Dropbox 使用 Cursor 索引超過 550,000 個檔案，打造 AI 原生的 SDLC
現在，Dropbox 的工程師每個月都會接受超過一百萬行由 Cursor 提供的 AI（人工智慧）程式碼建議。
「速度是任何公司唯一的優勢所在。」Dropbox 技術長 Ali Dasdan 如此說道。他和 Dropbox 團隊很早就意識到，慢於他人採用 AI 的風險，比過早採用還要大。必須將 AI 深度嵌入整個軟體開發生命週期（SDLC），Dropbox 才能達到期望的開發速度。
但這也意味著，必須在一個極度嚴苛的環境中部署新的編碼工具。Dropbox 自行營運資料中心，每秒處理超過 300,000 個請求，並由數千名工程師維護一個包含超過 550,000 個檔案的 monorepo。Dasdan 很清楚，只有能在整個程式碼庫上進行推理、並被廣泛採用的 AI 系統，最終才能帶來 Dropbox 期望的速度提升。
自然採用
到了 2024 年，Dropbox 的工程師已經開始試用 Cursor。起初，他們透過非正式管道分享學到的東西，例如在 Slack 上的對話和簡短的內部紀要。Dasdan 注意到了這些活動，並透過成立一個 AI 倡導者小組來加以培育。他協助他們擴大這些工作方式的影響力，同時消除導入上的阻礙。
加速部署意味著消除所有摩擦點。註冊使用這些工具，必須讓人感覺就像只要點一下就能完成。
效果立竿見影。隨著取得使用權變得更容易，更多工程師開始試用這些工具，分享他們的心得，導入也自然而然加速了起來。
領導者親自上手工具
下一次關鍵性的轉變發生在 2025 年 4 月，當時 Dropbox 舉辦了一場全公司的 hackathon 黑客松活動。最大的改變，其實是在 Dasdan 自己身上。他原本想在 hack week 期間打造一個「smart finder」作為他的專案，但卻被其他工作打斷，直到截止前一晚為止，他還什麼都沒開始做。就在那時，他第一次嘗試使用 Cursor。
我之所以拖到最後一刻才開始，是因為我信任這個工具，而它也真的讓我在大約兩個小時內完成整個專案。那次體驗讓這件事的影響對我來說變得非常真實。
Dasdan 在一次他固定與一群 CTO 聚會時的簡報中分享了他的經驗。他很意外地發現，其中許多人仍然沒有嘗試過 AI（人工智慧）程式開發工具。他給他們的訊息很簡單。
如果你希望公司能在 AI 上快速推進，你就必須親身體驗。就算只有一位工程主管或 CTO 親自來測試這些工具，也能立刻感受到影響。否則就很容易被甩在後面。
為 monorepo 進行索引處理
當大家對 Cursor 的興趣不再只停留在個人實驗時，接下來的問題就是：它能不能處理 Dropbox 整個 monorepo？
每次部署 Cursor 都是從同一件事開始：先對程式碼庫做索引處理。Cursor 會掃描每個未被忽略的檔案，將程式碼切分成具結構性的區塊，並產生向量嵌入，用來捕捉這些片段彼此之間的關聯。最後形成一個語意索引，讓模型在產生或編輯程式碼時可以使用。
在 Dropbox 這樣的規模下，這一步至關重要。索引處理讓 Cursor 擁有足夠的脈絡來掌握程式碼庫的結構，並產生能自然融入其中的變更；同時，也讓 Dropbox 的工程師更容易掌握整個程式碼庫。透過 Cursor，他們能更清楚地看見程式碼庫各部分如何組合在一起，讓主管更能掌握全局，也讓新進工程師能更快上手。
大家現在真的能非常透徹，且快得多地理解既有程式碼庫。
對開發速度產生可量化的影響
現在超過 90% 的 Dropbox 工程師每週都使用 AI（人工智慧）工具，而 Cursor 是推動這些使用行為的主要力量。
成效幾乎立刻顯現。Dropbox 透過一套內部評估框架來衡量工程績效，強調速度、效率與品質。自從採用 Cursor 之後，PR（拉取請求）吞吐量與循環時間已經躍升到產業指標的前段班。
工程師在日常工作中真切感受到這股變化。從撰寫與審查程式碼，到測試、撰寫文件與進行系統遷移，Cursor 幾乎出現在開發流程的每一個步驟。他們能更快地在程式碼庫中穿梭，更加鞏固了促使 Dropbox 採用 Cursor 的核心原則：速度就是一切。
我們正在在 AI 的背景下，重新檢視並設計我們打造軟體的每一個環節。
如果你有興趣在軟體開發生命週期的每一個階段導入 AI（人工智慧），請聯絡我們的團隊以開始試用 Cursor。