麥可·特魯爾：23 歲打造 Cursor、挑戰 GitHub Copilot，給工程學生的建議

原始影片：https://www.youtube.com/watch?v=TrXi3naD6Og

Michael Truell [00:01]

我們發現自己對於編程的未來有著真正的興奮感。我想我們退一步，意識到如果我們要對自己的信念保持一致，那麼在接下來的五年內，整個編程的機會將會有所改變，所有的軟件開發將會通過模型進行。我們感覺當時在這個領域工作的人都沒有認真對待這一點。看起來他們有很棒的產品，也在做出一些改進，但並不是真正瞄準於一個，您知道的，所有今日所知的編程都將自動化，建造軟件將看起來非常不同的世界。考慮到這一點，我們開始著手於這項工作。 >> 讓我們從你作為創始人的旅程的起源故事開始。你得追溯到中學時候，當時你在閱讀PJ的隨筆，對吧？ >> 早期我認為，嗯，我一直對創建公司感興趣，已經有很長一段時間了。對很多其他事情也感興趣。我想我最初開始編程是因為想創建一個商業項目，那是我第一次看到代碼。那是過寒假的時候，我和我的兄弟想要創造一款熱門的手機遊戲。我們不太知道該怎麼做，我們在Google上查了怎麼創建遊戲？ 我們聽說需要下載一個叫做Xcode的應用程序。 卻出現了這些奇怪的多彩晦澀的符號，即Objective C，您知道，這仍然存在，但或許不再像當時那麼受歡迎，也有其合理的原因。於是，我們盯著這面難以攻克的Objective C牆，我的兄弟立刻退出了。他再也沒有繼續編程，現在走上了一條非常不同的職業道路，他正在嘗試畫畫之類的事情。但我呢，繼續前進，買了一本Objective C的書，然後最終開始做移動遊戲。這就是我進入編程的起源，沿途我也是PG和Sam的隨筆的忠實粉絲，還有YC裡很多人的隨筆，這某種程度上給我擠出了很大的啟發，甚至來自高中的早期階段。我想有關cursor最神奇的事情是你現在只有24歲，在非常短的時間內創建了這麼一家龐大的公司。對很多人來說，這可能看起來有點像突如其來，但這其實是十多年來的積累。你一直在努力工作和交付許多不同的項目，對嗎？而且你甚至在高中的時候就開始涉足 AI，對嗎？告訴我們一些項目以及你是怎麼開始的。

Michael Truell [02:22]

是的，很幸運能夠早早接觸編程。我也很幸運在早期對AI感興趣，而且不久後對於AI項目有一些很棒的合作者，這之後轉向了移動遊戲，我對移動遊戲並不太在行，因此我建造的一個東西，實際上也是最受歡迎的東西，這是其中的一個技術上最簡單的項目，這也是在初創企業中學到的一堂課，即，代碼並不是一切，那是一款手機遊戲或應用程序，你可以在像鋼琴磚和Flappy Bird中假冒高分，然後將它們發送給你的朋友。這就是引發了病毒的事物。 而不是像是，你知道，辛苦自己手工製作遊戲引擎的事情。 不過，沒過多久，我和朋友對於建造一隻機器狗產生了興趣，我們認為擁有一隻可以不需要編程就可以教會其做事情的機器人將會非常棒。相反地，你可以給予它正面和負面的反饋，就像你給狗那樣。如果它做得好，你可以給它一些獎勵；如果做得不好，你可以說差勁。然後也許你可以教它回來拋球，那個點子真的激勵了我們。但我們並不知道該如何建造它。所以再次步入的地方是，Google，然後進入了很多兔子洞，並開始學習遺傳算法，或許對於建造我們想要的機器狗會有所幫助。然後我們最終學會了這些神經網絡的東西，因為之前有些人在玩遺傳算法並用它們來發展神經網絡，當時參與了像neat這樣的工作。 最終，我和我的朋友確實建造了一些機器人。雖然我們並沒有做出任何能持久的實質性工作，但我們確實做了當時有趣的工作。

