专访Cursor首席设计师: 如何用 AI 原生设计颠覆传统交互范式

当AI开始写代码，传统界面会消失吗？Cursor设计负责人RyoLu给出答案：不是界面没了，而是“界面”将被重新定义成每个人的思维映射。本文独家呈现他如何把五个割裂功能合并为一个AIAgent，让设计师直接写13万行代码、一个人两个月“氛围”出完整操作系统，并预言未来十年“过度专业化”将失效——真正的竞争力是“与AI对话”的系统思维。

你有没有想过，传统的软件界面设计可能正在走向终结？当我听完Cursor设计主管RyoLu的这次访谈后，我意识到我们正站在一个历史性的转折点上。那些我们习以为常的界面元素——按钮、菜单、表单——可能即将被一种全新的交互方式所取代。更让人震撼的是，Ryo提出了一个听起来像科幻小说的观点：未来的界面将直接映射到我们的思维方式。这不是什么遥远的幻想，而是正在Cursor内部发生的真实变革。

作为当今科技界最具影响力公司之一的设计负责人，RyoLu的经历本身就是一个传奇。他曾经是Notion的早期设计师，参与构建了那个改变了无数人工作方式的产品。但当他转向Cursor时，他面临的挑战更加复杂：如何为一个由AI驱动的编程工具设计界面，让它既能服务于专业开发者，又能让完全不懂编程的”氛围程序员”（vibecoders）也能轻松上手。这个挑战的核心在于，Cursor不仅仅是一个代码编辑器，它更像是一个智能的编程伙伴，能够理解用户的意图并自动执行复杂的编程任务。

从五个概念到一个系统：Cursor的设计统一之路

Ryo加入Cursor后做的第一件事，就是解决了一个看似简单但实际上至关重要的问题：概念统一。当时的Cursor有五个不同的功能：Tab自动补全、CommandK内联编辑、Chat对话、Composer代码生成，以及CursorAgent自动化模式。这些功能都是分别开发的，有着不同的名称和快捷键，用户经常搞不清楚该用哪个功能。

“我所做的就是说，所有这些东西都是同一个东西。它们都是agent。然后我们把它们合并成一个概念。”Ryo这样描述他的改进。听起来简单，但这种系统性思维的威力是巨大的。通过这个统一，Cursor的用户体验发生了质的飞跃。以前用户需要学习五套不同的交互模式，现在只需要理解一个核心概念：AIagent。这种简化不是减法，而是提炼——保留所有功能的同时，让用户的认知负担大大降低。

这让我想起软件设计中一个永恒的真理：最好的设计往往不是添加更多功能，而是找到正确的抽象层次。就像iPhone的革命性不在于增加了更多按钮，而是用一个触摸屏替代了所有物理按键。Ryo在Cursor上做的事情本质上是相同的：找到了一个更高层次的抽象，让复杂的功能变得简单易懂。

我特别欣赏Ryo提到的一个观点：”我们想要服务所有人，从想要完全手动控制的最有经验的程序员，到更喜欢让agent完成一切的’氛围型’用户。在这个光谱中有很多不同的小配置、模式和行为。你想要为所有人服务，但要给每个人在这个光谱中找到理想的位置。”这种设计哲学非常深刻——不是强迫所有用户使用同一种方式，而是创建一个足够灵活的系统，让不同类型的用户都能找到适合自己的交互方式。

这种统一带来的效果是显著的。Ryo提到，很多高级工程师之前一直在使用Cursor，但根本不知道有Agent功能的存在。统一概念后，这个问题消失了，所有用户都默认使用Agent模式，这可能是Cursor自今年二月以来快速增长的最重要原因之一。这个案例完美说明了好的设计如何能够释放产品的真正潜力。

重新定义设计师的角色：从界面到系统

在与Ryo的对话中，最让我印象深刻的是他对设计师角色转变的思考。传统的设计流程是这样的：设计师在Figma中画出精美的界面，然后工程师根据这些静态图片来构建产品。但在AI时代，这种工作方式正在变得过时。

