在 AI 工具爆发的时代，Cursor 因其独特的设计与对开发者真实问题的深度关注，正在成为开发者群体热议的焦点。
一、Cursor 的起源与快速成长
Cursor 背后的初创公司 Anysphere 成立于 2022 年，而 Cursor 的首个版本在 2023 年 3 月推出。仅仅两年时间，Anysphere 就完成了 9 亿美元的 C 轮融资，公司估值高达 99 亿美元！更令人惊讶的是，Cursor 的年收入已经突破 5 亿美元，这在开发工具领域几乎前所未有。
Cursor 的快速普及也得益于企业级市场的认可：财富 500 强中超过一半的最大科技公司都在使用它。这不仅显示了 Cursor 的市场认可度，也侧面反映了其使用率和增长速度极快，在短时间内就能与 GitHub Copilot 等成熟工具形成竞争。
二、什么是 Cursor？
Cursor 是一个 AI 驱动的智能开发环境（AI‑powered IDE），由 Anysphere 公司研发，定位不是简单的代码补全插件，而是一个真正'理解你的代码库'的开发工具。它基于大型语言模型，对整个项目语义进行深度理解，并可以用自然语言进行交互与编程。
从某种意义来说，Cursor 更像是一个开发者的智能'协作者'而不仅仅是一个编辑器。它被越来越多的工程师用于解决真实的开发难题，尤其是在面对跨文件重构、复杂代码搜索与快速迭代时。
三、Cursor 的核心内容
Cursor 的核心内容主要由以下几个部分组成：
1. 语义索引与安全索引部分
Cursor 会在项目打开时对整个代码库进行索引，生成'语义图'。实现方法如下：
- 代码拆分与嵌入：Cursor 会将每个文件拆分成小块，每块生成向量嵌入（embedding），便于向量搜索。
- 安全处理：文件名和代码被加密和混淆，避免在服务器端泄露敏感信息。
- 向量数据库存储：嵌入存储在专门的向量数据库中，用于快速匹配查询。
- Merkle Tree 保持索引同步：客户端和服务器端分别保存 Merkle 树，通过比较哈希值，只重新索引被修改的文件，从而节省计算资源和带宽。
这种架构保证了 Cursor 能在不上传完整源码的情况下，实现全局语义搜索和自然语言问答功能，同时保持安全性。
1.1. 使用代码块进行语义索引
为了支持像上文提到的向量搜索，Cursor 需要先将代码拆分成更小的块，创建嵌入（embeddings），并将这些嵌入存储在服务器上。具体流程如下：
- 创建代码块：Cursor 会将每个文件的内容切分成小块，每一块将作为后续的嵌入单元。
- 生成嵌入而不存储原始文件名或代码：Cursor 不希望在服务器上存储文件名或源码，因为这些信息可能被视为机密。它会将文件名混淆，并将代码块加密后发送到服务器。服务器解密后，使用 OpenAI 的嵌入模型或自研模型生成嵌入，并存储在向量数据库（Turbopuffer）中。
生成嵌入需要大量计算资源，因此在 Cursor 的后端利用云端 GPU 来完成。对于中型代码库，索引通常在一分钟以内完成，而大型代码库可能需要数分钟甚至更长时间。用户可以在 Cursor 的设置中查看索引状态（Cursor Settings → Indexing）。
1.2 使用 Merkle 树保持索引最新
在编辑代码库时，无论是使用 Cursor 还是其他 IDE，服务器端的索引都会逐渐过时。一个简单但低效的解决方案是每隔几分钟重新索引所有文件，但由于索引计算量大，并且传输加密代码块会消耗带宽，这并不理想。Cursor 的做法是使用 Merkle 树和高延迟同步引擎（每 3 分钟运行一次）来保持服务器索引的更新。