Michael Truell [04:23]

當時采納了強化學習算法並使它們更加數據高效，我們努力使它們從非常少的數據點學習，更加準確，知道有幾十個數據點，還有從噪聲數據中學習，因為這些數據是由人類提供的。其實這並不完全像是狗，但我們建造了幾個機器人，其中之一是一個多軸機器手臂，可以揮舞拍子打乒乓球，並且如果你給它適當的感知器，然後給它正向和負向反饋，你可以教它在看到球時揮舞。然後，我們還有這個Kiwi驅動的機器人，我們教它遵循一條線。這其實是一個很好的機器學習教育。部分原因是我們很天真，因為我們並不知道有Torch和TensorFlow這樣的東西，還有很多其他的建構模塊，可能是我們的Google搜索不夠好。 >> 所以你們是從零開始實現你們自己的神經網絡。 >> 是的。 >> 當你15、16歲的時候。 >> 因為我們處理的問題是機器人，因此無法處理的微控制器，所以微控制器的記憶很少，不能容納任何正常的標準機器學習庫。因此，作為我們嘗試建造機器狗的過程的一部分，我們實現了一個自己的小型神經網絡庫，而我記得當時我們並不真正理解這些東西的內部運作，也不是很懂微積分，但我們努力地重新實現了一些神經網絡中的重要概念。我認為這教會了我們許多，儘管後來填補這些基礎知識的間隙花了很多年。>> 然後快轉到anyphere的創立。這是一個有趣的名字，因為cursor並不是它的本質。當你們開始時，剛剛畢業於麻省理工學院，對吧？那是2022年。>> 在2022年你們四個人開始工作的第一個點子是什麼？ >> 是的，cursor的起源是在2021年。我的共同創辦者和我對AI感興趣已經有很長一段時間了。每個人都有他們自己小小的機器狗時刻，其中一位共同創辦者，他在2021年試圖建造一個競爭對手於谷歌，實際上使用LMS，訓練自己的對比模型。另一位共同創辦者則在學術界從事計算機視覺等領域的工作。你知道，我們中的一些人在Google等公司從事推薦系統的工作。但我們對AI非常感興趣。在2021年，我們正在努力弄清楚用這項興趣能做什麼。我們是否去學術界工作，還是加入一個現有的大型AI項目，或者是開創自己的事業？有兩個時刻讓我們非常興奮。其一是看到第一款AI產品開始推出，像是GitHub Copilot對我們來說是經典的例子。另一個則是看到有關AI如何預測將來會隨著這些模型的擴大而變得更好的工作。在2022年初，我和我的共同創辦者進行了一個為期一個月的黑客松，也就是說，我們開始進行有關選擇某個知識工作的區域並建立AI日益成熟的樣子的想法的黑客攻關。

Michael Truell [06:38]

