AI时代下，传统竞品分析方法正迅速失效。CursorAI编程工具的深度调研报告揭示了如何从“使用者”变“拆解者”——通过逆向工程挖掘模型、算法等底层逻辑，预判技术路线与商业价值。本文用三层方法论，教你做出能驱动战略决策的黑客级调研。

一直建议学员们，用“黑客级”的思路去做竞品调研，他们也确实产出了很多高质量的报告。最近，一份关于AI编程工具「Cursor」的报告，就做得很典型，产出质量非常高。所以想借这个机会，拿它当个案例，和大家分享一下为什么要做？怎么做？。

为什么AI时代，我们必须换一种方式做竞品分析？

原因很简单：传统PM罗列功能、对比UI、画流程图那套方法，正在迅速失效。

AI产品的真正核心竞争力，比如模型、数据、算法策略和技术架构，全部都藏在用户界面之下。

一直强调一个理念：“深度优先，超前预判”。

你必须具备把“信息”转化成“知识”甚至“智慧”的能力。而这，要求你转换思维，从一个产品“使用者”变为一个系统“拆解者”。

这套方法论，我们把它拆解为三层，下面结合这份「Cursor」报告，来给你讲透。

第一层：表面洞察-人人都能看到的“共识”（What）

常规的调研（我称之为“一级PM调研”）通常就停在这一层了。他们会做什么呢？

看评测与新闻：了解产品大概功能和市场反馈。

上手体验：亲自试用，了解用户流程和核心交互。

功能对比：做个表格，拉出竞品A、B、C的功能矩阵。

这些工作是基本功，是必要的，但远远不够。

为什么？因为它只回答了“What”（它是什么，卖给谁）——这些信息是决策的“背景板”，而不是“决策依据”。

在这份「Cursor」报告里，学员们也漂亮地完成了这一层：他们详细分析了「Cursor」的市场规模（TAM/SAM/SOM）、融资历史、用户画像等等。

（注：这份「Cursor」深度报告，由于包含了相关学员的个人信息，不便公开分享完整版）

这是非常扎实的基本功。但“黑客级”调研，必须从超越这一层开始。

第二层：深度拆解——探寻冰山之下的“How”

这一层是“黑客级”调研的核心。我们要从“黑盒”走向“白盒”，通过逆向工程，回答“How”（它是如何实现的）。

这要求你（PM）必须有极强的技术好奇心和一手信息挖掘能力。

在「Cursor」这份报告中，学员们对“第二层”的挖掘堪称典范。他们没有停留在“Cursor很好用”这个体验层面，而是去回答“Cursor为什么这么好用？”

[案例一：逆向“上下文”——Cursor的核心护城河]

他们从公开的开发者访谈、技术博客、甚至Github提交记录中拼凑线索。

比如，他们通过分析安装包和网络请求，证实了「Cursor」的核心决策是“ForkVSCode”而非“做插件”。具体是怎么做的——

1）定位核心架构：他们发现Cursor的成功并非插件，而是对VSCode的“分支”（Fork），这使其获得了对编辑器的完全控制权。

2）挖掘RAG系统：通过研究技术博客和社区讨论，他们发现，Cursor的上下文系统（RAG），并非简单的向量检索——Cursor使用Merkle树来跟踪文件变更，这使其无需“每次都重新上传整个代码库”。

3）深挖技术选型：他们进一步发现，Cursor的向量数据库选型是Turbopuffer。这是一个关键的“黑客级”洞察——Turbopuffer专为低成本和高吞吐设计，使Cursor的运营成本比传统向量数据库低20倍，还解决了企业的隐私顾虑。

这个洞察的价值是什么？

它解释了「Cursor」商业模式的可扩展性（低成本）和市场准入（解决隐私问题）的底层技术原因。

[案例二：从“竞品”看“自己”——拆解代码搜索的“路线之争”]

一个“黑客级”的调研，绝不只看单个产品。而是需要行业全景视野。他们发现，AI代码工具在核心“上下文”问题上，存在三条截然不同的技术路线：

1）实时搜索派（如ClaudeCode）：完全放弃RAG，而是采用Agentic方式，按需调用grep、glob等工具实时搜索。

2）图结构派（如Aider）：使用AST（抽象语法树）将代码解析为图结构。

3）混合RAG派（如Cursor）：使用向量化+RAG，但通过Merkle树和Turbopuffer等技术创新，来优化性能和成本。

这个发现的价值又是什么？

它揭示了「Cursor」成功的偶然性与必然性。当你的团队在做技术选型时，是应该“实时搜索”还是“混合RAG”？这份报告提供了千金难换的决策依据。

这就是“黑客级”调研的力量，它提供的不是观点，而是基于深度拆解的事实与权衡（Trade-offs）。

第三层：战略洞察——导出“SoWhat”的行动（我们该怎么办）

1、做调研，最终的目的，不是写出一份完美的报告，而是为了形成超前的战略预判和正确的产品决策。

2、一份像「Cursor」这样的深度报告，是“战略层”的弹药。它回答了终极问题：“SoWhat”（我们该怎么办）。

3、这正是我指导学员时，要求他们达到的最终目的。调研的前两层是“输入”，而这一层是“输出”——将深度洞察转化为驱动团队的实际行动。

以下是一些实践案例，用以说明，这种“第三层洞察”在实战中是如何发挥价值的：

[案例一：提前半年预判苹果的端侧AI架构]

洞察（来自第二层）：2023年，通过研究谷歌发布的端侧AICore框架论文，发现其通过微调和适配器（LORA热拔插）技术，解决了手机端侧一个“基础模型如何适应几百个不同场景”的问题。

行动（我的第三层）：当时我们内部的自研大模型团队，尚未关注此方向……立即推动大模型算法和OS工程团队，往这个方向预研。

结果：六个月后，苹果在WWDC上发布了AppleIntelligence，采用了几乎完全相同的技术架构。而我们因为提前布局，极大地减少了追赶的时间。

[案例二：在公司内部成功立项战略级项目]

洞察（来自第二层）：通过研究一篇苹果公司关于“GUI多模态大模型”的学术论文（FerretUI），预判“AIAgent通过界面识别（GUI）与系统交互”将成为未来的关键技术方向。

行动（我的第三层）：以此为依据，撰写报告在公司内部建议立项。

结果：这个方向，后来成为了公司的战略级项目，获得了巨额资源投入。

这就是通过超前预判，帮助团队提前“占坑”。

总结：成为一个“深度优先”的黑客型AI产品经理

AI产品经理的竞争，本质上是认知深度的竞争。

这份「Cursor」调研报告，就是“深度优先”理念的绝佳产物。他们从人人可见的“市场规模”开始，一路挖到了“Merkle树”和“Turbopuffer”，甚至洞察了整个赛道的“技术路线之争”。拥有这种级别的认知，才能做出远超他人的精准决策。

门槛确实很高，但是难走的路，才是壁垒最高的路。所以，想成为一个“黑客型”AI产品经理，建议是：

1）坚持系统性学习：将每一次新闻，都转化为一次深入的知识学习或实践。

2）寻找最佳信息源：抛弃二手信息，拥抱官方文档、开发者大会、核心人物访谈和学术论文。

3.）深度优于广度：与其花时间体验10个落后的产品，不如把一个领先玩家（如OpenAI、Cursor）的技术文档“从头到尾”读一遍。

4）将洞察转化为行动：最终的目标，是通过深度研究形成超前预判，并将其应用到自己的产品战略和日常工作中，创造实际价值。

专栏作家