放开那代码让我来Cursor 帮你写代码的奇妙之旅

让我们开门见山：编程很酷，但也很折磨人。那些长时间盯着屏幕，debug 无休止的日子，只有程序员懂得它的酸爽。而就在这个编程焦虑的世界中，Cursor 横空出世，带着一系列魔法功能，如同你手中的一根智能魔杖，让写代码变得像煮速冻面一样简单。

Cursor，一款基于 AI 的编程助手，号称可以从自然语言生成代码、自动修复 bug、甚至帮你写文档。它到底是怎样炼成的？又如何在编程界掀起一场技术革命？它会是程序员的终极福音，还是带来失业的寒风？今天，咱们就来聊聊这个神奇的 AI 工具。

1. Cursor 的起源：AI 编程助手的崛起之路

话说，人工智能在过去十年大展拳脚，从会下围棋的 AlphaGo 到会画画的 DALL·E，AI 无处不在。可程序员们却发现，AI 一边让他们失业（嗯，自动化），一边又离不开他们（嗯，调试代码）。于是，一个天才团队想：既然 AI 可以干那么多事情，为什么不帮程序员也省省力呢？

于是 Cursor 诞生了，它利用了 AI 的核心技术，尤其是自然语言处理（NLP）和大型语言模型（比如 GPT-4），来辅助程序员完成各种编程任务。最开始，它只能做些简单的代码补全和错误提示，简直就是个 “高效的智障小助手”。但随着技术的演进，它变得越来越聪明，能完成的任务也越来越多，逐渐从一个“代码秘书” 升级为一位“编程魔法师”。

2. Cursor 的超能力：AI 编程助手的终极武器

你可能会问：“Cursor 到底能做什么？它能帮我写完项目吗？” 别急，它虽然还不至于替你全程搞定，但绝对能帮你省下不少头发。

2.1 代码自动补全：终于不用手敲那些烦人的细节了

还记得那些每次写循环或函数声明时都觉得眼睛发疼的日子吗？Cursor 直接解决了这个问题。它能根据你当前写的代码，自动为你补全后续代码。这就像是有个聪明的小助手，时刻站在你身边，看你码字，然后说：“哦，我懂你要干嘛！我来帮你补全后面的代码吧！”

例子：你写了一个 for 循环，Cursor 可能已经猜到你想遍历某个数组，然后自动补全了循环体内的逻辑。就像它比你还懂你一样。

2.2 自动错误检测与修复：Bug 猎人出动

Cursor 不仅是个高效码字小助手，还是个 “Bug 猎人”。它能自动识别代码中的错误，并提供修复建议。举个例子，当你写错了一个变量名，Cursor 会立刻弹出提醒：“老铁，这里有问题，帮你修复了。”

如果你曾因为一个逗号漏了半天没找出来，那你可能会立刻给 Cursor 磕头感恩。

2.3 从自然语言生成代码：程序员的‘心灵翻译器’

这是 Cursor 的杀手锏之一。它能将你的 “人话” 翻译成“机器话”。比如，你输入一句话：“我需要一个函数，计算所有奇数的平方和。” Cursor 就会基于你的描述生成相应的代码。想象一下：你不再需要脑补复杂的逻辑流程，只需说出需求，代码立马呈现。

2.4 代码优化建议：做你的编程导师

Cursor 不仅帮你写代码，还帮你写得更好。它可以提出代码优化建议，告诉你哪里可以使用更高效的算法或更简洁的语法，就像一个贴身的编程导师，随时随地为你指点迷津。

2.5 自动文档生成：帮你偷懒的终极工具

还在为写文档头疼吗？Cursor 自动帮你生成注释和文档说明。你写的每一行代码，它都能帮你配上优雅的注释，完美解决 “代码如诗，注释如坟” 的局面。

2.6 多语言支持：无论你在哪个‘编程国度’

Cursor 不仅局限于一种编程语言，它支持多种编程语言——Python、JavaScript、Java、C++，你能想到的主流语言，它基本都能搞定。这意味着，你可以在任何编程语言的环境下，享受 Cursor 的 AI 魔法。