“我们作为设计师设计的东西，它们只是上升了一个层次。你不再是精确设计这个UI界面的具体样子，而是实际上在设计一个容器。”Ryo这样解释新的设计范式。这个”容器”的概念非常重要——设计师不再设计固定的界面，而是设计一套可以适应不同用户、不同情境的系统。

这种转变的深层原因在于，AI界面具有高度的动态性。传统界面是静态的，每个用户看到的都是一样的按钮和菜单。但AI界面会根据用户的行为、偏好和当前任务自动调整。在这种情况下，设计师的工作就变成了定义这些动态变化的规则和边界。

Ryo用一个很生动的比喻来说明这一点：”理想的界面对每个人都是不同的。”这意味着设计师需要从设计单一界面转向设计界面系统。就像建筑师不是设计一座房子，而是设计一套可以根据不同需求组合的模块化系统。

我认为这种转变对整个设计行业都有深远影响。设计师需要具备更强的系统性思维，理解如何构建灵活而连贯的设计系统。同时，设计师也需要更深入地理解技术，因为在AI时代，设计和技术的边界正在模糊。正如Ryo所说：”如果你知道如何与AI交互，几乎就是在拉平这个领域。”

这让我想到另一个重要观点：在AI辅助下，过度专业化可能不再是优势。Ryo观察到，一些17岁的年轻人通过AI进行”氛围编程”，创造出的东西比一些大型科技公司的工程师每天写10行代码的产出更令人惊叹。这说明在AI时代，关键不是你掌握多少专业技能，而是你如何有效地与AI协作。

AIAgent时代的新挑战：从界面到对话

在讨论Cursor的未来发展时，Ryo遇到了一个看似简单但实际上非常复杂的问题：如何管理多个并行运行的AIagent。想象一下，你同时让五个AIagent处理不同的编程任务，你需要能够查看它们的进度、管理它们的输出，并决定如何处理它们的结果。

“我可能花了这个月的大部分时间在思考这个问题。如何启动多个agent并管理它们，查看正在发生的事情，然后一旦它们完成，如何处理它们？”Ryo描述了这个挑战的复杂性。用户需要能够规划任务、执行任务、审查结果，然后决定如何合并这些变更。

有趣的是，经过深入思考后，Ryo发现这个复杂的问题本质上可以归结为一个非常熟悉的概念：”天哪，这又是待办事项列表。我们又回到了这里。每次我们都会回到待办事项列表。”这个发现既让人沮丧又让人兴奋。沮丧是因为看起来我们在重新发明轮子，兴奋是因为这意味着我们可以利用人们已经熟悉的概念。

但这不是简单的待办事项列表。关键区别在于，这些任务可能由AIagent执行，而不是人类。这种看似微小的差别实际上带来了巨大的变化。AIagent可以并行处理多个任务，可以在更长的时间跨度内工作，可以处理比人类更复杂的任务。但同时，它们也需要更复杂的管理和监督机制。

我觉得这个例子完美说明了AI产品设计的一个重要原则：最好的AI界面往往是将复杂的AI能力包装在人们已经熟悉的概念中。用户不需要学习全新的交互模式，但他们可以获得远超传统工具的能力。这种设计哲学在Cursor的整体架构中随处可见。

Ryo还提到了一个重要观点：这种任务管理系统不仅服务于AIagent，也服务于人类。”想象一下，你可以将整个软件开发过程分解为一堆任务，它们与聊天提示相关联。因为这个概念如此通用，界面不必复杂，任何看过列表视图的人都可以开始做这些事情。”这种统一的任务管理系统让人类和AI能够在同一个框架内协作。

