# 过去 6 个月里找上我们的每一位 CTO，说的都是同样三个字：“我们试过 Cursor

- 作者：[Mark Ajzenstadt](https://mendaoai.com/people/x~mardehaym)，X
- 发布：2026-05-19
- 问题：[团队怎么推广 AI 编程？](https://mendaoai.com/q/ai-coding/team)，AI 编程
- 原文：https://x.com/mardehaym/status/2056702080950186235
- 本页：https://mendaoai.com/p/ai-coding/x~2056702080950186235

## 入选理由

团队落地先量基线与每次提交成本，再按 80%/20%/0% 划分任务区域，按周看速度变不变。

## 内容

过去 6 个月里找上我们的每一位 CTO，说的都是同样三个字：“我们试过 Cursor。”

他们给工程团队买了许可证，在 Slack 上发了公告，可能还做了个 15 分钟的演示。

然后就等着生产力提上去。

三周后，真正用起来的人只剩下寥寥几个工程师。其余的人都回到了老样子，照旧写他们的代码。

董事会还是要在第 3 季度前拿出一份 AI 战略。

每次都是同一个套路。没人界定过哪些该让 AI 碰、哪些保持人工。没人衡量过开发速度到底有没有变化。没有资深工程师为这次推行负责。工具就这么冒出来了，还被指望能直接好用。

50 个人拿到了一件工具。零个人拿到了一套工作流。

Cursor 不是你的 AI 战略。Copilot 也不是。Claude Code 也不是。

一位熟练使用 Cursor、且有一套清晰操作体系的高级工程师，交付速度能快 2-3 倍。

一位只用 Cursor、没有任何防护机制的新手工程师，交付的 bug 数量是前者的 2-3 倍。

同样的工具，截然相反的结果。

差别在于它周围的脚手架：约定、分区、度量。

动手之前，你得先有一个基线。

> 团队现在交付速度有多快？
> 有多少比例的代码是 AI 生成的？
> 每次提交的成本是多少？

如果事前没法度量，事后就没法向董事会证明任何东西。

那你就需要划分区域。

80% 的任务完全适合交给 AI：样板代码、CRUD、测试。
20% 需要副驾模式，由工程师主导。
0% 保持手动：认证、支付、架构。

工程师在写提示词之前就定好分区。
不是之后。

然后你需要按周做测量。
速度会变，做法也会变。
不看观点，只看数字。

“我们试过 Cursor”不算失败。这恰恰是那些最终把 AI 落地做对的团队最常见的起点。工具只占这项工作的 5%。

围绕它的操作系统才是另外那 95%。大多数公司买了个许可证，就管这叫战略。而那些交付速度快了 2-3 倍的团队，是先把这个体系搭起来的。

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