Cursor是如何一步步走到今天的？ 看了a16z的cursor訪談，我覺得有幾個點很值得AI創業家學習： 一、敢於嘗試，也敢於放棄 Cursor的創始團隊最初嘗試為CAD領域建立AI 3D工具，但因缺乏深刻的行業認知（「創始人-市場不匹配」）而失敗。 這個教訓讓他們意識到，必須從自己最熟悉的領域著手。 他們敢於嘗試，也敢於放棄。回歸到自己擅長的領域。 這也就是為什麼AI程式工具是AI領域內發展最快的專業化Agent產品。 因為行業專家，用戶，和開發者，是同源一體的行業knowhow很重要，有knowhow才懂得流程和痛點 Dogfooding也很重要，如果自己不是用戶，那麼產品做不好編程更重要，有一個好想法，就差一個工程師了，這往往是創業者多數的情況，但工程師不一定理解業務，不一定有knowhow，也不一定會自己用產品 但AI程式設計是三位一體了，開發者既是產業專家，也是用戶，AI模型也有相關的能力支持，市場也存在大量需求，所以AI程式設計先爆發了。 二、套殼縫合，做到極致與基礎模型公司競爭在早期是不切實際的。他們聰明地利用了當時現有的API，避免了耗時耗力的模型研發。 他們也沒有選擇從零建立一個全新的編輯器，而是決定Fork VS Code。 這個決策有兩個支撐，第一個是市場熟悉VS code，第二個支撐是Github Copilot也教育了市場得到了驗證 所以決策目標很清晰，就是在已驗證的市場中，靠套殼縫合工程化，來打造出體驗好幾倍的產品 三、五步驟建構產品飛輪 1.打造最佳產品，靠套殼縫合獲得體驗優勢的先機窗口 2、贏得管道和用戶，成為心智首選 3、取得稀少資源，使用者數據與資本槓桿 4.反哺底層模型，利用資源客製化模型，進一步強化產品護城河 5.產品再進化，利用模型能力再次革新產品體驗，進入循環 四、增長期甜蜜的煩惱早期流量暴增時，團隊會面臨各種宕機問題，k8s，資料庫各種瓶頸，API也會有各種單點故障。 這裡的啟發是： 1.從一開始就採用多雲架構（AWS, GCP, Azure），並利用專業的第三方服務（如PlanetScale解決資料庫分片問題），而不是試圖所有問題內部解決。 2.主動尋找並整合全球所有可用的模型API資源（包括各種Token經銷商），將流量分散到多個供應商，以提高系統的韌性和議價能力。 五、人才 1、為了招募前10名核心員工，團隊做了各種“瘋狂的招募特技”，這裡有個小故事挺有意思，一位頂級候選人拒絕offer後，他們會直接飛到候選人所在的國家再次當面溝通。再次被拒絕後，他們會“編造”一個幾個月後在舊金山舉辦的“頂級研究員晚宴”，邀請候選人參加，只為創造一個再次對話的機會，並最終成功招募。 2、兩天試用期面試：所有工程和設計職位的終面候選人，都必須到公司進行為期兩天的帶薪專案試用。 這樣做有幾個好處： - 評估真實能力：考察端到端解決問題的真實能力，產品感覺，與主動性 - 文化匹配：互相評估感覺是否一致，是否願意一起工作 - 降低離職風險：在入職前了解工作狀態，提高長期留存率 這個模式後來也被運用到了銷售招募過程中，讓銷售來處理銷售線索 3.靠併購買人（和位元組類似） 例如Cursor買了Supermaven，主要是為了創辦人Tabnine，他是Copilot的前身的創建者。同時獲得了一批精英團隊。 以上是Cursor在a16z訪談中提到的一些有趣的事情，訪談連結👇🏻 https://t.co/A1cfhv0uXM
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