我们公司全员把 Cursor 换成了自研的 全开源AtomCode

【引子】这是一篇实录——一位 CTO 用 28 天,用 Claude GLM 双模型调度,造出了一个让全公司放弃 Cursor 的工具。然后我意识到我们正在经历的事情,比换工具大得多。【读者承诺】接下来 15 分钟,你会拿到三件东西:一个真实案例(28 天 1,146 commits 是怎么做出来的);一套方法论(AtomCode 背后的调度 Coding范式);一个判断(为什么这件事是硅基时间的真正质变)。────────────────────2026 年最值得记下来的一件事,不是 AI 写了多少代码。是 AI 第一次,造出了调度 AI 的工具。00 · 一个开源发布,一个内部通知2026 年 4 月 18 日 18:00,AtomCode 在 AtomGit GitHub 全量开源发布——一个月后,2026 年 5 月 20 日,我们公司内部发了一个通知:【关于 Cursor 停止使用通知】各位同事:Cursor 将于 2026 年 5 月 21 日后不再进行续费购买,全面转为使用公司自研产品 AtomCode,请各位做好迁移与适配工作。第二天,5 月 21 日,切换完成。把这条时间线摆出来——4.18 CLI 开源 ──▶ 5.16 Air 审计上线 ──▶ 5.20 内部通知 ──▶ 5.21 全员切换这件事讲出来,大多数人的第一反应是:哦,你们做了个 Cursor 的替代品。但我必须澄清一件事——**我们不是做了一个替代品,我们是用了它替代了 Cursor**。中间这个差别,大得超乎想象。因为造这个产品的人,只用了 28 天。 而且他前期就是一个人—— 28 天后期才有两位架构师加入。 而他造出来的这个工具已经强到让我们决定全员放弃 Cursor。这件事,是我这一年看到的所有 AI 实践里,冲击最大的一件。01 · 这要从一位 CTO 说起我们和开放原子开源基金会联合成立了一家开源代码托管平台公司——AtomGit,对标 GitHub,目标是成为中国人工智能时代的开源底座。这家合资公司 CEO 本身是资深架构师不过已从事多年管理工作这一年开始频繁 Vibe Coding摸索到架构师重新coding的魔法。他从 2026 年 3 月 19 日开始,一个人,用 28 天,在 AtomGit 自有平台上长出了一个完整的 AI Coding Agent。️ 【· 28 天 5 个真实里程碑】Day 1 · 3.19 · Scaffold 搭出脚手架 Day 8 · 3.26 · Agent Loop 跑通 Agent 主循环 Day 14 · 4.1 · Code Graph 代码图谱(跳转/引用/调用链) Day 24 · 4.11 · Eval Baseline 评测基线 Day 30 · 4.17 · TUIX 2.0 终端 UI 第二代到 Day 30,产品已经达到可发布水平——1,146 commits / 4 个 Rust crates / 接入 7 个 LLM providers。把这件事翻译成程序员能听懂的话——Rust 是系统级编程语言,以难写著称。一款完整的 Coding Agent——含 Agent Loop、代码图谱、Eval、TUIX、多模型适配——是个庞然大物。按高级 Rust 工程师的传统产能(一天 100-200 行 Rust)估算,需要 8-15 个高级工程师协同两个月以上。而他只需28 天。更让我冲击的是——他这 28 天里有 50% 时间还在开管理会、处理业务。也就是说,他真正能投入到 Coding 的时间,只有不到 14 天。这是新的编程范式——他不是会写代码的人,他是把自己,变成了一个调度系统。02 · 他不是在写代码,他在调度 Coding把写代码和调度 Coding切开,是这一篇最重要的一刀。过去 30 年的程序员,工作流是这样的:读需求 → 想方案 → 自己写代码 → 调试 → 提交 → 等 review每一步都是碳基时间——一个人,一双手,一个屏幕,串行进行。而那位 CTO 这 28 天的工作流,完全不是这样:他真正在做的,不是写代码,是同时指挥多个大模型 Agent 一起干活——拆任务:把一个模块切成 5-10 个边界清晰的子任务派模型:Claude 写主体逻辑,GLM 写本地适配和中文模块,并行启动验收:看每个 Agent 跑出来的代码,合不合需求和基准指标改 prompt:验收过不了的,重写指令再派合并:验收过了的,合到主分支沉淀:把验收标准、prompt 模板,沉淀进下一轮这套循环每跑一次,下一次会更快、更稳、出错更少。