你們為那個第一個點子收集了大量數據，對吧？ >> 是的。所以我們為之努力了很長一段時間的第一個真正的想法是在機械工程中努力建造一個機械工程師的共同駕駛員，並試圖訓練模型以預測您在CAD系統（像Solid Works或Fusion 360）中的行為，這是機械工程的一個環節。在電腦上進行三維建模。我們選擇它因為我們認為這會很無聊，沉悶，競爭不激烈，雖然實際上這是從一開始就糟糕的選擇，因為我們沒有人是機械工程師，而且科學還未準備好進入該領域。>> 但是你們仍然持續了幾個月努力，對嗎？而且你們 också獲取了所有這些CAD檔案，實際上讓某些東西在自動完成的情況下運行了，對嗎？這是它工作時的第一個版本。 >> 是的，我們的許多工作是數據刮取。老實說，就是儘力獲取互聯網上的所有CAD模型。那裡有很多不同的文件格式，還要試著將它們轉換成某種範本格式，因為CAD是一個很奇特的軟件市場，有很多非常流行的系統，它非常分散。同時，雲CAD系統也沒有輕易可導出的文件，而他們不希望你刮取他們的內容，因此這方面有很多工作。此外，當時任何形式的建模工作的訓練基礎設施都相當粗糙，因此在基礎設施設計方面也有大量工作，還有很多對模型的實驗以及如何構建這些CAD系統的擴展，因為這些應用實際上並不是那麼容易擴展。事實上，當時我們還有其他項目在進行中。因此，我的兩位共同創辦者正在致力於一個端對端加密的消息系統，因為其中一位擁有安全研究背景，該系統的想法是像Signal和WhatsApp這樣的應用程序雖然加密了消息的內容，但卻沒有隱藏與誰在什麼時間進行通訊的資訊，其實這在不想信任消息應用提供商的情況下是非常關鍵的信息。因此，知道如果某位記者正在與政府中的某個消息來源通話，僅僅知道他們在溝通就是一個非常重要的消息。 >> 所以，那是在2022年的中間。所以，你們在這個想法上工作了大約6個月，對嗎？ >> 是的。 >> 那麼，那時你們得到了多少用戶，發佈產品時你們有多少用戶？ >> 所有這些項目都在昇華，但幾乎沒有用戶。 >> 在什麼時候你們意識到這個想法行不通？是「哦不，我們都在為此努力。我們想創業，但不行。」那時你的感覺怎麼樣？ >> 我想每個項目的情況都不一樣。對於消息系統，我的兩位共同創辦者在上面工作，技術上是非常令人印象深刻的，但它卻有一些不好的取捨，因為它並不太可擴展。我想他們嘗試將其給別人使用，但並不太奏效。然後他們嘗試轉向B2B，那也沒有奏效。我想在努力尋找CAD想法的幾個月後，對於是否真正對這些領域感興趣的考量，或許還有是否會對某件事感到更有興趣。 >> 所以有一刻你們決定「好吧，這些想法行不通，我們得再轉變。」 >> 是的。你們轉變了三到四個想法，然後最終落到了代碼自動完成的上面。 >> 對，我覺得這樣，我們在初期受到了像Copilot這樣的工具的啟發，我們其實一直在避開AI和編程方面的工作，因為我們認為這過於競爭激烈，而到現在仍然是如此。

Michael Truell [08:42]

這是初步的，因此在基礎設施方面有很多工作，並且進行了許多模型實驗，以及大量的嘗試如何將擴展工具塞入這些CAD系統，因為它們，您知道，我們在構建一個擴展，這些應用實際上根本不可擴展。當時實際上還有其他項目在進行中。所以，我的兩位聯合創始人正在專注於一個端到端加密的消息系統，因為其中一位有安全研究的背景，該想法是像Signal和WhatsApp這樣的應用程序加密消息內容，但卻不隱藏誰在何時與誰交談，如果您不想信任消息應用提供者，這其實是非常關鍵的信息。因此，您知道，如果一位記者正在與政府的一些消息來源交談，僅僅知道他們有在溝通，實際上就是一個非常重要的資訊。>> 所以，那是在2022年的中間。因此，您們大約在這個想法上工作了六個月。>> 是的。>> 那時您們有多少用戶？您們發佈產品了嗎？>> 這些項目都被提升了，基本上沒有用戶。>> 您們什麼時候意識到這個想法不起作用？就像，哦不，我們都在為此工作，我們在嘗試創建一個初創企業，但這並不奏效。那一刻是什麼樣的體驗？>> 我認為每個項目的情況有些不同。我想對於我的兩位聯合創始人所工作的消息系統，它在技術上非常令人印象深刻，但卻有一些不好的權衡，因為它不太具擴展性。他們試著給人們使用，但實際上並不奏效。然後他們又試著進行B2B銷售，但也沒有成功。我想在嘗試獲得CAD想法的立足之後幾個月，那是在為終端用戶使這些模型真正有用而努力的許多個月之後>>，然後還在想我們到底對這些領域是否真的感興趣，還是其實有其他事情讓我們更興奮。>> 因此，您可能有一個時刻決定，好吧，這些想法不起作用，我們必須再次轉型。>> 是的。您們在進入代碼完成之前，轉變了三、四、五個想法。>> 是的，我認為我們一開始受到了像copilot這樣的工具的啟發，並且我們避免過早地開始工作。

