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2024-09-09 20:58

Cursor的突然爆火,唤起了大模型的又一春

本文来自微信公众号:GLBai,作者:ElliotBai,原文标题:《Artifacts 到 Cursor 的连续爆火,唤起了大模型的又一春》,题图来自:AI生成

文章摘要
Cursor爆火,推动代码生成技术发展,加速AI与人类互动新范式。

• 🌟 Cursor利用自然语言编程,简化代码生成过程

• 🚀 Artifacts带来双向动态交互,大幅提高前端开发效率

• 🌐 Claude-3.5-Sonnet显著领先,推动AI原生应用春天到来

如果你经常刷 X 或者关于 AI 的信息,那么你对 Cursor 这个词肯定不陌生。随便刷刷我的时间线,就能看到 XXX 说 Cursor 太牛逼了啊,我 XXX 小时就能利用它写一个应用出来。



是的,他们说的都是真的。 


我只用了 27 * 3 秒,就写了一个简单的 FLUX WebUI,还加了 Magic Prompt + 历史记录功能。 


而且,这还是用的一个我以前一看就头疼的代码语言。



所以,不得不感叹大模型技术发展之快,很多还在做大模型应用或者模型的公司,也要好好想想,互联网的那套方法,在当下还能不能奏效,现在的这种节奏,可能比敏捷开发还要敏捷。 


“不然 OpenAI 的 GPT-5 出来,就吊打大家”。 


上面的这句话,其实是山姆大叔在去年 11 月的 OpenAI 开发者大会上说的,结果他的对手,Claude 的母公司 Anthropic 帮他做到了。


因为 Claude 在前段时间推出了Claude-3.5-Sonnet:一个在前端代码生成能力上断崖式领先的模型,以及Artifacts :一个直接把前端代码渲染成网页的工具 


加上在 Claude 加持下的 Cursor 持续爆火,似乎让很多人在周边不断唱衰的论调中,似乎又看到了大模型应用落地的另一种新思路——代码生成


Code - Interpreter :代码生成的鼻祖


说起代码生成,就不得不提起鼻祖 - OpenAI 于去年 10 月份左右推出的 Code - Interpreter,当时在互联网上掀起的热度,绝对也不亚于现在 Cursor 和 Artifacts 的热度。 


CI 其实是一个运行 Python 代码的沙盒环境,可以让大模型生成 Python 代码,在 CI 的这个沙盒中去运行,最后再把结果输出,这样子就突破了 tools 的固定范式,能做的事情就变得非常多了。 


但可惜的是,OpenAI 似乎点错了技能点。


之前就很多人吐槽 OpenAI 的工程能力弱,是草台班子,天天被逆向,实际可能是 OpenAI 都是算法大佬 ,压根也没啥前端或者没有啥话语权,所以做 CI 的时候,自然也从 Python 切入了。(对比 Claude 的 Artifacts,就是人家产品设计师想出来的,Artifacts 诞生背后的故事其实挺有意思的,有兴趣的可以自己去Claude官网看看 How Anthropic built Artifacts。) 


然后就是,Code - Interpreter 出来之后,大家 high 了几天,也就不了了之了。为啥呢,Python 这后端代码,在沙盒里,又不能访问网络,又不能操作数据库,画图还只能用 Matplotlib,碰上中文字体还乱码,还能干点啥?


Artifacts:一种新的 AI 交互范式


我其实是个很爱写代码的产品经理,这个事情从我 10 来岁的时候就开始了,虽然这么多年技艺也不精湛,但是那种一行行敲下代码把想法落地的感觉,真的非常非常地酷。然而事实上,光是“代码”这两个字,就能让大多数人望而却步。 


Code-Interpreter 很难让用户持续高潮的原因,大概是因为 Python 输出的,仍旧还是那……*%&……%&……的代码。


而 Artifacts 带给用户的,却完全是另外一种体验,它更像是一个善解人意的设计师,不仅能听懂你的需求,还能立刻给你一个视觉丰富的、可以交互的 UI 呈现。 


这种差异带来的结果是显而易见的。Code-Interpreter 虽然强大,但使用门槛较高,主要吸引了一些技术爱好者和专业开发者。而 Artifacts 则以其直观的交互方式和即时可见的结果,吸引了更广泛的用户群体,包括设计师、产品经理,甚至是完全没有编程经验的普通用户,你只管负责想象,我尽情给你呈现。 


在今天 LangGPT 的群里,大神刚哥甚至用前几天 SuperPrompt 的思路,用 Lisp 版本的 Prompt + Artifacts 创作出来更惊艳的效果。


(图片皆引用自 WaytoAGI ,作者:李继刚,即刻同名)


嗯,甚至可以生成动画。 


Artifacts 的产品设计师 Michael Wang 回忆道:“看到它立即出现在屏幕上,某种东西就……突然通了。这不仅仅是为了加快流程,它改变了我们与 Claude 互动的方式。” 