所以这 28 天不是均匀产出 1,146 commits——第 1 天的产能,远小于第 30 天的产能。他不是一个写代码的人,他是 Agent 编队的指挥。**整个软件工程教科书,过去 50 年讲的都是一个人怎么把代码写好**。但这位 CTO 在做的事情,是另一个学科——一个人,怎么把指挥 N 个 Coding Agent 同时干活这件事,做好。这种全新工作方式业界有一个专门的词:Harness Engineering。2025 年 10 月,HashiCorp 创始人 Mitchell Hashimoto 首次提出 engineering the harness。2025 年 11 月,Anthropic 官方工程博客《Effective harnesses for long-running agents》正式确立这个术语。2026 年 2 月,OpenAI 官方工程博客发表《Harness engineering: leveraging Codex in an agent-first world》。2026 年 5 月,Anthropic 再发博客明确写道——**harness matters as much as the model**(harness 和模型一样重要,甚至比模型更决定产品表现);同月 20 日,DeepSeek 公开招聘组建 Harness 团队,对标 Claude Code。OpenAI 和 Anthropic 都用了同一个公式来定义这件事:Agent Model HarnessIf youre not the model, youre the harness.那位 CTO 在做的事——就是 Harness Engineering。他不是在写代码,他在写让 Claude GLM 能稳定写代码的系统。他写的不是 model,他写的是 harness。这件事翻译成中国工程师能听懂的话——未来三年,会写代码的人不缺;缺的是会做 harness 的人。03 · 揭晓:他造的就是 AtomCode讲到这里,我可以揭晓那个 28 天造出来的东西是什么了——他造出来的,是一个 Coding Agent 工具——一个 harness。一个对标 Claude Code 的、纯 Rust 的、MIT 开源的 harness。它的名字叫 AtomCode。️ 【 AtomCode 真实数据一览】一个资深程序员,一天高强度读写代码,大约消耗几十万 token。AtomCode 每天调度的 80 亿 token,相当于上万名程序员同时在它上面干活。 更值得注意的不是这个数字本身,而是它的增长斜率——这个数字还在以每天 7% 以上的速度增长,10 天就会翻倍预计 6 月底 AtomCode Token 消耗量就会达到每天300 亿。而这一切是从 28 天前的一个 Scaffold 长出来的。No leaked base · no upstream fork — every commit earned.(没有泄露的代码基底,没有上游 fork——每一个 commit 都是赚来的。)AtomCode发布会上这一句话回答了一个所有同行都会问的问题:你们 28 天造出对标 Claude Code,是不是 fork 了什么东西改的?不是。项目启动时间早于calude code的部分源码泄漏而且AtomCode是从 0 行代码,从 Scaffold 开始,一个 commit 一个 commit 赚出来的。AtomCode 真正差别,藏在它的4 个设计原则里——04 · AtomCode 的设计原则AtomCode 的设计哲学,公开有 4 项原则(刚好对应硅基调度力该具备的 4 种能力),还有 1 项藏在工程里的隐藏原则——一起讲。① Built lean — 极简AtomCode:单 Rust 二进制 / 50 MB / 一秒启动其他同类:~500 MB这是10:1 的体积差为什么要做这么极致?因为调度系统首先要是零阻力的。如果一个工具自己启动要 5 秒,程序员就会下意识地等它——而调度系统的核心,就是让等待消失。② Crafted context — 上下文工程128K 上下文窗口,溢出自动压缩,按重要性分级管理。