本篇文章更新時間：2026/01/17
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Cursor 的「自動化瀏覽器實驗」：當巨量程式碼遇上零可驗證成果
從官方敘述到實際狀況，中間缺了最關鍵的一塊
編輯前言：這篇文章值得一讀，是因為它直指當前 AI 工具競賽中的一個敏感問題：當公司展示「突破性成果」時，我們該如何確認這些成果是真的？特別是當 Cursor 宣稱千名 agent 寫出一個「從零打造的瀏覽器」時，卻沒有任何一個可編譯的版本時，這就更值得深入思考。
靈感來源：原文《Cursor Implied Success Without Evidence》
核心觀點（Key Takeaways）
- Cursor 的實驗敘述中，暗示了「成功打造瀏覽器」，但全篇從未給出可運行的版本。作者指出：「They never actually claim this browser is working and functional」。
- 任何嘗試編譯 fastrender 專案的人都會發現：它完全無法 build，多次 CI 皆失敗，甚至找不到一個乾淨可編譯的 commit。
- Cursor 使用強烈語言與 screenshot 暗示突破，但欠缺基本的可重現性，讓人質疑這是否是 AI 開發領域中的「以量充質」。
深入解析
文章以 Cursor 1 月 14 日發布的官方部落格為切入點（《Scaling long-running autonomous coding》）。Cursor 強調他們讓「coding agents autonomously for weeks」，目標是理解代理式編碼在長週期、大型專案上的極限。
Cursor 說他們試了不同方法，克服協作問題，並最終能夠讓上百個 agent 同時在同一個 codebase 上工作，還宣稱：
“Hundreds of workers run concurrently, pushing to the same branch with minimal conflicts.”
接著他們展示了「從零打造瀏覽器」的成果，包含：
- 一週連續運作
- 1000 個檔案
- 100 萬行程式碼
- GitHub repo 供大家檢視
但問題從這裡開始變得模糊：Cursor 從未說明這個瀏覽器是否能跑，也沒有提供演示、可編譯的版本、或最低可行成果。他們只放了一段截圖式的影片，然後強調「building a browser from scratch is extremely difficult」。
然而，實際一編譯，狀況完全不同：
error: could not compile ‘fastrender’ (lib) due to 34 previous errors; 94 warnings emitted
作者親自追查了 GitHub 歷史記錄，往回找 100 個 commit，都沒有一個可以乾淨編譯。CI 長期失敗，多個 PR 在 CI 全紅的狀態下被合併。更進一步閱讀程式碼後，作者直白指出：這些程式碼根本不是工程化的產物，而是所謂的「AI slop」。
- 看似有內容，但缺乏意圖與設計。
- 看似巨大，但無法運作。
- 看似進度驚人，但不構成真正的軟體開發成果。
即便 Cursor 在結尾寫道：
“can we scale autonomous coding by throwing more agents at a problem” has a more optimistic answer than expected.
但文章作者認為，這樣的結論非常詭異——因為這整個實驗唯一明确顯示的，就是「代理跑了很久、寫了很多東西」，而不是「代理真的做出有效成果」。
筆者心得與啟發
讀完這篇分析，我最大的感觸是：我們正在進入一個「程式碼大量生產」變得非常容易的時代，但「有效的程式碼」仍然非常稀缺。
Cursor 這次事件提醒我三件事：
-
AI 能生成大量程式碼，但這不代表能生成能跑的程式碼。 數量絕不是品質，即使是百萬行也一樣。
-
工程的本質不是產出，而是驗證。 任何宣稱「打造某個軟體」的說法，最低門檻就是：它要能編譯、要能跑出基本結果。否則，那不叫成果，那只是生成內容。
-
實驗透明度比華麗敘述更重要。 如果 Cursor 提供：
-
一個可運行的 tag
-
一段 demo
-
或至少一個能編譯的 commit
那整件事就會完全不一樣。偏偏這三者都缺席。
這讓我重新思考 AI 程式碼生成真正的價值：不是寫出越多越好，而是如何建立能讓 AI 在工程流程中保持「可驗證性」的機制。不然就會變成這次看到的狀況——一個看似雄心勃勃的實驗，但沒有任何證據表明它真的成功。
對我來說，這篇文章真正點出了一個 AI 時代的核心問題：沒有證據的突破，不是突破。