何尝不是呢,在我认为,它即将改变的是人类与 AI 互动的范式。在 Artifacts 之前,我们与 AI(Bot)的对话更多是单向的、静态的:我们输入指令,AI 返回文本;但 Artifacts 将这种交互变成了双向的、动态的对话:我们描述需求,AI 即时呈现可视化的结果,我们可以立即给出反馈,AI 则可以迅速调整。这种交互模式更接近于人类之间的协作,大大提高了创作的效率和乐趣。



其次,这种新的交互范式对前端开发领域的影响可能是深远的


传统的前端开发流程通常需要设计师出视觉稿,开发者进行编码,然后反复调试和修改。而有了 Artifacts,这个过程可能会变得更加流畅和高效。设计师可以直接与 AI 对话,快速验证自己的想法;开发者则可以更专注于复杂功能的实现,而不是被繁琐的 UI 编码所困扰。 


不要觉得这个事情很遥远,就比如,产品经理也从以前输出需求文档变成了输出 prompt,以前需要很多算法天天炼模型的事情,现在通过 prompt 就能实现了。 


当然,我们也要清醒地认识到,Artifacts 现在还远未达到完美。它生成的代码可能存在 bug,设计风格可能不够统一,功能可能还不够强大。但正如 Anthropic 团队所展现的那样,技术的进步往往始于一个简单而大胆的想法。在这个 AI 与人类智慧不断碰撞的时代,Artifacts 为我们打开了一扇新的大门。它让我们看到,AI 不仅可以是一个强大的助手,更可以成为我们创意的延伸,想象力的放大器。


未来的 AI 交互会是什么样子?也许答案就在我们的想象之中。而 Artifacts,无疑只是这场想象力革命的一个精彩开端。


Cursor:让自然语言编程变成了现实


一年前,我身边还有很多研发的同学非常嫌弃 GPT,觉得自己是无可替代的;同样的今天,读完我文章觉得 Cursor 只是非专业人士自嗨的玩具也肯定大有人在。 


事实上,工程界已经造了足够多的轮子。从基础的数据结构到复杂的框架,从简单的算法到庞大的系统架构,这些都是大佬们智慧的结晶。AI 的强大之处不在于重新发明这些轮子,而在于能够快速理解、组合和应用这些已有的工具。如果 AI 能够熟练运用这些现有的”轮子”,它就已经能够超过大部分的人了。 


Cursor 的革命性正在于此。它不是要取代程序员,而是要成为程序员的得力助手。通过自然语言交互,Cursor 可以快速理解开发者的意图,然后从海量的代码库和最佳实践中筛选出最合适的解决方案。大模型本身就是一种压缩的数据库,我们只是换了种方式在检索而已。 


另外,我们也要认识到,工具用得好不好,一半看工具,另一半看人。


即使是最强大的 AI 辅助工具,如果使用者缺乏基本的编程思维和问题解决能力,也难以发挥其真正的潜力。相反,一个熟练的开发者能够充分利用 Cursor 的能力,将其变成自己创造力的延伸,从而达到事半功倍的效果。


再回过头来看我在文章开头放的几个截图,其实 Cursor 爆火最重要点并不在于它是另外一个 Github copilot,而在于它可以是 Code agent,它同样也拉近了普通人跟“代码/编程”之间的距离,门槛都快踩到地下了。工具的效率提升,可以让人更低成本,更快效率,更专注地去构思创作。


试想一下:换以前如果你有一个想法,想落地,找外包一周,谈价格扯皮一周,对需求一周,等开始已经是半个月以后了,做完说不定黄花菜都凉了;现在,你来定时间!


X:春天在哪里?


AI Native 的口号就没停过,但是谁又能定义得了真正的 AI Native? 


曾几何时,将一个想法变成现实需要漫长的过程和专业的技能。而现在,借助这些 AI 工具,任何人都可以在短时间内将创意变为可交互的原型。这不正是我们一直期待的”AI 原生应用”的雏形吗?


当然,就像初春时节,我们还会遇到寒流和阵雨。这些 AI 工具还不够完美,生成的代码可能需要调整,设计可能需要优化。但正如春天总会到来一样,AI 技术的进步也是不可阻挡的。更令人兴奋的是,这可能只是 AI 原生应用春天的开始。随着技术的不断进步,我们可以期待更多惊喜:也许有一天,我们可以直接用自然语言描述一个完整的应用,AI 就能为我们构建出全功能的产品。 


所以,AI 原生应用的春天在哪里?它就在 Cursor 帮你快速编写代码的时候,在 Artifacts 为你实时渲染 UI 的瞬间,在每一个因为这些工具而得以快速实现的创意中。它就在我们的眼前,在我们的指尖,在每一个敢于拥抱新技术的开发者和创作者心中。 


春天,就在你每一次勇敢的尝试中。


本文来自微信公众号:GLBai,作者:ElliotBai

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