Michael Truell [10:50]

所以>>到2022年，GitHub Copilot預估已經達到了1億的收入 >>我想還多 >>潛在還更多。對。 >> 而你們在想「哦，我們可以比GitHub Copilot做得更好，因為人們認為這個遊戲結束了。」像是「嘿，GitHub」。 >> 我們當時並不認為自己能做到。在經過一段時間的捲入某些想法，之後並不再感到興奮，最終這些想法也沒有真做出來之後產生了絕望的心情，這種心情或多或少形塑了你在乎的東西以及你的目標。最終我們意識到自己對編程的未來有著真正的興奮感。我覺得我們也看到了其他人在這個領域對其產品的努力。我們也看到了技術如何發展。然後我們退了一步，意識到如果我們對我們的信念保持一致的話，接下來的五年全部的編程將會有改變，所有的軟件開發將會通過模型流淌。當時在這個領域工作的人感覺好像並沒有真正重視這一點。當時看起來，他們擁有偉大的產品，並正在使它們變得更好，但並不是在朝著實現今天所知的編程自動化的目標，結果開發軟件的方式將完全不同。考量到這一點，我們開始著手於這方面的工作。 >> 這是一個大膽的舉動，因為你們說好吧，我們要停止所有其他想法的工作，而你們對編程仍然感到興奮，儘管房間裡有這個巨人的GitHub Copilot。最終你們決定去解決這個問題。 >> 當時並不感覺是大膽或是一個舉動，因為感覺就像是一群人坐在客廳裡，面對著筆記本電腦。而不是像是您知道的，旋轉某個龐大的公司，但我們其實是這樣做的，您知道的，最初我們是小心翼翼地進入這一領域，我們那時在想，或許我們會製作一個為安全審查而設的非常利基的工具，也許我們會嘗試專注於這個特定軟件領域的工作。 我們思考著為量化分析師打造產品，以及針對量化研究人員製作的一些原型和事物。但在如此做的同時，我們持滿了對cursor可能性的一堆想法，即如果我們專注於在AI環境中編程，這些都會是試圖最佳方式的問題。於是我覺得我們對此充滿了信念，並有一大堆興奮的情感。因此某個時點我們決定去實現它。

Michael Truell [12:50]

