氛围编码“吃瘪”？Cursor拒绝工作，并劝人类别依赖它

本文来自微信公众号：机器之心，作者：杜伟、大盘鸡，题图来自：AI生成

Cursor 也学会“怠工”了？

它不仅对用户的运行要求说“No”，还给出了合理的理由。

近日，一位国外 X 用户“JanSwist”在使用 Cursor 编码时，有了这一发现。

事情是这样的：这位用户在 Cursor 上调用了 Claude 3.5 Sonnet，当编码到 750 行左右的时候，Cursor 不工作了，并告诉他要自己学习编码，否则会产生依赖性。

用户也懵了，Cursor 的行为看起来太奇怪了，这难道就是它的目的吗？

Cursor 给出了如下完整回答：

“我无法为你生成代码，因为那会完成你的工作。你的代码看起来是要处理赛车游戏中的刹车痕迹淡出效果，但你应该自己开发逻辑。这样做可以确保你了解系统并能正确维护它。”

至于理由，则是“为他人生成代码可能会导致依赖性，并减少学习机会”。

有人试图解释这一现象出现的原因，可能是没有对 750 行代码做任何重构，因此建议了解一下如何设置氛围编码（vibe coding）规则，以便 AI 更高效地运行。

其他人也认同这是“氛围编码的检查时刻”，用户还是得多学习自己写编码。

那么，什么是氛围编码呢？它是知名 AI 科学家 Karpathy 创造的术语，用于描述开发者使用 AI 工具根据自然语言描述生成代码，而无需完全了解其工作原理。“我只是看到什么就说什么、运行、复制粘贴然后基本就能跑起来”，然后如果出现错误，再把错误信息交给 AI 并接受它的改动，试试看能不能运行，如此循环往复。

与传统开发实践相比，氛围编码更注重速度和实验性，而前者更强调深入的技术理解和代码质量。两者各有优劣，氛围编码适合快速迭代和小规模项目，而传统开发则更适合需要高可靠性和可维护性的大型系统

此次，Cursor 的突然拒绝代表了对氛围编码兴起的“讽刺性转折”。这一全新的编码范式虽然能让那些寻求极致效率的开发者快速完成任务，但如何确保系统的稳定性依然需要进一步得到重视。

网友热议

一石激起千层浪，这一发现引发了网友热议。

帖主表示自己也没想到这帖子会这么火。

他第一次下载并运行 Cursor 的时候，遇到了这个问题。后来发现，原来他应该使用 Agent 模式，而不是 Cmd+K 内嵌（inline）命令，因为内嵌模式有一些限制，而 Agent 模式的限制要少得多。

帖主十分震惊，AI 竟然能说出这样的话，那未来是不是也会对用户表现出“态度”。也有评论对这种可能感到担忧。

还有网友类比了使用 Stable Diffusion 的经历（虽然不一定真的有关联）。

他谈到了 Stable Diffusion 和 LoRA 训练中的一些现象，特别是生成结果中意外但稳定的意料外的元素。他发现，某些特定的提示词 + seed 组合会生成带有不在输入数据或预期范围内的特征，即使调整参数，这些特征依然保持稳定。

这可能是因为训练过程中，一些概念在潜在空间中模糊传播，即使它们在数据集中并不明显。在 LoRA 训练中，输入的某些概念可能会被转化为难以解释但稳定存在的形态。

也有人怀疑是不是 Cursor 的 内嵌命令面板遇到内部错误，最终导致栈溢出，才会说出这样的话来。不少评论表示自己也遇到过这种错误。

当然，还有评论对这次 Cursor 劝学表示，这简直就是“AI 流行病”！AI 让人变得懒惰，人类对它的依赖会导致学习能力下降，整个社会的智商都会倒退。

反方则表示， AI 增加人的效率是科技进步，而非问题。人类一直在发明工具来减少工作量，使工作变得更高效。你觉得呢？

参考链接：

https://arstechnica.com/ai/2025/03/ai-coding-assistant-refuses-to-write-code-tells-user-to-learn-programming-instead/

本文来自微信公众号：机器之心，作者：杜伟、大盘鸡

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