12 个小技巧：让 Cursor 成为你的最强开发助手
乔梁约 9 分钟1 引言
AI 代码编辑器（如 Cursor, #traevscode + #codebuddy ）这类工具已经成为软件公司提升生产效率的重要工具之一。今天我要给大家分享一下正确使用 #cursor
事实上，这些技巧不仅仅适用于 Cursor，对于那些使用类似 Windsurf和trae 这种 AI IDE 的开发人员来说，它们也同样适用。
咱们一条一条来说。
2 设定 5 ~ 10 条清晰的项目规则
在项目开始就要设定清晰的项目规则，大约 5 ~ 10 条。
为啥要先设定清晰的项目 规则呢？
就是为了让 Cursor 清楚地了解项目的结构和约束。如果你使用现成的代码库，还可以试试用 /generate rules 这个功能。如下图所示：
做同一个项目，是否设定了项目规则（project rules），其效果差别很大。如果没设定规则的话，代码生成特别不可控，推进起来特别吃力。
为什么是 5 ~ 10 条呢？
因为随着项目规模越来越大，只用一个通用而宏大的 Cursor rules 来治理整个项目，根本是不现实，因为上下文过于宽泛或都多，都会导致 AI 幻觉变大，或消耗 Token 过多过快。
要是你想精准控制代码生成，就得制定更细致的规则。
在实际开发里，项目规则可以分成 通用规则、编程语言规则 和 框架规则 这三种类别。
当然，项目类型和规模不一样，需要的项目规则数量也不同。
如果是全新的项目，建议先从通用规则入手，也就是对应 root type 的 always。
或者在已搭建完项目代码库的脚手架之后，在 Agent 模式中，输入里执行 /generate rules 也行。参见图3.
项目脚手架就是提供项目初始结构和基础配置的，像目录、工具链、依赖这些，它的主要作用就是加速项目启动。
3 每次对话都应该包含更具体的规范指引
在每次对话的提示词中，一定要具体且详细地说明技术栈、行为和约束，它就像是一个迷你规范。但每次输入这些规范太麻烦，所以可以给它放到你的工具箱中（引用更具体的上下文规则文件，或者事先定义snapits，使用快速键来调用。
我给大家看 3 个提示词案例。
第一个案例是 Web 版的贪吃蛇游戏。
写一个web版本的贪吃蛇游戏，尽可能使用原生 HTML、CSS 和 Javascript，少引入外部依赖，尽可能简单，尽可能快。 这个提示词限定了技术栈范围，尽量不引入外部依赖，这样就减少了依赖安装，基本上就是最基础的 HTML、CSS 和 Javascript 技术栈组合。
第二个案例是 Chrome 浏览器插件
请帮我开发一个 “图片转 png” Chrome 浏览器插件，这个插件的功能是： 1、开启插件后，用户在浏览器图片鼠标右键后会出现插件入口” 下载为 png”，点击就可以把选中的任意格式的图片下载为 png 格式的图片； 2、支持下载为 png 的图片格式包括 JPG、JPEG、PNG、BMP、webp、svg； 3、使用 OffscreenCanvas 避免阻塞主线程； 4、通过 Blob URL 减少内存占用。 这个提示词既限定了技术栈范围，又对功能进行了约束。
第三个案例是指定特定配置进行 UI 优化，还对 UI 优化方向做了限制。
每一次的提示词对话，其实都要求了更小且具体的编码规范，所以，它们是在 user rules、Cursor rules、project rules 之下，更细粒度的规范。
4 以文件为单位进行工作
要是做那种功能简单的小项目（例如一个小工具脚本），用 Cursor 一次性生成全部代码，一般没啥大问题。
但是，如果是那些功能比较复杂的中大型项目，想一次性搞定，几乎是不可能的。
此时，应该以文件为最小工作对象进行工作。聚焦于一个小小功能点块，对其进行代码的生成，测试和人工检查。