對。 >> 而這是在2022年底，對吧？當你們決定做出這個轉變的時候，你們多快發佈了第一個產品？第一個產品看起來怎麼樣？發佈後幾週之內可能就發佈了，發佈的時候又是什麼樣的情況？ >> 嗯，我們確實花了一些時間才對外公開推出某些東西。 >> 嗯。 >> 我認為從第一行代碼到開放它大約花了三個月的時間。 >> 哦，天啊。 >> 起初我們所做的是從零開始建立一個所謂的編輯器。 >> 哦，天啊。 >> 這仍然利用了一些開源的構建塊。 有許多優秀的原始組件，例如code mirror和語言服務器，有很多開源技術可以幫助您建立編輯器，但嗯，是的，它是從零開始組合的，並且當時我們有自己的遠程SSH版本或自己的copilot集成，因為我們當時還沒有任何自動完成功能，您知道您需要自己構建自己的權限系統，您必須構建所有自己的語言服務器集成，實際上這是一個很大的開發工作，像這樣的事物在如今日常編輯器市場上是相當高的要求，我們發現實際上是要花四周的時間才能建造出我們能夠作為日常驅動工具使用的東西。我們可能在四個星期後將其交給第一批測試者，然後再過四個星期就推出了，當時仍然非常原始。對於公開發售來說，當時感覺並不是一件大事。>> 你在第一個版本中學到了什麼？因為你們從頭開始建立了一個代碼編輯器。你們還沒有進行整個分叉。 >> 是的。並且我們心中有些擔憂。我的意思是，我們有些人或許並不太喜歡我們已經建立的東西。我覺得，我們相對投入去做它且專注。但我們從中學到了什麼呢？嗯，我認為我們初步學到了AI功能的一組基本概念，當我們開始時，我認為此時只有一個關鍵命令來拉起這個類似於控制台的編輯器，然後您要求它去做某件事情，然後AI會完全瞭解，哦，對於這個方面確切地想讓它怎樣做？您知道，您想要得到的回應是像聊天回饋還是您希望等的那種代碼建議？還是您希望它去搜索您的代碼庫回答問題，或者您希望它進行很長或者很短的運行，而實際上並沒有太多的控制，所以我們學會了嗯，根據2022年底的技術，實際上它的形態必須看起來有些不同，因此我們學會了前期的AI功能，然後成為cursor的核心部分，透過不斷的迭代，無論是為自己還是為大家。 我認為我們學到的另一件事是，我們非常迅速建立了一個功能完整的代碼編輯器加上一些我們認為很棒的AI內容。但然後，一個功能完整的代碼編輯器是更長遠的路徑。我們認為，FS code的開發過程持續了12年，是最早的TypeScript項目之一，並有許多人參與。然而，我們卻感覺我們可以僅在幾個月內為整個世界搭建出一個類似的產品。我認為我們很快就意識到，這並不是事實，並且我們的時間最好花在專注於AI功能上。因此，類似於瀏覽器通常基於Chromium的渲染引擎，我們隨後便基於VS Code進行建構。

Michael Truell [14:44]

