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Cursor神一样的存在，核心能力codebase是如何工作的？

news 来源：原创 2025/6/29 11:40:59

最近宣布达到 3 亿美元年度经常性收入，已经成为vibe coding标配。核心能力来自于Codebase。根据官方说法，codebase实现是依赖使用 Merkle 树来快速索引代码。但是没有竞品模仿这种方法。

Merkle是如何工作的那？

Merkle 树简单解释

Merkle 树是一种树状结构，其中每个"叶子"节点都标有数据块的加密哈希值，每个非叶子节点都标有其子节点标签的加密哈希值。这创建了一个层次结构，通过比较哈希值可以高效地检测任何层级的更改。

可以将其视为数据的指纹系统：

每条数据（如文件）都有自己的唯一指纹（哈希值）；成对的指纹被组合并赋予新的指纹这个过程持续进行，直到只剩下一个主指纹（根哈希值）

根哈希值总结了各个部分包含的所有数据，作为整个数据集的加密承诺。这种方法的优点是，如果任何一条数据发生变化，都会改变其上方的所有指纹，最终改变根哈希值。

Cursor 如何使用 Merkle 树进行代码库索引

Cursor 将 Merkle 树作为其代码库索引功能的核心组件。根据 Cursor 创始人的帖子和安全文档，其工作原理如下：

第 1 步：代码分块和处理

Cursor 首先在本地对代码库文件进行分块，在进行任何处理之前将代码分割成语义上有意义的片段。

第 2 步：Merkle 树构建和同步

启用代码库索引时，Cursor 扫描在编辑器中打开的文件夹，并计算所有有效文件的哈希值的 Merkle 树。然后将此 Merkle 树与 Cursor 的服务器同步。

第 3 步：生成嵌入向量

将块发送到 Cursor 服务器后，使用 OpenAI 的嵌入 API 或自定义嵌入模型创建嵌入向量。这些向量表示捕获了代码块的语义含义。

第 4 步：存储和索引

嵌入向量与元数据（如起始/结束行号和文件路径）一起存储在远程向量数据库（Turbopuffer）中。为了在保持隐私的同时仍能启用基于路径的过滤，Cursor 为每个向量存储一个模糊化的相对文件路径。重要的是，根据 Cursor 创始人的说法，"您的代码不会存储在我们的数据库中。请求结束后就会被删除。"

第5 步：使用 Merkle树进行定期更新

每 10 分钟，Cursor 检查哈希值不匹配的情况，使用 Merkle 树识别哪些文件发生了变化。只需要上传已更改的文件，这大大减少了带宽使用。这正是 Merkle 树结构提供的最大价值——实现高效的增量更新。

代码分块策略

代码库索引的效果在很大程度上取决于代码如何分块。虽然简单的方法按字符、单词或行分割代码，但它们往往会错过语义边界，导致嵌入质量下降。

可以基于固定的标记计数分割代码，但这可能会在中途切断函数或类等代码块。

更有效的方法是使用理解代码结构的智能分割器，例如使用高级分隔符（如类和函数定义）在适当的语义边界处分割的递归文本分割器。更优雅的解决方案是基于代码的抽象语法树（AST）结构进行分割。通过深度优先遍历 AST，它将代码分割成适合标记限制的子树。为了避免创建太多小块，只要保持在标记限制之内，就将兄弟节点合并成更大的块。可以使用 tree-sitter 等工具进行 AST 解析，支持多种编程语言。