1. Cursor 的使用场景：编程的各个角落都有它的身影

1.1 快速原型开发：用它写代码，就像开了加速器

当你需要快速构建一个产品原型，Cursor 能帮你省掉大量的时间。它可以自动生成代码，帮你迅速验证想法。再也不需要花数小时从零开始搭建一个项目了，Cursor 可以帮你直接 “从头到尾” 生成基础逻辑。

1.2 复杂项目调试：它是你调试中的 “侦探助手”

大型项目中，调试代码是一件费时费力的事。Cursor 能够通过智能分析自动发现错误，甚至提出修复方案。在面对复杂的系统调试时，它就是你最强大的 AI“侦探助手”。

1.3 学习编程的新手福音：它是 “带你飞” 的导师

对于新手来说，Cursor 简直就是梦寐以求的老师。不会写代码？没关系，Cursor 可以把你的自然语言描述翻译成代码。不会调试？没问题，它自动帮你找出代码中的问题。它不仅能让你快速上手编程，还能帮你学会如何优化代码，事半功倍。

1.4 跨语言项目：开发者的多语言助手

如果你正在开发一个跨语言的项目，Cursor 的多语言支持让你不再需要每次切换语言时都得重新适应。它会帮你快速转换思维，不管是前端的 JavaScript，还是后端的 Python，都能轻松搞定。

2. 让 Cursor 写一个 dns 服务器

今天我们来使用 Cursor 写代码，体验一下他到底是超级牛批呢还是小菜鸡一枚。

下载安装

官网：https://www.cursor.com/

下载安装、注册登录这里略过，把内容留给有用的部分吧。

2. 开始使用吧

我这里随便新建一个文件夹 MYCURSOR

然后 Command + i 弹出对话框。

3. 写一个 dns 服务器

输入我想让他实现的功能

用 python 写一个简单 DNS 服务器，要求包含的功能:

支持查询 A 记录、CNAME 记录。
可以设置上级 DNS 服务器，如设置上级 DNS 为 223.5.5.5。
从 dns_config. Txt 中读取内容，如果 dns_config. Txt 中没有对应的解析记录则去上级 DNS 服务器查询，如果有则返回结果，
Dns_config. Txt 内容格式如下：

www.abcd.com A 1.2.3.4

www.asdf.com CNAME www.baidu.com

我本地 IP 为 192.168.2.20，要求可以使用比如 nslookup www.abcd.com 192.168.2.20 进行查询。

几秒后，在他一顿猛如虎的操作下给出了不知道靠不靠谱的内容，且来欣赏一番。

不仅写出来 simple_dns_server. Py 文件还是给出了使用说明。

初版

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import socket
import struct
import threading
import time
from dnslib import DNSRecord, DNSHeader, DNSQuestion, RR, A, CNAME, QTYPE

# 上级DNS服务器
UPSTREAM_DNS = '223.5.5.5'
# 本地IP
LOCAL_IP = '192.168.2.20'
# DNS配置文件
CONFIG_FILE = 'dns_config.txt'

# 读取DNS配置
def load_dns_config():
    config = {}
    with open(CONFIG_FILE, 'r') as f:
        for line in f:
            parts = line.strip().split()
            if len(parts) == 3:
                domain, record_type, value = parts
                config[(domain, record_type)] = value
    return config

# 查询上级DNS服务器
def query_upstream(query):
    sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM)
    sock.settimeout(5)
    try:
        sock.sendto(query.pack(), (UPSTREAM_DNS, 53))
        data, _ = sock.recvfrom(1024)
        return DNSRecord.parse(data)
    except socket.timeout:
        return None
    finally:
        sock.close()

# 处理DNS请求
def handle_dns_request(data, addr, socket):
    request = DNSRecord.parse(data)
    reply = DNSRecord(DNSHeader(id=request.header.id, qr=1, aa=1, ra=1), q=request.q)

    qname = str(request.q.qname)
    qtype = request.q.qtype

    dns_config = load_dns_config()
    
