这一点，高级程序员需要进一步强化自己在以下领域的技能：
- 架构设计能力：了解复杂系统的架构，尤其是能够处理大规模、高并发的系统设计。
- 战略性思维：不仅能写代码，更要思考代码对整个项目、产品和业务的影响。
- AI 工具的深度掌握：高级程序员需要不仅会使用 AI 工具，还能调整和定制这些工具来满足复杂需求。
3 编程技能的演变：你不只是‘代码工匠’，还是‘技术指挥家’
随着 AI 工具的普及，未来程序员的角色将发生重大变化。编程已经不再是单纯的写代码——更多的是思考如何解决问题、如何设计复杂系统、如何与机器智能协作。这让程序员从 “代码工匠” 转型为“技术指挥家”。
例子： 想象一下，你现在的角色不再是坐在电脑前一行行写代码，而是像指挥家一样，分配不同的 AI 工具去处理各个部分：
- 让 Cursor 生成代码
- 让另一个 AI 工具进行代码审查
- 你自己负责把所有模块拼接成一个完整的系统
在这种情境下，编程技能的演变非常关键：
- 战略性系统思维：未来的程序员不仅需要懂得如何写代码，还要懂得如何整体设计和把控技术策略。
- 问题解决能力：AI 工具可以帮你生成代码，但它们解决不了你面临的所有问题——尤其是那些涉及深层业务逻辑和复杂算法的挑战。
- 跨团队协作：随着 AI 工具的普及，开发团队将更加专注于创新性功能的设计和实现。如何与设计师、产品经理甚至 AI 工具紧密合作，将成为开发工作的重要部分。
技能的转型：掌握 AI 与技术的融合之道
程序员们需要学习的不仅是编程语言，还有如何与 AI 共存与合作。未来的核心技能之一是如何将 AI 工具与自己的工作流程无缝结合，从
最终，Cursor 和其他 AI 编程工具带来的不仅是挑战，还有大量机会。虽然初级程序员可能面临某种程度的压力，但未来将涌现出更多高级开发需求，更多侧重于战略、架构和复杂问题解决的工作。
程序员的角色不会因为 AI 而消失，反而会变得更具创造性和价值。Cursor 并不是程序员的 “替代者”，而是他们的“工具箱” 中又多了一件利器。掌握如何与 AI 工具共舞，将成为每一个程序员在未来技术世界中的核心竞争力。
所以，不用担心失业，关键在于如何利用 AI 工具变得更聪明、更高效，并在新技术浪潮中始终保持学习与进化的状态。
还不赶紧去试试 Cursor？让它带你飞吧，感受 AI 编程助手的魔力！