③ Model-agnostic — 模型无关为什么这重要?因为真正的硅基调度力,不应该被绑在一个模型上。 如果明天 Claude 涨价 10 倍,或者一个新的开源模型(Kimi K2、MiniMax M2)突然强了——你应该能在 1 分钟内切换。④ Yours to shape — 你可塑形每一步都可回滚、每个专家经验都可沉淀成模板复用、可接入外部工具。这一条是 AtomCode 和 Claude Code 真正不同的工程哲学:Claude Code 倾向大刀阔斧——快速、一气呵成、信任模型一次跑对;AtomCode 倾向可干预可塑形——每一步都可停、可改、可重塑。翻译成中国生产语言——Claude Code 像工业大批量生产——快,但出错就报废一整批。AtomCode 像丰田精益生产——慢一点,但每一步都可以拉安灯绳停下。这两种哲学,对应两种 OPD(Outcome-driven Product Driver)的工作方式——速度型 vs 调度型。不是谁优谁劣,是两种工程哲学,服务于两种工作场景。⑤ 还有一条隐藏原则:对小尺寸模型友好讲完上面四条公开原则,AtomCode 还有一条藏在工程细节里的设计取向——AtomCode 对小尺寸模型,比大模型更友好。什么意思?业界主流 Coding Agent——Claude Code、Cursor、OpenAI Codex——几乎都是围绕大模型设计的:Claude Opus 4.5、GPT-5、Gemini 2.5 Pro,这些模型 token 价格高、能力强、但对个人开发者和小团队负担沉重。而 AtomCode 反过来——它的 Agent Loop、上下文管理、工具调用,都在为小尺寸模型也能跑得稳做优化比如DeepSeek-V4-flash(2026 主推编码模型,价格仅 Claude 的 1%)为什么这件事重要? 因为这是 AtomCode 真正的中国 AI 时代叙事——OpenAI 和 Anthropic 没动机做小模型友好。它们就是生产大模型的公司。但中国开发者面对的真实环境,是小模型百花齐放——DeepSeek、Qwen、GLM、Kimi 都强,而且都开源、价格只有 Claude 的 1-10%。如果说大模型是贵族 AI,小模型就是平民 AI。AtomCode 是第一个,把平民 AI 也能稳定跑 Harness做成原生设计的工具。这一条让 AtomCode 的成本曲线比业界主流便宜一个数量级——一个个人 OPD 用 AtomCode DeepSeek,月成本可以压到几十块钱,而用 Claude Code Claude Opus 同样工作量,可能要花几千上万。这是 AtomCode 在 2026 中国 AI 时代,真正能民主化 Harness Engineering的关键设计。05 · 信用回路:为什么我们决定全员切换回到最开始那个内部通知——为什么我们会决定全员从 Cursor 切换到一个上线不到 1 个月的工具?让我先讲一个很多年前的故事。我年轻编程的时候,有一个偶像——Borland 公司。那时候他们在开发Delphi(1995 年)世界上最强的 RAD(快速应用开发)工具。但 Delphi 真正的秘密,不是它有多少功能——而是 Borland 团队一开始就坚持一件事:用 Delphi 自己,开发后续版本的 Delphi。每一个 Delphi 开发者每天写的工具,就是他们自己每天用的工具。 工具的痛点、卡点、慢点,他们比任何用户都先感受到。这件事让 Delphi 在那个时代成为开发者心目中的传奇——因为他们做的每一个改进,都是先在自己身上验证过的。那时年轻的我,有一句话烙在心里——只有走到这一步,才能为开发者做出真正的工具。30 年过去了。今天,这件事又在发生——而且不止我们。Anthropic 的 Claude Code,90% 的代码是它自己写的。Anthropic 官方说,现在公司大部分代码都由 Claude Code 产出,工程师只负责架构、判断和编排。Claude Code 就是用 Claude Code 造出来的——这是 2026 年最彻底的用工具造工具。AtomCode 走的是同一条路——用 AtomCode 开发后续版本的 AtomCode,用 AtomCode 开发 AtomCode Air、AtomCode Security。区别只在于:Claude Code 是硅谷的样本,AtomCode 是中国第一个走到这一步的开源 Coding Agent。