    if qtype == QTYPE.A:
        if (qname, 'A') in dns_config:
            reply.add_answer(RR(qname, QTYPE.A, rdata=A(dns_config[(qname, 'A')])))
        elif (qname, 'CNAME') in dns_config:
            cname = dns_config[(qname, 'CNAME')]
            reply.add_answer(RR(qname, QTYPE.CNAME, rdata=CNAME(cname)))
            if (cname, 'A') in dns_config:
                reply.add_answer(RR(cname, QTYPE.A, rdata=A(dns_config[(cname, 'A')])))
        else:
            upstream_reply = query_upstream(request)
            if upstream_reply:
                reply = upstream_reply
    elif qtype == QTYPE.CNAME:
        if (qname, 'CNAME') in dns_config:
            reply.add_answer(RR(qname, QTYPE.CNAME, rdata=CNAME(dns_config[(qname, 'CNAME')])))
        else:
            upstream_reply = query_upstream(request)
            if upstream_reply:
                reply = upstream_reply

    socket.sendto(reply.pack(), addr)

# 主函数
def main():
    sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM)
    sock.bind((LOCAL_IP, 53))
    print(f"DNS服务器运行在 {LOCAL_IP}:53")

    while True:
        data, addr = sock.recvfrom(1024)
        threading.Thread(target=handle_dns_request, args=(data, addr, sock)).start()

if __name__ == "__main__":
    main()

使用说明

4. 接受 Cursor 生成的内容

只需点击右下角 accept all 即可保持代码

可以看到左右文件栏中文件 simply_dn

5. 生成配置文件

接下来让他帮忙生成 dns_config. Txt 配置

文件内容如下：

6. 实践是检验真理的唯一标准

接下来见证奇迹的时刻到了，运行代码测试一下看是否可以达到预期目的

先来安装说明要求的 dnslib

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pip3 install dnslib               
Defaulting to user installation because normal site-packages is not writeable
Collecting dnslib
  Downloading dnslib-0.9.25-py3-none-any.whl (63 kB)
     |████████████████████████████████| 63 kB 63 kB/s 
Installing collected packages: dnslib
Successfully installed dnslib-0.9.25
WARNING: You are using pip version 21.2.4; however, version 24.2 is available.
You should consider upgrading via the '/Library/Developer/CommandLineTools/usr/bin/python3 -m pip install --upgrade pip' command.

然后启动 dns 服务器

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sudo python3 simple_dns_server.py

然后运行 nslookup 查询结果，

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nslookup www.example.com 192.168.2.20

7. 泼了一盆冷水

按照配置文件 dns_config. Txt 中的配置 www.example.com A 192.0.2.1 应该查询的结果为 192.0.2.1 才符合预期，我们来试试

这明显是没有读取配置文件中的内容呢，把结果告诉 cursor 让他改进

8. 让 Cursor 面壁思过

可以他修改后代码有两处发生了变化，

点击 Accept all 接受修改

9. 大功告成

重新运行 dns 服务器

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sudo python3 simple_dns_server.py

9.1 然后再进行解析查询

这次可以看到返回结果符合预期。

9.2 再来测试一个 cname 的记录，

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nslookup shop.example.com 192.168.2.20

可以看到符合配置文件中的设置。

9.3 查询一个配置文件中不存在的解析记录；

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nslookup www.cnblogs.com 192.168.2.20

可以看到查询配置中不存在的解析记录时，他会向上层 dns 查询。

至此, Cursor 已经按照要求完成了代码的编写。

最终代码如下：

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import socket
import struct
import threading
import time
from dnslib import DNSRecord, DNSHeader, DNSQuestion, RR, A, CNAME, QTYPE

# 上级DNS服务器
UPSTREAM_DNS = '223.5.5.5'
# 本地IP
LOCAL_IP = '192.168.2.20'
# DNS配置文件
CONFIG_FILE = 'dns_config.txt'

# 读取DNS配置
def load_dns_config():
    config = {}
    with open(CONFIG_FILE, 'r') as f:
        for line in f:
            parts = line.strip().split()
            if len(parts) == 3:
                domain, record_type, value = parts
                config[(domain.lower(), record_type)] = value
    return config

# 查询上级DNS服务器
def query_upstream(query):
    sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM)
    sock.settimeout(5)
    try:
        sock.sendto(query.pack(), (UPSTREAM_DNS, 53))
        data, _ = sock.recvfrom(1024)
        return DNSRecord.parse(data)
    except socket.timeout:
        return None
    finally:
        sock.close()