从代码到思维：界面设计的终极演进

在访谈的最后，Ryo分享了一个听起来像科幻小说但他坚信会成为现实的观点：”界面将变得就像你思考的方式。我认为它会变得更接近你。也许我们不会通过代理设备操作。也许它甚至更接近。我是一个视觉思考者。我仍然会看到我的画布，但也许它们是悬浮在我的脑海中，而不是在屏幕上。”

这个预测让我思考了很久。现在我们通过点击、拖拽、输入来与计算机交互。但如果界面直接映射到我们的思维模式会怎样？对于视觉思考者，信息可能以图形和空间关系的形式呈现。对于逻辑思考者，界面可能更多地以因果关系和决策树的形式组织。对于情感思考者，界面可能通过颜色、节奏和情绪来传达信息。

这种个性化不仅仅是表面的定制，而是深层次的认知匹配。就像Ryo说的：”理想的界面对每个人都是不同的。”但这种不同不是任意的，而是基于每个人独特的思维方式和认知模式。

我认为这种演进已经在某种程度上开始了。当我使用Cursor这样的AI工具时，我发现自己越来越少地思考”如何操作这个软件”，而更多地思考”我想要实现什么目标”。软件开始理解我的意图，而不是要求我学习它的语言。这种转变虽然还在早期阶段，但趋势已经很明显。

Ryo提到的Neuralink等脑机接口技术让这种未来变得更加具体。虽然我们可能还需要多年才能看到真正的脑机接口普及，但概念本身已经不再是幻想。当界面可以直接访问我们的思维时，设计师的角色将再次发生根本性改变。

我觉得最有趣的是，即使在那个未来中，仍然需要有人来”设计概念和想法，澄清它们，将它们简化为最简单的、不变的形式”。技术可能会改变界面的形式，但设计思维的核心——理解用户需求、简化复杂性、创造直观体验——将永远有价值。

个人项目的力量：从RyOS看创造的未来

在访谈中，Ryo分享了他的个人项目RyOS的故事，这个项目完美展示了AI时代个人创造力的潜力。RyOS是一个完整的操作系统界面，拥有多个应用程序、窗口管理、文件系统等复杂功能。令人惊叹的是，这个包含13万行代码的项目，主要是Ryo一个人在一到两个月内使用Cursor完成的。

“我问了ChatGPT，普通工程团队需要多长时间来构建它。回答是几个月或几年，需要几十个人或者20个人。而这只是我一个人在业余时间进行的氛围编程。”这个对比让人震惊。传统上需要一个团队数月甚至数年才能完成的项目，现在一个人借助AI工具就能在几周内实现。

更重要的是，RyOS项目的起源完全是偶然的。Ryo最初只是想为离开Notion的团队制作一个声音板应用，让同事们在会议中能听到他的声音。但随着AIagent的帮助，这个简单的想法逐渐演变成了一个完整的操作系统。”没有计划，纯粹是感觉。”Ryo这样描述整个过程。

我认为这个例子说明了AI时代创造的一个重要特征：从想法到实现的距离正在急剧缩短。过去，即使你有一个很好的想法，也需要组建团队、分配任务、协调进度，整个过程可能需要几个月。但现在，你可以在有想法的瞬间就开始实现它，让想法在实现过程中自然演进。

这种变化对创新的影响是深远的。当实现成本大幅降低时，我们可以尝试更多的想法，进行更多的实验。那些之前因为成本太高而被放弃的创意，现在都变得可行。这意味着创新的瓶颈不再是实现能力，而是想象力和判断力。

Ryo提到的一个观点特别值得深思：”加入Cursor的原因之一是我希望从有想法到变成现实的差距接近零。”这不仅仅是关于工具效率的提升，更是关于思维方式的改变。当你知道任何想法都可以快速实现时，你会更敢于思考那些看似不可能的事情。

这也解释了为什么Ryo能够如此快速地从音效板应用演进到完整的操作系统。在传统开发模式下，每增加一个功能都需要仔细考虑成本和时间。但在AI辅助开发中，试错成本变得极低，你可以随时尝试新的方向，看看会发生什么。