推理时如何使用嵌入向量

在介绍完 Cursor 如何创建和存储代码嵌入后，一个自然的问题出现了：这些嵌入在生成后实际是如何使用的？本节将解释这些嵌入在正常使用过程中的实际应用。

语义搜索和上下文检索

当用户使用 Cursor 的 AI 功能（如使用 @Codebase 或 ⌘ Enter 提问）时，会发生以下过程：

查询嵌入：Cursor 为您的问题或正在处理的代码上下文计算嵌入向量。

向量相似度搜索：将查询嵌入发送到 Turbopuffer（Cursor 的向量数据库），后者执行最近邻搜索以找到与查询在语义上相似的代码块。

本地文件访问：Cursor 客户端接收结果，其中包括最相关代码块的模糊化文件路径和行范围。重要的是，实际的代码内容保留在您的机器上并在本地检索。

上下文组装：客户端从本地文件中读取这些相关代码块，并将它们作为上下文与您的问题一起发送到服务器供 LLM 处理。

知情响应：LLM 现在拥有来自您代码库的必要上下文，可以为您的问题提供更明智和相关的响应，或生成适当的代码补全。

这种基于嵌入的检索允许：

上下文代码生成：在编写新代码时，Cursor 可以参考现有代码库中的类似实现，保持一致的模式和风格。

代码库问答：您可以询问有关代码库的问题，并获得基于实际代码而不是泛泛而谈的答案。

智能代码补全：代码补全可以增强对项目特定约定和模式的感知。

智能重构：在重构代码时，系统可以识别代码库中所有可能需要类似更改的相关部分。

为什么Cursor 使用 Merkle 树

1. 高效的增量更新

通过使用 Merkle 树，Cursor 可以快速识别自上次同步以来哪些文件发生了变化。无需重新上传整个代码库，只需上传已修改的特定文件。这对于大型代码库来说很重要，因为重新索引所有内容在带宽和处理时间方面都太昂贵。

2. 数据完整性验证

Merkle 树结构允许 Cursor 高效地验证正在索引的文件是否与服务器上存储的内容匹配。分层哈希结构使得在传输过程中很容易检测到任何不一致或损坏的数据。

3. 优化缓存

Cursor 将嵌入存储在以块的哈希值为索引的缓存中，确保第二次索引相同的代码库要快得多。这对于多个开发人员可能在使用相同代码库的团队来说很好。

4. 保护隐私的索引

为了保护文件路径中的敏感信息，Cursor 通过按 '/' 和 '.' 字符分割路径并使用存储在客户端的密钥加密每个段来实现路径模糊化。虽然这仍然会显示一些有关目录层次结构的信息，但隐藏了大多数敏感细节。

5. Git历史集成

在 Git 仓库中启用代码库索引时，Cursor 还会索引 Git 历史。它存储提交 SHA、父信息和模糊化的文件名。为了使同一 Git 仓库和同一团队中的用户能够共享数据结构，用于模糊化文件名的密钥是从最近提交内容的哈希值派生的。

嵌入模型和注意事项

嵌入模型的选择显著影响代码搜索和理解的质量。虽然一些系统使用开源模型如 all-MiniLM-L6-v2，但 Cursor 可能使用 OpenAI 的嵌入模型或专门针对代码调优的自定义嵌入模型。对于专门的代码嵌入，Microsoft 的 unixcoder-base 或 Voyage AI 的 voyage-code-2 等模型适合代码特定的语义理解。

嵌入挑战变得更加复杂，因为嵌入模型有标记限制。例如，OpenAI 的 text-embedding-3-small 模型的标记限制为 8192。有效的分块有助于在保持语义含义的同时保持在标记限制内。

握手过程

Cursor 的 Merkle 树实现的一个关键方面是同步期间发生的握手过程。Cursor 应用程序的日志显示，在初始化代码库索引时，Cursor 创建一个"merkle 客户端"并与服务器执行"启动握手"。这个握手涉及将本地计算的 Merkle 树的根哈希值发送到服务器。

握手过程允许服务器确定需要同步代码库的哪些部分。根据握手日志，我们可以看到 Cursor 计算代码库的初始哈希值并将其发送到服务器进行验证。

技术实现挑战

虽然 Merkle 树方法提供了许多优势，但实现起来并非没有挑战。Cursor 的索引功能经常遇到重负载，导致许多请求失败。这可能导致文件需要多次上传才能完全索引。用户可能会注意到到 'repo42.cursor.sh' 的网络流量比预期高，这是由于这些重试机制造成的。

另一个挑战与嵌入安全性有关。学术研究表明，在某些情况下可以反转嵌入。虽然当前的攻击通常依赖于访问嵌入模型并处理短字符串，但存在一个潜在风险，即获得 Cursor 向量数据库访问权限的攻击者可能从存储的嵌入中提取有关索引代码库的信息。