# 处理DNS请求
def handle_dns_request(data, addr, socket):
    request = DNSRecord.parse(data)
    reply = DNSRecord(DNSHeader(id=request.header.id, qr=1, aa=1, ra=1), q=request.q)

    qname = str(request.q.qname).lower().rstrip('.')
    qtype = request.q.qtype

    dns_config = load_dns_config()
    
    if qtype == QTYPE.A:
        if (qname, 'A') in dns_config:
            reply.add_answer(RR(qname, QTYPE.A, rdata=A(dns_config[(qname, 'A')])))
        elif (qname, 'CNAME') in dns_config:
            cname = dns_config[(qname, 'CNAME')]
            reply.add_answer(RR(qname, QTYPE.CNAME, rdata=CNAME(cname)))
            if (cname.lower(), 'A') in dns_config:
                reply.add_answer(RR(cname, QTYPE.A, rdata=A(dns_config[(cname.lower(), 'A')])))
        else:
            upstream_reply = query_upstream(request)
            if upstream_reply:
                reply = upstream_reply
    elif qtype == QTYPE.CNAME:
        if (qname, 'CNAME') in dns_config:
            reply.add_answer(RR(qname, QTYPE.CNAME, rdata=CNAME(dns_config[(qname, 'CNAME')])))
        else:
            upstream_reply = query_upstream(request)
            if upstream_reply:
                reply = upstream_reply

    socket.sendto(reply.pack(), addr)

# 主函数
def main():
    sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM)
    sock.bind((LOCAL_IP, 53))
    print(f"DNS服务器运行在 {LOCAL_IP}:53")

    while True:
        data, addr = sock.recvfrom(1024)
        threading.Thread(target=handle_dns_request, args=(data, addr, sock)).start()

if __name__ == "__main__":
    main()

Dns_config. Txt 内容如下：

www.example.com A 192.0.2.1 blog. Example. Com CNAME www.example.com Mail. Example. Com A 192.0.2.2 Ftp. Example. Com A 192.0.2.3 Shop. Example. Com CNAME store. Example. Com Store. Example. Com A 192.0.2.4 Api. Example. Com A 192.0.2.5 Cdn. Example. Com CNAME content. Example. Com Content. Example. Com A 192.0.2.6 support. Example. Com A 192.0.2.7

10. 细思极恐

我们一共给 cursor 说了三句话，他就把所有内容生成了，而且实现了我的要求

第一句话：说明我的需求。
第二句话：让他生成 dns_config. Txt 配置文件。
第三句话：把错误给他，让他改正。

你觉得 Cursor 强大吗，会不会有一天代替你呢

随着 AI 编程工具如 Cursor 的崛起，很多程序员会有一个现实的担忧：“这东西会不会取代我？” 虽然 Cursor 的确让编码变得更高效，但它并不会让程序员 “失业”。相反，它让程序员的工作方式发生转变，未来可能更多依赖于创新和战略性技能，而非简单的代码编写。

1 初级程序员面临的挑战：重复劳动的消亡

对不起，新手程序员，AI 有点 “不客气”。初入行的你，可能从事大量重复性工作，比如模板代码的编写、简单功能的实现、bug 修复等。这些任务通常不需要太多创造力，反而更依赖经验积累和耐心。而这些“繁琐任务” 正是 Cursor 的强项。

例子：假设你是一名刚入职的程序员，任务是为一个电商网站的后端构建用户注册模块。传统情况下，你需要：

编写表单验证逻辑
设置数据库交互
实现输入数据的校验和处理

而 Cursor 可以自动生成这些常见的模块和逻辑。你可能需要花几个小时完成的模板代码，它几秒钟就搞定。这意味着公司可能会减少初级程序员的人数需求，因为很多基础性代码已可以通过 AI 工具快速生成。

但不要慌！机会依然存在。

初级程序员面对的挑战不在于他们会被完全取代，而是角色和技能将需要重新定义。未来，入门级程序员需要更快掌握以下几个方面：

掌握 AI 工具的使用：如何与 Cursor 等 AI 工具协作，将成为基本技能。
提升理解业务需求的能力：AI 可以生成代码，但理解业务需求并转化为技术实现仍需要人的介入。
跨领域知识：例如理解 UI/UX 设计、产品开发等，让自己不只是 “代码工匠”，而是具备多样化技能的开发者。