团队结构的根本性改变

Ryo的经历也让我思考了AI对团队结构的影响。传统软件开发需要明确的角色分工：产品经理负责需求，设计师负责界面，前端工程师负责实现，后端工程师负责逻辑，测试工程师负责质量。每个角色都有明确的边界和交接点。

但在AI辅助开发中，这些边界正在模糊。Ryo作为设计师，现在可以直接编写产品代码。他不需要等待工程师来实现他的设计，也不需要通过详细的文档来传达他的想法。他可以直接创建功能原型，让团队体验真实的交互效果。

“工程师们把我们更多地视为他们的一部分了。”Ryo这样描述这种变化。我认为这种变化的价值不仅仅在于效率提升，更在于减少了沟通损耗。传统的设计到开发流程中，每次信息传递都会丢失一些细节。设计师的意图通过文档和会议传达给工程师，但工程师可能有不同的理解。这种多次传递导致最终产品与原始设计有很大差异。

当设计师能够直接编写代码时，这种信息损耗大大减少。设计师可以精确地表达他们的意图，而不依赖于他人的解释。同时，他们也能更好地理解技术约束，在设计阶段就考虑实现的可行性。

这种变化也影响了招聘策略。就像访谈中提到的：”我们有两个设计师，这意味着我们有两个前端工程师。当你不需要一个人非常精通前端开发时，你需要招聘的工程师类型也会发生变化，因为我可以完成我们正在开发的任何功能。”

我觉得这预示着未来团队结构的一个重要趋势：专业化程度会降低，而跨领域能力会变得更加重要。团队成员不再需要在某一个狭窄领域达到极致的专业水平，而是需要具备在多个领域快速学习和应用的能力。AI工具正在降低各个专业领域的准入门槛，让更多的人能够参与到产品创造的各个环节中。

设计思维的永恒价值

尽管技术在快速发展，但我认为设计思维的核心价值不会因为AI的出现而消失。正如Ryo所说：”在代码这个层面，我们可以做几乎任何事情。”但问题不是我们能做什么，而是我们应该做什么。

设计师在AI时代的价值主要体现在几个方面：第一是概念澄清。技术越复杂，就越需要有人能够将复杂的概念简化为用户能够理解的形式。Ryo将Cursor的五个功能统一为一个Agent概念，就是这种能力的体现。

第二是系统思维。随着产品功能越来越多，越来越复杂，需要有人能够从整体角度思考如何组织这些功能，让它们形成一个连贯的系统。这种能力不是AI能够替代的，因为它需要对用户需求、业务目标和技术约束有深入的理解。

第三是美学判断。即使AI能够生成界面，但什么是好的设计仍然需要人类的判断。美学不仅仅是视觉上的好看，更是功能性、易用性和情感体验的综合体现。这种判断能力需要长期的训练和积累，是设计师的核心竞争力。

第四是同理心。设计的本质是理解用户的需求和痛点，然后创造解决方案。这种同理心是人类独有的能力，AI可以分析数据和模式，但无法真正理解人类的情感和动机。

我特别认同Ryo提到的一个观点：”最终结果是美丽、高质量的软件。”无论技术如何发展，这个目标不会改变。我们使用的工具可能会改变，我们的工作方式可能会改变，但创造美丽、有用的产品这个根本目标是永恒的。

同时，我也认为设计师需要适应新的工作方式。他们需要学会与AI协作，理解AI的能力和局限性。他们需要从设计静态界面转向设计动态系统。他们需要从传达想法转向直接实现想法。这些都是新的技能，但它们建立在传统设计思维的基础上。

重新思考专业边界

Ryo的经历让我深思了一个更大的问题：在AI时代，专业边界的意义是什么？传统上，我们将复杂的工作分解为不同的专业领域，每个人在自己的领域深度专精。但当AI能够弥补我们在某些专业技能上的不足时，这种分工还有必要吗？

