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少数派

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零基础的我,如何用Cursor 72小时打造开箱即用的命令行AI神器 - 少数派
2025-07-08 · via 少数派

背景介绍

早期计算机主要依赖命令行界面(CLI),用户必须通过命令行指令来与计算机交互,这样的交互方式对使用者的技术能力提出了极高的要求,极大地限制了计算机技术的普及。在个人计算机逐渐走向大众的浪潮中,图形界面 (GUI) 应运而生。用户再也无需掌握复杂的命令行操作,便可通过图标、窗口和菜单进行直观的交互,大幅降低计算机的使用门槛。

03-apple-lisa-1
Mac OS System 1.0 是第一个划时代的图形界面,很多经典设计40年后的今天仍在沿用

以Mac OS System 1.0为例,它是第一个大规模推广的图形界面操作系统,其简洁明了的界面设计至今仍对现代操作系统的设计产生深远影响。

在图形界面成为绝对主流的背景下,命令行因其高效与可控性,始终是技术用户的核心工具。而AI浪潮的到来,则为这场复兴按下了“加速键”。

大型语言模型(LLM)基于文本进行交互,这与命令行的纯文本环境完美匹配。更关键的是,AI正在颠覆CLI最大的痛点 -陡峭的学习曲线


为什么想要开发Photon

去年暑假,我在深圳一家初创公司实习。工作中经常要用到终端,各种命令行操作让我慢慢对这些工具产生了兴趣。

不过很快我就遇到了一个小麻烦:总是记不住一些简单的bash命令。每次忘了,就得打开浏览器,找到ChatGPT,输入问题,等答案,然后再切回终端。这种操作虽然耗费的时间不长,但频繁的上下文切换每次都会彻底打断心流状态。

终端→浏览器→ChatGPT→复制→回到终端

我就想,能不能有个工具直接在终端里帮我解决这些问题?最好是那种轻巧反应快的。市面上其实有类似的工具,但我试了几个,虽然功能强大,但是感觉都有点笨重,启动慢。

终端这个环境其实不太适合处理复杂的问题。毕竟它就是纯文本,显示效果有限,也没有办法上传图片。在我心里,理想的AI助手应该具备这些特性:终端原生快速响应轻量级优雅界面

所以我的想法很简单:做一个专门针对终端场景的AI助手,主打轻量,易用和快速响应,就像光子一样,这也是为什么叫它Photon的原因。


技术选型:当Java开发者遇上Go

作为一名Java开发者,我对MySQL、Redis、Docker这些后端技术比较熟悉,也有一定的前端基础。但说到CLI工具开发,我的经验几乎为零,对Go语言更是完全陌生。面对这个项目,我需要重新选择技术栈。我问Cursor:"我的CLI工具应该用什么语言开发开发?"它给我分析了几个关键点:

Cursor推荐使用Go

最终选定的技术栈:

  • 语言:Go 1.21+
  • CLI框架:Cobra(命令行路由)+ BubbleTea(TUI界面)
  • HTTP客户端:标准库 net/http
  • 打包工具:GoReleaser + Homebrew

虽然对Go完全陌生,但考虑到项目需求和CLI工具的特性,这个技术选择是最合理的。


通过Cursor从零开始的Go速成课

有了技术方向,接下来就是学习实现。作为Java开发者,我对Go的语法、包管理、项目结构都一无所知。

我的学习策略:直接给Cursor发消息:"我想学Go语言开发CLI工具,请给我制定一个学习计划"

Cursor为我制定了渐进式学习路径:

  • 基础语法和类型系统
  • Go modules和包管理
  • CLI框架使用(Cobra + BubbleTea)
  • HTTP客户端开发
  • 错误处理和日志

互动式学习体验: 每个阶段我都会说:"现在给我出个小任务,让我练习一下。"Cursor就会设计一个合适难度的编程练习。比如:

  • "写一个简单的HTTP客户端调用OpenAI API"
  • "用BubbleTea实现一个基础的交互界面"
  • "处理命令行参数和配置文件读取"

这种即时反馈的学习方式比传统文档学习效率高很多。就像有个经验丰富的Go专家在旁边随时指导,让我能在几个小时内迅速熟悉Go的基础语法及项目需要的一些前置知识。


Photon产品展示

首页

打开终端,输入ptnstart命令,Photon会展示简洁的欢迎信息。首页强调了核心价值主张:"Research. Instantly." - 即时研究工具。

快速, 轻量, 免费, 全球

设置教程

设置过程非常简单,只需要配置OpenRouter API密钥:

步骤1:获取API密钥 访问 openrouter.ai 注册免费账户,无需信用卡,无需科学上网

步骤2:通过homebrew安装

brew tap Jacky040124/photon && brew install photon

步骤3:设置环境变量 : 

export PHOTON_OPEN_ROUTER_KEY="your_openrouter_api_key_here" 

步骤4:永久保存

# For Zsh (macOS default)
echo 'export PHOTON_OPEN_ROUTER_KEY="your_key_here"' >> ~/.zshrc
source ~/.zshrc

# For Bash
echo 'export PHOTON_OPEN_ROUTER_KEY="your_key_here"' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

基础用法

./ptn "your research topic here"

# examples
ptn "machine learning basics"
ptn "rust vs go performance"
ptn "docker best practices"

模型选择

Photon通过OpenRouter接入多种AI模型,用户可以根据需求选择:

主要卖点


总结

你的下一个产品,或许只需要一个深夜加上Cursor

72小时,从零基础到产品上线,这个过程让我深刻体会到AI工具正在重新定义"可能性"的边界。Photon的成功不仅仅在于它解决了一个实际问题,更在于它证明了一个重要观点:当工具足够强大,"用户"会自然进化为"创造者"。传统的软件开发需要年月的学习积累,而AI时代的创造周期被压缩到了小时级别。

这种转变的意义远超技术本身。它意味着创新的门槛被大幅降低,任何有想法的人都可能成为改变世界的那个人。你不需要是资深工程师,不需要掌握所有编程语言,你只需要敏锐地发现问题,然后相信AI能帮你找到解决方案。

所以我想鼓励每一个读到这里的人:不要被"我不会编程"、"我没有经验"这样的想法束缚。拿起Cursor,从一个小想法开始,用AI作为你的编程伙伴。也许几个小时后,你就会拥有一个属于自己的产品。