2 高级程序员需求上升：你要学会驾驭‘魔法’

相较于初级程序员，高级程序员的前景更为乐观。事实上，AI 工具如 Cursor 的广泛应用，将加速高级开发人才的需求。原因在于，AI 工具虽然能够生成代码，但高级开发工作中涉及的设计、架构和复杂决策仍需要人类的创造性思维和经验。

例子：如果你是一个高级架构师，在负责搭建一个微服务架构的大型企业系统。你需要考虑：

系统的可扩展性和容错性
如何设计微服务之间的通信协议
如何优化数据存储和检索

这些高级别的系统设计问题，AI 目前无法替代。Cursor 虽然能够帮助你快速生成一些基础的服务逻辑，但当涉及到性能优化、跨团队的技术协作以及复杂的架构设计时，还是得依赖你脑中的 “魔法公式”。

Cursor 成了 “超级助手”，帮你自动生成一些琐碎代码，让你有更多的时间和精力去思考系统整体架构、前瞻性的技术规划、创新功能设计等高层次问题。

因此，高级程序员不仅不会被 Cursor 替代，反而能更加专注于发挥自己的创造力与经验，将 AI 当作工具，提高开发效率。

重点在于：驾驭工具，而非被工具控制。

要做到这一点，高级程序员需要进一步强化自己在以下领域的技能：

架构设计能力：了解复杂系统的架构，尤其是能够处理大规模、高并发的系统设计。
战略性思维：不仅能写代码，更要思考代码对整个项目、产品和业务的影响。
AI 工具的深度掌握：高级程序员需要不仅会使用 AI 工具，还能调整和定制这些工具来满足复杂需求。

3 编程技能的演变：你不只是‘代码工匠’，还是‘技术指挥家’

随着 AI 工具的普及，未来程序员的角色将发生重大变化。编程已经不再是单纯的写代码——更多的是思考如何解决问题、如何设计复杂系统、如何与机器智能协作。这让程序员从 “代码工匠” 转型为“技术指挥家”。

例子：想象一下，你现在的角色不再是坐在电脑前一行行写代码，而是像指挥家一样，分配不同的 AI 工具去处理各个部分：

让 Cursor 生成代码
让另一个 AI 工具进行代码审查
你自己负责把所有模块拼接成一个完整的系统

在这种情境下，编程技能的演变非常关键：

战略性系统思维：未来的程序员不仅需要懂得如何写代码，还要懂得如何整体设计和把控技术策略。
问题解决能力：AI 工具可以帮你生成代码，但它们解决不了你面临的所有问题——尤其是那些涉及深层业务逻辑和复杂算法的挑战。
跨团队协作：随着 AI 工具的普及，开发团队将更加专注于创新性功能的设计和实现。如何与设计师、产品经理甚至 AI 工具紧密合作，将成为开发工作的重要部分。

技能的转型：掌握 AI 与技术的融合之道

程序员们需要学习的不仅是编程语言，还有如何与 AI 共存与合作。未来的核心技能之一是如何将 AI 工具与自己的工作流程无缝结合，从

最终，Cursor 和其他 AI 编程工具带来的不仅是挑战，还有大量机会。虽然初级程序员可能面临某种程度的压力，但未来将涌现出更多高级开发需求，更多侧重于战略、架构和复杂问题解决的工作。

程序员的角色不会因为 AI 而消失，反而会变得更具创造性和价值。Cursor 并不是程序员的 “替代者”，而是他们的“工具箱” 中又多了一件利器。掌握如何与 AI 工具共舞，将成为每一个程序员在未来技术世界中的核心竞争力。

所以，不用担心失业，关键在于如何利用 AI 工具变得更聪明、更高效，并在新技术浪潮中始终保持学习与进化的状态。

还不赶紧去试试 Cursor？让它带你飞吧，感受 AI 编程助手的魔力！

本文出自：“放开那代码让我来！"——Cursor帮你写代码的奇妙之旅 - Sunzz - 博客园