这不是政治正确地用自己产品。这是工程哲学——做开发者工具,你必须先成为它最重的用户。从 Delphi 到 Claude Code 到 AtomCode,30 年里最强的开发工具,都是开发者拿它造它自己造出来的。所以我们决定全员切换,不是因为 AtomCode 已经完美——而是因为只有走到这一步,AtomCode 才能真正长成开发者要的工具。**真正的决策点,是这件事的信用回路**。️ 【信用回路:为什么我们决定全员切换】第一步 · CTO 用 Claude GLM 调度 28 天——证明 Harness Engineering 这种工作方式是可行的。第二步 · 1,146 commits 跑通——证明这种工作方式能产出生产级代码,而且 every commit earned。第三步 · 这 1,146 commits 就是 AtomCode——证明造出来的工具,本身就是Harness Engineering 的产品化。第四步 · 4.18 全量开源,一个月后社区数据(1,149 Star / 5.4 万下载 / 8B token 日)起来了——证明这个工具不只我们觉得好,外部市场也被验证。第五步 · 5.16 生态扩张:AtomCode Air AtomGit 代码审计同日上线——证明产品本身已经能复利自己。第六步 · 5.20 内部发通知,5.21 全员切换——内部决策,用脚投票。**每一步都是上一步的信用放大器**。到第四步,这件事就不再是一个产品发布,而是一个完整的产品/方法论闭环——用 Harness Engineering 的方式,造出 Harness Engineering 的工具,然后全员用这个工具继续 Harness Engineering。这种闭环过去叫dogfooding。但 AtomCode 这件事是更狠的——dogfooding 是我们自己也用自己造的东西。AtomCode 是我们用自己造的东西,造下一代自己造的东西。────────────────────06 · 1812 vs 2026:AI 第一次造出调度 AI 的工具这件事的尺度,远不止我们做了一个产品。工业革命真正起飞的那一刻,不是 1769 年瓦特发明蒸汽机。 是几十年后——1812 年前后,当蒸汽机驱动的车床,开始造下一代蒸汽机。从那一刻起,工业革命不再依赖手工业。它开始,自我繁殖。2026 年正在发生同样的事——这不是文字游戏。这是一个真实的递归——Claude GLM (硅基时间的批发商) ↓ 被一个人调度 那位 CTO (硅基调度力的最早样本) ↓ 用 28 天造出 AtomCode CLI (硅基调度力的零售形态) ↓ 长出 AtomCode Air / VSCode / Plus / Chat ↓ 让码盲人群也能调度 AI 码盲消失最后一行——码盲消失——是我在《万字长文答问录(一)》里铸过的概念。 当时我说:**未来,编程会像识字一样普及**。但我没想到,这件事这么快就有了工程实现。而且不只一个——28 天造出 CLI,再 28 天,5.16 那天长出了 AtomCode Air(桌面端)和 AtomGit 代码审计两个新产品。AI 不只造代码,AI 也开始审代码、查漏洞、做合规。从生产到治理,整个软件工程的全链条,包括Github 的开源协作平台模式都正在被 AI 重写一遍。这节奏翻译成一句话——AI 调度 AI 的工具,正在以月为单位扩张生态。07 · 这件事还埋着一个更大的判断写到这里,我得停一下。前面那么多数字、时间线、历史类比——你可以先放一放。因为接下来这一个判断,比前面所有内容都重。它是这一篇我最想让你带走的东西:当 AI 可以造调度 AI 的工具,那组织这两个字,到底还剩下什么意义?如果一个 CTO Claude GLM,28 天 按传统产能 8-15 人协同两个月—— 那团队这个词,还有意义吗?如果一个工具(AtomCode)可以让一个 CTO 一个团队—— 那公司这个词,还有意义吗?这件事我已经想了好几个月。它和我前面写过的几篇都有关——《硅基时间第二章:时间的第一次工业革命》——讲了碳基时间为什么会失效《硅基时间第三章:企业和个人的新生产函数》——讲了产出 碳基时间 (硅基时间 × 并行系数)《硅基时间第四章:秩序的代价》——讲了旧组织为什么会系统性失效《硅基时间第五章:新组织如何重建》——讲了组织如何在硅基时代重建《万字长文·Anthropic 万亿美元估值背后》——讲了 Token 红利就是硅基时间红利这五篇加起来,已经把组织失效论讲了五个不同的切面。