前段时间，Cursor宣布用AI写了一个浏览器FastRender，被全网嘲笑了。
这个项目号称使用成百上千个并行 AI 智能体，连续跑了一周，生成了一个Web 浏览器，代码量超过 300 万行。
但是很多程序员clone以后，却发现跑不起来，并且项目依赖大量已有的库，不是真正的从零开始。
更要命的是，代码质量极烂，很多构建错误和警告未解决，被一些人戏称“AI泔水”。
看到这种情况，有个叫做“embedding-shapes”的程序员非常不爽，他决定自己用AI从头儿构建一个。
他的目标如下：
和Cursor不同的是，他决定只用一个AI Agent，充分发挥程序员的能力，指导AI进行编程，看看效果如何。
所以，他并没有直接说：
请帮我用 Rust 写一个浏览器！
而是精心设计了一组策略和方法：
第一天：先跑起来
第一天他和 AI 做的事只有一件：先让它跑起来。
实现最基本的功能，能渲染Hello World，然后增加渲染嵌套标签。
增加了一个截图功能，把渲染的结果变成图片，让AI去观察，这样就可以实现回归测试，保证AI不会破坏已有的功能，不得不说，这个点子真是挺棒的。
第一天，一共生成了7500行代码，实现了一个极简的浏览器原型。
这个原型没有利用任何现成的类库，HTML/CSS渲染框架，真的是一点点从头而搞起来的，代码模块化良好，职责清晰，每个文件<1000行，完全可控。
第二天：建立自动的工作流程
第二天，他改进了resize Windows的问题，兼容性问题和性能问题。
更重要的是建立了一个工作流程：
1.选定一个真实网站，关闭JavaScript，截图。
2.把截图发给AI，让它照着截图的样子来渲染。
3.AI需要写代码，跑测试，生成新的截图，然后对比。
大多数时间他都不管事儿，等 AI 跑完来叫他，他只负责看看像不像、顺不顺。
第三天：收尾+跨平台
增加滚动条，Back 按钮 （这是浏览器非常重要的功能）
增加对macOS和Windows的支持（这说明抽象做对了，第一天的架构没有“写死在Linux上”）
增加更多的回归测试，提升性能，fix崩溃的问题。（说明软件已经到了一定复杂度了）
三天后，全部的工作成果是大约两万行Rust代码，没有任何依赖，编译起来飞快。
用这个浏览器访问Hacker News:
访问著名的Medium：
访问知名博客：Simon Willison ：
相比cursor那种几百个Agent自动干活生成的垃圾浏览器，这个浏览器功能不多，但是更加清晰、简洁、工程上更加靠谱。
对于严肃的、复杂的项目，程序员有效地指导AI，远比直接把问题扔过去让AI解决问题重要得多。
如果不对架构和设计进行控制和约束，则很快就会因为它们的粗糙而失控：
第一天很爽：哇塞，这么快都实现了！
第二天也很爽：出了问题AI马上就解决了！
第三天麻烦出现：这个Bug给它描述了好几遍，怎么就是改不了？
第四天：算了，还是重开吧！
相比之下，当你拥有真正的设计和高质量的代码时，可以保持稳定的开发节奏，每一天都像第一天一样。
从这三天的实践可以看出，AI 与人类协作能在特定任务上显著加速开发，AI是人类程序员的放大器，但是它只能在懂开发的人手里发挥最大的效用，这也是程序员的最大价值。
GitHub :
https://github.com/embedding-shapes/one-agent-one-browser/
