Cursor 效能實戰：這家290 億美元巨頭如何用AI 自動解決80% 的內部支援需求 Cursor CEO Michael Truell 在「財富」雜誌舉辦的Brainstorm AI 大會上透露，團隊開發了一個內部AI 客服平台，已經成功自動化處理了80% 的員工及客戶支援工單。這意味著，Cursor 正在透過“吃自己的狗糧”，向外界展示AI 如何重塑企業的內部工作流程。 極高的自動化率：80% 的工單無需人工幹預· 現象：通常我們認為AI 客服只能回答簡單問題，但Cursor 的內部系統已經能夠獨立解決絕大多數（80%）的支援請求。 · 意義：這不僅是節省人力，更意味著AI 系統已經能夠深度理解公司內部複雜的業務邏輯和技術問題，而不僅僅是做簡單的關鍵字匹配。 打通「資訊孤島」：AI 成為企業全知大腦· 痛點：在大公司中，資訊往往分散在不同的文件、工具和部門中，員工想找個資料往往要在不同系統間切換。 · 解決方案：Cursor 部署了一個內部AI 通訊系統，它打通了公司所有的知識庫和營運工具。員工可以向AI 提問關於公司的任何問題，AI 會瞬間檢索全公司的資料並給出精準答案。 · 效果：大幅提升了資訊流轉效率，員工不再需要去「打擾」同事來獲取基礎資訊。 顛覆認知的生產力數據：資深工程師獲益更多有一個非常反直覺的發現，這可能比「80% 自動化」更值得關注： · 傳統觀點：一般認為AI 程式工具對初級工程師幫助最大，因為AI 能幫他們補足經驗短板。 · Cursor 的數據：根據芝加哥大學的一項研究，使用Cursor 的團隊代碼合併量增加了39%。更令人驚訝的是，資深工程師其實比初級工程師更能利用AI 提升效率。 · 原因推測：資深專家更懂得如何精準地「指揮」AI，他們不僅接受程式碼，更是利用AI 進行架構設計和複雜邏輯的推演。 「前派工程師」模式(Forward-Deployed Engineers) · Cursor 不只把AI 給研發用，還專門派駐了工程師到銷售和營運部門。 · 這些工程師的任務是為非技術部門量身訂做AI 工具。這顯示Cursor 正在把AI 變成一種全公司的通用生產力，而非只是程式設計師的專利。 關鍵結論與啟示透過Cursor 的真實例子證明了AI 在企業級應用中的兩個關鍵趨勢： · 從「輔助工具」到「核心經營者」：AI 不再只是幫員工寫寫郵件或程式碼片段，它開始接管企業內部最繁瑣的支援和溝通流程，且比例高達80%。 · AI 的槓桿效應：AI 是能力的擴大器。能力越強的人（如資深工程師），透過AI 獲得的槓桿效應越大，而非被AI 取代。 閱讀原文