“我认为在接下来的10年左右，过度专业化完全没有意义了。”Ryo的这个观点很有挑战性。他的意思不是说专业技能不重要，而是说单一领域的深度专精可能不如跨领域的整合能力重要。

我见过很多这样的例子：一些年轻人通过AI工具快速掌握了多个技能，创造出令人惊叹的作品。他们可能不是任何一个领域的专家，但他们知道如何组合不同的技能来解决问题。相比之下，一些在传统框架下受过高度专业训练的人，反而因为思维的固化而难以适应新的工作方式。

这让我想到文艺复兴时期的博学者（polymaths）。达芬奇既是艺术家，也是工程师、科学家和发明家。那个时代的知识边界还没有现在这么清晰，人们更容易在多个领域之间自由穿梭。也许AI时代会让我们回到某种类似的状态，技术降低了专业技能的门槛，让更多人能够成为跨领域的创造者。

但我也认为这不意味着专业技能会完全消失。相反，我觉得会出现新的专业化趋势：与AI协作的专业化。就像Ryo专精于使用AI进行设计和开发，未来可能会出现各种与AI协作的专业角色。这些角色的核心不是掌握某个传统技能，而是知道如何有效地与AI配合来完成复杂任务。

设计哲学的根本性转变：从普适性到个性化

Ryo提出的”理想的界面对每个人都是不同的”这个观点，让我意识到我们正在经历设计史上最重要的哲学转变之一：从”为所有人设计一个完美界面”转向”为每个人设计最适合的界面”。这种转变的影响远比我们想象的要深远。

传统的设计哲学建立在一个假设上：存在一个”最优解”，一个能够满足大多数用户需求的通用界面。这种思维方式深深植根于工业化时代的大规模生产逻辑。就像福特汽车的”任何颜色都可以，只要是黑色”一样，我们一直在追求那个能够服务所有人的标准化界面。这种方法在降低成本、提高效率方面确实很有效，但它也带来了一个根本性问题：为了照顾大多数人，我们往往忽略了个体的独特需求。

我见过无数产品因为这种”一刀切”的设计方法而失败。设计师们花费大量时间研究”平均用户”，试图找到那个能够平衡所有需求的完美界面。但现实是，平均用户并不存在。每个真实的用户都有自己独特的使用习惯、认知模式和偏好。当我们为一个虚构的平均用户设计时，我们实际上是在为一个不存在的人设计。

Ryo在Cursor的工作让我看到了另一种可能性。他提到：”我们想要服务所有人，从想要完全手动控制的最有经验的程序员，到更喜欢让agent完成一切的’氛围型’用户。”这不是试图找到一个中间点来平衡这些截然不同的需求，而是构建一个能够适应不同需求的系统。

这种转变的核心在于技术能力的提升。以前，为每个用户定制界面在技术上是不可行的，成本也过于高昂。但AI技术让这种个性化成为可能。AI能够实时理解用户的行为模式、偏好和当前任务，然后动态调整界面来匹配用户的需求。这不是简单的自定义设置，而是深层次的认知匹配。

我认为这种转变将带来三个层次的影响。首先是交互层面的影响。传统界面设计追求一致性，所有按钮都在相同的位置，所有菜单都有相同的结构。但在个性化时代，一致性的定义需要重新考虑。也许对于一个经验丰富的用户，最一致的体验是让他们能够快速访问高级功能；而对于新手，最一致的体验是简化的界面和循序渐进的引导。

其次是认知层面的影响。Ryo提到自己是视觉思考者，他希望看到悬浮在脑海中的画布。这让我思考，如果界面能够匹配用户的认知模式会怎样？视觉思考者可能更适合图形化的信息展示，逻辑思考者可能更喜欢层次分明的列表，情感思考者可能需要更多的颜色和动效反馈。当界面能够适应这些不同的认知模式时，用户与软件的交互将变得更加自然和高效。