還有一件事情你們那時也實現了自己的模型對嗎？在那時你們得到了很多來自codex的啟發，對吧？ >> 嗯，是的。所以當我們決定開始做我們第一個實際花費了一些時間的想法，即試圖幫助機械工程師提高利用AI的效率時，有一件事是，當我們籌集到第一輪的資金時，因為從一開始我們就需要資金來進行一些模型訓練，因為你無法利用現成的模型來啟動它們，它們在這項任務上並不夠好。我們在初期宣傳的一篇論文實際上是最初的Codex 的論文，因為根據我們的計算，Codex是GitHub Copilot背後的第一個自動完成功能模型，實際上訓練它的成本並不高，儘管在2022年初的時候，人們談論訓練AI模型的成本非常高，我想，嗯，我的計算可能是錯的，但我想這大約花了10萬美元的訓練費用。然後在這次機械工程的探索中，我們實際上自己進行了訓練，然後當我們開始cursor的時候，我認為我們有些受傷了，因此我們想盡可能實用，而不是重新發明車輪。因此，我們開始時什麼都不做。在2023年的過程中，您知道，在調整產品的過程中，這就變成了一個相當重要的產品槓桿，特別是在我們開始擴張時，獲得了許多人使用產品的時候，這也賦予了您利用產品數據來改進產品的能力。因此這實際上是公司需要建立的一個重要能力。YC的下一期計畫目前正在接受申請。你有創業的想法？請到ycombinator.com/apply進行申請。現在申請永遠不會太早，填寫申請將提升你的創意。好，回到視頻。 >> 到2023年發生了什麼，當時你們仍然不確定cursor會成功嗎？你們仍在和共同創辦者討論是否應該再次轉變。是的，這個想法是否仍能運作？你們仍然在努力增加用戶量，對嗎？因為需要很長時間才能實現收入，對嗎？ >> 是的。我想在2023年，公司的成長數字還是偏小，我認為我們正在做的工作並沒有明確的下一步。我認為，可能有些市場非常適合立即與一大批人交談，嚴謹地列出他們的問題，真的進行系統地和徹底地思考每個問題的解決方案是什麼，然後進行優先排序並從那裡開始。但我想我們現在所處的領域卻是有些不同的。我們是在這個針對最終用戶的應用程序中，沒有多少複雜性預算。我們試圖建造使用AI的最佳編碼方式。所以很多工作是在使用我們當前的工具下，到底能做到什麼。還有很多事情你可以寫下來，如果你能建造出來會很有用，但確切地說如何實現它，然後細節部分並不完全清楚，所以，對，在2023年，經歷了很多時刻，而且就我早期的用戶基礎來說，如果你只是跟隨他們的需求，那麼你就會稍微被拉向不同的方向，然後我們最終也會對此進行一些小的操作。你知道，我們有一個非常大聲的用戶群，用戶群並不會知道如何編碼，我們討論過是否要專注於這些人。我們還有一部分用戶想讓我們做一些技術架構特定的事情。也就是僅僅針對一種技術進行構建，降低了我們的工具縱深，最終我們也付出了很大的努力去抵制這些想法。2023年經歷了大量的早期原型和在沙漠中徘徊，然後解決問題，不僅是建立這款軟件，也建立我們自己的模型以改善API模型或在某些地方替代它們，例如我們的標籤，我們的下個編輯預測，然後究竟如何做到這一點。 >> 你們在2023年從零增長到100萬對吧，這的確需要很長的時間才能到達，對嗎？嗯，是的，實際上稍微多一點，但大致是這樣。>> 然後2024年是一個瘋狂之年。你們在一年內從100萬增長到1億。告訴我們這種復合增長的驚人之處，因為你們保持著每週10%的成長，這是怎麼發生的？ >> 所以，早期數字感覺很小，然後增長的幅度也在持續增長。我想有幾個因素真的推動了我們的增長。嗯，我們所處的市場，如果你讓產品變得更好，基本上會立刻在數字上看到變化，您知道，有越來越多的增長出現。我們大約感受到這種轉變，您知道，當我們首次讓cursor能夠了解到代碼庫的時候，當我們首先了解如何預測您的下一個操作時，然後當我們將其變得更準確，更快、更雄心勃勃時，它可以預測一系列更改，然後當我們讓AI模型能夠在您的代碼庫中進行更多操作時，然後迅速做到這一點。因此，整個過程中，我們一直只是專注於提升產品品質。該增長也在不斷持續。嗯，我並不認為這對所有市場都成立，但我認為我們所處的市場上，最終用戶的偏好是非常重要的。如果你做到最好的，大家會聽到並且會談論這一點。這事情持續了很長一段時間。我覺得有趣的是，在那段時間內，YC公司也發生了很大變化，因為當我們詢問公司搭建應用程式所使用的技術堆棧時，從一批到另一批之間有著天壤之別。我記得在2023年，我覺得大約只有一位數的批次會使用cursor，而在2024年，則是80%。這就像野火般地蔓延，最好的創建者都在使用你。

Michael Truell [16:42]

你們也進入了他們的推特動態，對吧。 >>對，推特動態。那是很多採納來自哪裡？你們的增長是怎麼來的？所以在一開始我們推出編輯器的時候，我們試圖在社交媒體上進行傳教，實際上我的一位共同創辦者在2022年我們在開展一些不太成功的想法時，保持他前進的動力是他開始在網上發帖並明確地試圖累積很多的追隨者，這不是通過正常的社交媒體流程，而是通過談論AI，實際上這是令人驚訝的，某個人在這段時間的程度上，能夠讀取所有的論文、深入思考當時究竟發生了什麼、公開談論這些並且被該領域的有影響力的人認可。因此，當時則有一個特定的開源模型，Flynn T5，多個AI項目最終使用了這一模型。他們通過我的共同創辦者純粹因為他在推特上貼文而發現了這一模型的好處，因此他成為了一種非常小眾的SF微名人，他實際上公開推廣了這個產品。因此，在我們首次推出時，有點像電影魔法的演示。我們首次啟用候補名單，獲得了我們第一批用戶。我想這幫助我們啟動了，但之後，我們便漸漸遠離了這一點，並在2023年選擇了隱居，專注於我們的產品。這真的就是透過口耳相傳的方式進行傳播。

