故事是这样的。

Tal和Aman,两个做AI产品的产品经理,花了100多小时,搞出了一套交互式教程。

他们说了一句让我破防的话:

“用Cursor做日常非技术工作的3个月,比用ChatGPT 3年学到的AI产品原理还多。”

我当时就愣了。

故事的起点

你肯定遇到过这种场景。

产品会上,有人提到"subagents"、“context engineering”、“agent memory”。

你点头。

你知道这些词是啥意思……但你心里祈祷别让你用这些词造句。

你看过视频讲解,收藏过信息图,甚至vibe coded几个应用,还上线了AI功能。

但为什么你还是觉得自己离真正理解这些东西差了十万八千里?

Tal和Aman说,问题不在你。

问题在"AI炒作工业综合体"。

大部分AI内容是设计来制造FOMO的,不是来教你的:“这个模型太疯狂了!”、隐藏混乱现实的demo、越看越晕的复杂图表。

他们发现了什么

核心发现就一句话:

从消费级UI(ChatGPT、Granola、Lovable)转向更强大的AI编码代理(Cursor和Claude Code),是内化重要AI概念最具变革性的习惯。

为什么?

因为编码代理会透明地展示它们的工作。

你能读到AI的推理过程。

你能检查工具调用。

你能看着上下文窗口被填满。

你会撞上和工程师构建AI应用时一样的墙,自然地直觉出自己的解决方案,开始预判趋势和行业公告。

这就是“AI产品感”——正确预判什么对用户真正有影响力、用AI技术上也可行的能力。

AI产品感是什么?

是遇到AI"忘记"事实的支持工单时,你能认出这是context rot(上下文腐烂)。

是看到用户在工作流中挣扎时,你能自信地说agent memory能解决这个问题——而且知道怎么重构体验。

他们现在怎么用Cursor

Tal和Aman现在每天都用Cursor和Claude Code做日常工作:

战略规划。

优先级排序。

决策制定。

数据分析。

生产力提升。

这些工具成了他们的思考伙伴和个人操作系统。

核心打法拆解

他们设计的教程分三个阶段:

阶段1: 上手Cursor(步骤1-4)

用一个迪士尼主题的有趣练习,让你熟悉Cursor。

关键动作:

• 下载Cursor桌面应用(2分钟)

• 创建新项目

• 在Cursor内部继续阅读教程(灵感来自《神奇校车》)

• 切换到Agent模式,选择Opus 4.5模型

阶段2: 实操AI模型选择和工具调用(步骤5-6)

这是关键。

你会亲手选择AI模型。

你会看到工具是怎么被调用的。

你会开始理解为什么某些模型适合某些任务。

阶段3: 构建轻量级个人操作系统(步骤7-10)

这是最硬核的部分。

你会构建一个自己每天都能用的AI产品。

然后用RAG、记忆和上下文工程来改进它。

你会体验到:

• 什么是上下文窗口限制

• 为什么需要RAG(检索增强生成)

• agent memory怎么工作

• 如何做上下文工程

他们还送了个大礼包

为了让你能完整体验这个教程,他们和Cursor团队合作,给Lenny’s Newsletter订阅者送50美元免费额度。

够用2.5个月。

说实话,这个操作挺聪明。

降低了用户尝试门槛。

The Playbook: 你可以直接抄的作业

如果你也想快速建立AI产品感,照着这个清单做:

第1步: 立即下载Cursor

• 去cursor.com/download

• 下载桌面应用(不是web版)

• 2分钟搞定

第2步: 创建你的第一个项目

• 打开Cursor

• 点击"Open project"

• 新建文件夹"Build AI Product Sense"

第3步: 切换到Agent模式

• 确保你在"Agent"模式(不是Chat模式)

• 关闭"auto",手动选择Opus 4.5模型

• 这样Cursor才能执行操作

第4步: 在Cursor里继续学习

• 把教程内容粘贴进Cursor

• 让AI一步步带你走

• 像《神奇校车》一样沉浸式学习

第5步: 用Cursor做日常工作

• 不要只用来写代码

• 用它做战略分析

• 用它做数据处理

• 用它做决策辅助

第6步: 观察AI的工作过程

• 读AI的推理

• 看工具调用

• 盯着上下文窗口

• 撞墙,然后自己想解决方案

第7步: 构建你自己的AI产品

• 从一个简单的个人OS开始

• 加入RAG

• 加入记忆功能

• 做上下文工程优化

为什么这个方法有效

关键在于透明度。

ChatGPT给你答案。

Cursor让你看到AI是怎么得出答案的。

这就是差别。

你不是在学AI能做什么。

你是在学AI是怎么做的。

你不是在追赶技术。

你是在预判技术。

Tal说了一句话我觉得特别对:

“AI产品感就是遇到支持工单说AI’忘记’了事实,你能立刻认出这是context rot。”

这就是产品感。

不是知道术语。

是看到问题,立刻知道是什么原因,该怎么解决。

这个世界,正在被那些真正理解AI工作原理的人重新定义。

不是那些会用ChatGPT的人。

是那些能预判AI能力边界、知道怎么设计AI产品体验的人。

Tal和Aman用100小时,给你铺了一条路。

你要不要走?

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