但这一次 AtomCode 的故事,让我意识到——过去五篇,讲的都是组织会怎么变。AtomCode 这件事,讲的是组织已经在自我改变了。前者是预测,后者是事实。想清楚这件事的那天,我写下了一句话——它几乎是我这一年所有思考的收口:工业时代最强的组织,是把人组织起来。AI 时代最强的组织,是把硅基时间组织起来。组织这两个字没有失效——失效的是组织的对象。过去组织的是人,现在组织的是硅基时间。那位 CTO 28 天的故事,就是一个人开始组织硅基时间的最早样本。────────────────────08 · 对你意味着什么对每个工程师:不要把自己定义成会写代码的人。未来三年,会写代码会像会用 Word一样普及。但工程师不会消失——只是工程师的工作内容会被重新定义。让我把工程师的进化路径画出来,看你自己处在哪一段——传统工程师 (会写代码) ↓ 进化第一步 · 现在就能开始 会用 AI 写代码 (Cursor / AtomCode 用户) ↓ 进化第二步 · 6-12 个月 会做 harness 的工程师 (Harness Engineer) ↓ 进化第三步 · 1-2 年 能和 OPD 配对的人 (OSA)如果你还在传统 IT 公司、从来没用过 Cursor / AtomCode——不用慌,你只需要做一件事:下载 AtomCode,挑一个你最近的小任务,让它跑一遍。手感比理论重要 100 倍。如果你已经天天用 Cursor / AtomCode——下一步:不要满足于用 AI 写代码。开始训练调度 Coding的能力——一个人同时指挥多个 Agent 并行干活,这就是 Harness Engineering 的入门门槛。对每个工程师的一句话:下个 3 年,会写代码 不会让你失业,但也救不了你。真正的护城河,是 harness。对每个 CTO / 技术负责人:立刻去试 AtomCode(地址在文末)。不是因为它一定比 Cursor 强,而是因为你必须亲自体会Harness Engineering和Coding是两种完全不同的工作方式。这个手感,光读文章拿不到。对每个 CEO:如果你的 CTO 还在 hands-off 不写代码——这一年内,可能会出问题。**AI 原生 CTO,不是不写代码,是以 Harness Engineering 的方式写代码**。如果你的 CTO 不亲自体会这件事,他会很快和那些自己天天用 AtomCode / Cursor 的 CTO拉开维度差距。对每个不会写代码的人:如果你想先体会一下对话即应用是什么感觉——下载AtomCode Air(macOS / Windows)。 你描述一个需求,它生成一个可运行的小应用。这一次的码盲消失,真的开始了。AI 不只是工具——AI 已经在造工具。这件事一旦闭合,变化速度,会远超所有人的预期。────────────────────09 · 试一下 AtomCode官网 atomcode.atomgit.com ·开源仓库 gitcode.com/atomgit_atomcode/atomcode程序员:用AtomCode CLI(终端 Agent)不写代码的人:用AtomCode Air(桌面端,登录送 30 天免费额度)AI 第一次,造出了调度 AI 的工具。整个 IT 文明,正在进入自我繁殖阶段。────────────────────// 作者手记工业革命真正起飞,不是蒸汽机被发明那一刻,是蒸汽机开始造蒸汽机那一刻。 AI 真正起飞,也不是 ChatGPT 发布那一刻,是 AI 开始造调度 AI 的工具那一刻。我们在 CSDN 内部,可能恰好碰到了那个时刻。 那位 CTO 28 天 1,146 commits——事后看,这是我这一年最大的认知冲击。那位 CTO是于邦旭,CSDN 高级副总裁,开放原子开源基金会平台公司 AtomGit 的 CEO。他过去几个月每天的工作,就是一半时间开管理会、一半时间用 Claude GLM 调度 Coding。AtomCode 是这种工作方式的真实产物。下一篇《蒸汽机时刻》,我会继续讲透AI 自我繁殖这件事对整个组织文明意味着什么。—— 蒋涛 · 2026 年 5 月 · 硅基时间·主章二 · AtomCode 与 AI 自我繁殖