Michael Truell [18:49]

這真的就是透過口耳相傳的方式進行傳播。在那一年，我記得有幾次主管會說「伙計，產品已經足夠好。「我們不用再專注於此，讓我們把它擱置。」然後會進行為期兩個月的沖刺，試著做某類似的事情。還有一些先前的計劃，我們的計劃都完全失去了效果。>> 到那時，在2024年，Kurser的規模如何？當時公司規模多大？ >> 嗯，在2023年是相當小的，我的共同創辦者是優秀的工程師，所以，我們四個人能在不雇用人的情況下發展得相當好。我們在選擇第一批員工和如何具體執行方面也歷經了多次失誤。我覺得在早期我們都非常耐心，專注於招聘上比一般要少，推測我認為我們在2023年末時的員工其實仍然不足十個人。 >> 是的。 >> 太驚人了。

Michael Truell [20:58]

所以 >> 不，我想變化一下話題，聊聊你對編程未來的看法。 >> 我們從一開始就是這種中間路線的押注，當我們開始創辦公司時，雇用第一批員工，大家對這一點投來奇怪的目光，你知道的，為什麼你會，我的意思是到2022年底並不完全如此，對吧？因為在某種情況下，所有事情都發生了，整個世界在2023年初醒來。但尤其在2022年，當我們專注於CAD和早期代碼時，人們覺得從事AI工作是很奇怪的。有些人對這是否值得投入時間顯得無法徹底說服，並且這項技術還有很多出色的應用大多數在AI。甚至在我們領域，那些關注的很多人只是專注於優化已經存在的形式，而只是對那些產品做出少許改善。與此同時，在我們的社交圈和專業圈中，也有很多人會思考，為什麼不貢獻於AGI的事物呢？你知道，你現在所做的一切在一兩年後，會被淘汰。 >> 我認為我們一直都抱有這種觀點，認為在接下來的幾十年裡將會有許多非常有價值的東西可以建造。 AI將會是這項變革的技術。اذ ربما比最近幾百年內的任何技術革命都要更多，但這將需要幾十年的時間。這將是一個全行業的努力，所有獨立的能力都需逐個落到位，以便真正達到變革電腦上的現有軟件建造的末端狀態，或是其他一些或許會被AI改變的知識工作領域。 >> 而是的，我認為具體近端的，對於我們所服務的最終用戶的專業工程師，市場相對我們所服務的，代碼仍然至關重要，接下來會有一個漫長而混亂的過渡期，你將會越來越多地像是與AI協作，它會成為一名越來越像同事的夥伴。也可能會成為一種非常先進的編譯器，能夠為您隱藏某些代碼，你將需要閱讀邏輯，對，可以評審它和編輯它。因此，>> 你認為什麼技能仍然會有意義？大家該學習些什麼或停止學習什麼？ >> 我認為編程，就像數學一樣，無疑是一種優秀的通識教育。>> 我認為這一點永遠不會消失。我也認為學習計算機科學帶來很多實用技能，目前有很多學生進入動態行業，所學的特定知識並不是特殊關鍵的，更多的是沿途所獲得的學習經驗。這在AI背景下也是如此。那你對於觀眾有什麼建議？如果說有個年輕的Michael Trello，還不滿三年前，他想和你一樣，跟你三年前創辦cursor一樣。那他如今該怎麼做呢？>> 我認為只要專注於自己感興趣的事物，並且和那些你喜歡的人一起做到這一點，像是尊重他們的人，並且認真的去做。我想許多在校學生都面臨著拉扯著進入單純向性的競賽來進行選擇，為何不專注於長時間去建立某個有意義的事物。

