Cursor Automations：Always-On AI Coding Agent 正式推出

基本資訊

作者: aiposthub
來源: Threads
發布時間: 2026-03-06 13:33（13 小時前）
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原文連結: Threads
來源: Cursor / X (Twitter)

核心概念

Cursor Automations 正式推出

Cursor 又丟出一個新功能，可能會改變「寫程式」的工作方式。

核心概念只有一句話:

讓 AI coding agent 一直在線（always-on）自動工作。

運作方式

雲端 Sandbox 部署

部署:

你可以部署一個 AI agent 在雲端 sandbox 裡

設定觸發條件:

GitHub PR
Slack 訊息
排程任務
系統事件

自動啟動:

只要事件發生，AI agent 就會自動啟動。

MCP（Model Context Protocol）整合

連接工具:

Datadog（監控 logs）
Linear（任務管理）
其他開發工具

實際用途

自動化場景

1. 自動 incident response: 系統出問題時自動處理

2. security scan: 定期安全掃描

3. 每日系統 summary: 自動生成系統摘要

4. 任務整理與維運: 日常維運自動化

Cursor 團隊的實踐

內部使用經驗

Cursor 團隊表示，他們內部其實每天已經在跑幾百個 agent，工程師只需要處理真正困難的問題，其餘 routine 都交給 AI。

潛在風險

開發者提醒

不過也有開發者提醒：如果 AI 自動寫 code 的品質控管不好，可能會帶來新的技術債。

趨勢觀察

AI Coding 的演進

過去:

「幫你寫程式」

現在:

「幫你做工程工作」

未來:

未來可能真的會出現永遠在線的 AI 工程師。

關鍵洞察

1️⃣ 從「工具」到「員工」

過去: AI 是工具，需要人類觸發

現在: AI 是員工，24/7 待命

未來:

永遠在線的 AI 工程師

💡 教訓: AI 角色從工具變成團隊成員

2️⃣ 事件驅動的自動化

觸發條件:

GitHub PR → 自動 code review
Slack 訊息 → 自動回應
排程任務 → 定期執行
系統事件 → 自動處理

價值: 完全無需人工介入

💡 教訓: 事件驅動 > 主動執行

3️⃣ Cursor 團隊的實踐證明

數據:

每天已經在跑幾百個 agent

效果:

工程師只需要處理真正困難的問題

意義: 這不是概念，而是已經在生產環境驗證的方案

💡 教訓: 自己先用，再推給用戶

4️⃣ 技術債的隱憂

風險:

AI 自動寫 code 的品質控管不好，可能會帶來新的技術債

挑戰:

如何確保 AI 寫的代碼品質
如何 review 自動生成的代碼
如何避免累積技術債

💡 教訓: 自動化需要配套的品質控管

5️⃣ 從「寫程式」到「做工程」的躍遷

寫程式: 敲代碼、debug、測試

做工程:

incident response
security scan
系統監控
任務管理

意義: AI 能做的事情越來越多

💡 教訓: AI 的能力邊界持續擴大

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實戰建議

適合的場景

定期任務:

每日系統 summary
定期安全掃描

事件驅動:

GitHub PR 自動 review
Slack 訊息自動回應
系統錯誤自動處理

需要注意的事項

品質控管:

設定 code review 機制
定期檢查自動生成的代碼

監控:

追蹤 agent 的執行狀況
記錄失敗案例

漸進式採用:

從簡單任務開始
逐步擴大範圍