第三是哲学层面的影响。这种转变实际上是在挑战设计的根本假设。我们不再假设存在一个”正确”的设计，而是认为设计的价值在于它能够适应和服务多样性。这种思维方式不仅影响产品设计，也会影响我们对用户、对技术、对创新的理解。

但我也看到了这种转变带来的挑战。首先是复杂性管理。当每个用户看到的界面都不同时，如何确保产品的整体性和品牌一致性？如何为这样的系统提供支持和文档？如何测试和优化一个千变万化的界面？

其次是设计师技能的转变。传统设计师需要掌握视觉设计、交互设计等技能。但在个性化时代，设计师更像是系统架构师，需要设计的不是具体的界面，而是界面生成的规则和算法。这需要更强的系统思维、数据分析能力，甚至编程技能。

还有一个更深层的问题：当界面完全个性化时，我们是否会失去共同的设计语言？传统上，标准化的界面让用户在不同产品间迁移变得容易。但如果每个产品、每个用户的界面都不同，这种迁移成本是否会大大增加？

我觉得答案在于找到个性化和标准化之间的平衡点。就像Ryo说的，需要识别那些”永远不会改变的底层基本单元”。有些概念和交互模式是普世的，比如点击、拖拽、滚动等基本操作。个性化应该建立在这些稳定的基础上，而不是完全重新发明交互语言。

从商业角度看，这种转变也带来了新的机会和挑战。个性化程度越高的产品，用户粘性往往越强，因为迁移成本更高。但同时，开发和维护这样的产品也需要更多资源和技术投入。这可能会加剧技术公司之间的差距，那些能够掌握个性化技术的公司将获得显著优势。

我相信，我们正处在这个转变的早期阶段。现在的个性化主要还是表面的，比如主题颜色、布局选项等。但随着AI技术的发展，我们将看到更深层次的个性化，界面将能够理解和适应用户的思维模式、工作习惯、甚至情绪状态。这将不再是界面的个性化，而是体验的个性化。

对未来的深度思考

通过Ryo的分享，我看到了软件开发和产品设计未来可能的方向。这不仅仅是工具的升级，而是整个创造过程的根本性改变。我们正在从一个基于分工的工业化模式，转向一个基于协作的智能化模式。

在传统模式下，创造一个产品需要严格的计划、明确的分工、复杂的协调。每个步骤都有明确的输入和输出，每个角色都有固定的职责。这种模式在处理复杂项目时很有效，但它也带来了巨大的协调成本和沟通损耗。

在新的模式下，创造过程变得更像即兴创作。你有一个大致的方向，然后在实现过程中不断调整和改进。AI工具让这种工作方式成为可能，因为它们大大降低了试错成本。你可以快速尝试不同的想法，看看哪些有效，哪些不行。

这种变化对个人和组织都有深远影响。对个人来说，它意味着需要培养更强的适应能力和学习能力。你需要能够快速掌握新工具，与AI有效协作，在不确定性中做出决策。对组织来说，它意味着需要建立更灵活的结构和文化，鼓励实验和创新，容忍失败和调整。

我也思考了这种变化可能带来的挑战。当创造成本大幅降低时，市场上会出现更多的产品和服务。这意味着竞争会更加激烈，用户的注意力会更加分散。在这种环境下，真正重要的可能不是你能创造什么，而是你选择创造什么。判断力和品味可能会变得比技术能力更重要。

另一个挑战是质量控制。当任何人都能快速创造复杂产品时，如何确保这些产品的质量和安全性？这可能需要新的治理机制和标准体系。我们需要在鼓励创新和确保质量之间找到平衡。

最后，我认为Ryo的故事最大的启发是：未来属于那些敢于尝试、善于学习、能够适应变化的人。无论你现在处在什么位置，无论你的背景是什么，只要你保持开放的心态和学习的热情，就能在这个变化的时代找到自己的位置。关键是要行动起来，开始实验，开始创造。就像Ryo说的：”从有想法到变成现实的差距正在接近零。”现在是开始的最好时机。