pizone

@linqiu919 貌似是这么回事，上下文长度的话，新版本貌似是长了点，应该是他内置了一些工具做了些处理，可以支持更长的上下文了，但是可能使用高级模型这方面，增加了控制，减少了调用量。 我感觉这个新版本更像是一个试验版本。

从效果上来说，的确是 0.45 版本效果最佳，的确没有必要升级到新版，有可能是太耗 token 了，促使了一些骚操作，搞了个试验版本。

@tlerbao 发个新版本，把之前深度使用进行开发项目的都整的不会了，还得重新摸索边界，这个功能迭代也是牛逼了。

@zbw0414 感谢分享，这个 rule 在最新版本的 cursor 上效果怎样？

@ericguo 实测的话，Ask 和 Manual 对 rule 的遵从性 也很弱。之前不同的开发者，或者有经验的，会根据项目、或技术栈的不一样，在 rule 中增加一些流程或者特定的解决问题的思维链或者逻辑进去，用于精准解决或定位某些问题，然后在实际解决问题的时候会针对性的提问使用 rule 中的某些步骤来解决问题，大大提高了效率。 这个也是之前不同的使用者在使用的过程中，为何有些效果特别好，提问与 rule 相互匹配，手术刀就越精准。

现在感觉貌似大家拉回同一起跑线了，大家也没折腾这些了，反正我 cursor 很智能，啥都帮你搞定和发散，别给我定这么多规则。

@junlinli54 的确是这样，之前我花了大力气，给项目定制了一个规则，包含怎么解决问题，怎么思考。一点用都没有。 这个规则在 Ask 、或 Manual 模式也是没生效的。 因为之前的版本在这个规则下，会一步步看到他在按步骤解决问题，评估方案、生成代码、检查代码。 现在这些步骤全都跳过了，他自己发挥了。

@U2Fsd 反正我是没有找到 @codebase 了，可能是 cursor 自动完成了这部分工作，不需要用户来 @codebase 了，可以理解为更智能了。捂脸，哈哈。

其实没必要焦虑，即使是编程大神的代码，你把某些代码 copy 下来，问 AI 有什么缺陷或可以优化的点之类的，也能说出一堆出来。

这波 AI 浪潮个人基本上很难抓住的，即使在身处大模型公司也不一定能抓住，毕竟竞争太激烈，要么做到行业领先，要么被淘汰，不存在说做到平均水平，然后存活下来，基本上是赢者通吃。即使百度这么大的公司自己的文心一言在 DeepSeek 面前也是毫无招架之力。可能还会促使大模型公司裁员，因为实在是打不过，干脆不研究了，直接用 DS 了。

B 端应用可能是一个机会，但是在 B 端怎么样才能应用上 AI ，这是一个大难题，其实也一直都没看到在 B 端怎么落地，搞来搞去都炒作芯片、算力相关的概念去了。
在如何促进各种工业生产环节的生产力提高方面是个探索阶段，毕竟也不可能一窝蜂去做人形机器人吧，至于其他的机械自动化，其实并不依赖这么智能的 AI ，更依赖于流程化和机械自动化。还有待解决的难题是市场需求疲弱，很多工业产品都是需求过剩的，在 B 端成功应用 AI 即使能大幅提高生产力，生产出来的产品，卖给谁也是个问题，只能卖到全世界去了，也只能期望不要打贸易战。

至于 C 端应用端怎样能抓住，其实国内整个 APP 应用层面，是需求严重过剩的，很难存在什么机会，毕竟国内这么多年的互联网的发展，即使放到全球也是领先的，内卷到这个程度，各种 APP 已经在全场景中无孔不入了。也许做海外市场，是 C 端的最佳的选择，有能力的个体可以尝试发力一下。

还有一个潜在的机会在做自媒体了，搞点短视频、水文之类的，毕竟有了 AI 加持，很多自媒体对应的能力短板都可以补齐。如果有能力提供情绪价值，那就更棒了。

最后可能买个相关的股票或者算力相关产业的基金，会好一点，只要能起来，抓住机会涨个几倍，还是有可能赚到养老的钱的。

试用了下，能基于 VSCode 把 IDE 做成这样，厉害了。

就是学习成本有点高，其实很多人连 dify 或 coze 这种都用不太明白，这个对普通用户来说有点难，可能程序员出身会好点。
如果能像 cursor 那样，根据自然语言的描述生成基础的工作流，也许受众会更多点。

不知什么时候能用上 Grok 3 的 api ，还是有点期待。