Michael Truell [23:17]

實際上，這完全是通過口耳相傳。在那一年，我記得有幾次，團隊中的成員會說些像，「夥伴們，這個產品已經夠好了。讓我們把它擱置一旁，專注於增長工程。」然後會有大約兩個月的沖刺，去做這種版本的事情。嗯，這最終比起我們在那一年所做的其他事情來說，實際上並沒有成功。>> 到了2024年時，Kurser的規模有多大？公司當時有多少人？>> 嗯，2023年時的規模相當小，我的聯合創始人是非常出色的工程師，因此我們有四個人，所以在不招聘任何人的情況下，我們能走得相當遠。我們也有自己的失誤，並在找出第一批招聘人員和如何具體執行這一過程方面摸索。因此，早期我們都非常耐心，而且，您知道，我們的招聘關注明顯不夠。嗯，我想我們到2023年底時幾乎只有單位數的人。就像我們還不到10個人。>> 是的。>> 真不可思議。所以，我有一個好奇的問題，現在稍微轉變一下，您對編程未來的看法是什麼？>> 我們從一開始就有這種中等風險的想法，當我們著手建立公司，並開始招聘我們的第一批員工時，我們會受到一些奇怪的目光，您知道，為什麼會在2022年底的時候這樣？因為事件發生後，整個世界在2023年初醒了過來。但特別是在2022年，當我們在工作CAD項目和早期的代碼工作時，人們認為進行AI工作的想法是有點奇怪的。人們並不完全相信這是時間的好用法，並認為會有很多很棒的應用從AI中出現。即使是那些對AI感興趣的人，還有一堆專注於優化已存在形狀的技術，也只是讓這些產品變得稍好一些。與此同時，您知道，在我們的社交圈和專業圈中，還有很多人認為，哦，為什麼不去做AGI以外的任何工作呢？您知道，您目前正在進行的所有工作，在一兩年後，大約在2022年，將會消失。

Michael Truell [25:32]

您知道，大約在2022年，將會消失。是的，我認為我們一直持有的觀點是，在接下來的幾十年中會有很多非常有價值的事情可以建立。AI將成為一種變革性技術。嗯，或許比最近幾個世紀以來任何技術革命還要顯著，但這需要幾十年。這將是一場行業範圍的努力，將會有許多獨立的能力，均需要實現才能真正達到變革在計算機上構建軟件，或其他可能會被AI轉變的知識工作領域。是的，我認為具體在短期內，我們認為對於專業工程師，這是我們所服務的終端用戶，您知道，代碼仍然非常重要，而將會有一段漫長而混亂的過程，您將越來越多地與AI合作，它會越來越像一位同事。它也可能變得像一個非常先進的編譯器，開始幫您隱藏一些代碼。您需要閱讀邏輯，並且，嗯，審查和編輯它。所以，>> 您認為哪些技能仍然會很重要？每個人應該還在學習什麼，或者應該停止學習什麼？>> 我是說，我認為編程就像數學一樣，這可以算是一種良好的普遍教育。>> 嗯，我不認為這會消失。我也認為從目前學習計算機科學中會有很多實用技能。我是說，當人們進入動態產業時，他們在學校裡學到的具體知識並不是特別關鍵，而是在途中獲得的學習經驗。對於AI來說，我不認為這一點有改變。您會給觀眾什麼建議？例如，如果有一位年輕的Michael Trello，可能不止是三年前，他想要和您一樣，在他開始Cursor之前，應該現在在做什麼？>> 我認為只要專注於自己感興趣的事情，並且和您喜歡並非常尊重的人一起做這些事，並認真對待這些事情，這是重要的。是的，我認為對於許多在校學生來說，有太多事情會拉著你去做更多的檢查事務，而少去專注於隨著時間建立一些東西，並真正關注於...

Michael Truell [27:45]

好，讓我們給Michael一個掌聲。>> 謝謝你。>> 嗯，當然。謝謝你邀請我來。