我之前听过一个案例故事，有个团队用 AI IDE 开发，花了 3 ~ 4 个小时写代码，结果后续花了 20 个小时研究 AI 写的代码，最后程序还运行不起来。
这种情况并不少见。问题也都差不多，那就是：
前期没做好项目和结构拆解，中期任由
AI IDE自己跑代码，也不调试和审查，到后期代码就变得一团糟，改不了也运行不了。
解决这个问题的关键，就是先把要开发的功能进行模块化分解，然后再一个模块一个模块地解决。
我之前也讲过，别想着让 Cursor 一次性生成太长的代码，这样不仅上下文会出问题，生成的代码大概率也有毛病。
现在比较好的做法是让 Cursor 分多个批次，逐步生成。
具体怎么做呢？
先做核心功能，核心功能没问题了，再分区域、分功能一点点补齐。
5 TDD：自动化测试用例先行
先写自动化测试用例，锁定测试文件，然后再生成代码，直到所有测试都通过
这里要注意，因为当我们使用 agent模式时，AI 有很大的自主权。它很可能会修改测试文件，来让测试用例通过。
这可能并不是我们希望的行为。因为测试用例已经被我们事先检查过，没有问题。所以，在开始生成生产代码之前，建议大家使用 Cursor ignore 功能，防止 Agent 自行修改这些测试文件。
这个功能在 Cursor settings features 里的 hierarchical Cursor ignore 中开启。
它和 .gitignore 有点像，是用来指定哪些文件和目录不需要 Cursor 的智能功能处理的，比如代码补全、文件搜索这些。
对于较大一点的项目代码库，建议启用这个选项，这样能更好地管理忽略规则。
你可以在不同层级的目录里放 .cursorignore 文件，实现更精细的控制。
6 让 AI 学习你手工修复后的内容
一定要检查 AI 生成的内容。如果发现有错误，就要立即修复，然后把正确的内容告诉 Cursor，让它当作示例学习。
Cursor 每次生成的代码，不一定都正确，也不一定符合要求，所以人工审查很有必要。
比如说，你所在的企业对代码注释有规范，但是， Cursor 生成的注释不符合规范，这时候你就得按照企业规范调整。
当然，不用每次都手动调整，最方便的办法就是把规范当作示例喂给 Cursor，这样它下次编程就能应用这些规范了。
7 精准指定上下文
使用 @file、@folder、@gate 这种功能，把 Cursor 的关注点定位到代码库的正确部分。
这个功能一般和前面提到的第三条“按模块推进开发”一起用。
随着项目代码越来越多，我们不可能每次都去把项目文件都遍历一次，去做内容调整。一方面是因为受上下文窗口大小的限制，另一方面，遍历整个项目文件，可能会让 Cursor 改动一些我们本来不想让它改动的代码。
所以，要善用这些上下文功能，它们就像是定位工具，能精准定位，指哪打哪。
8 把设计文档和检查清单保存在
把设计文档和检查清单保存在 ./Cursor 目录里，这样， Agent 就可以全面了解下一步要做什么。
这个目录一般包含项目规则，就是第一条提到的那些 rules，还有各种代码索引。
设计文档和检查清单是为了加速 AI 的代码分析和上下文检索。从目前来看，这些文件也不一定要放在 Cursor 目录下。
之前在2025年4月9日的直播分享中，我讲了，如果项目小的话，可以记录在 README.md 文件里，每次调整及时更新就行，和放在 .Cursor/ 目录下效果是一样的。如果是项目比较大，就分别存放在不同的文件中，文件名应该表达该文件的目的与内容，如 design-doc.md, Requirement.md 和 Progress.md 等。
9 如果代码出现错误，不妨自己动手写代码修改
有时候 Cursor 在某个问题上一直解决不好，这时候就自己动手调整代码。你写的这些内容会成为 Cursor 自我学习的上下文，相当于给它提供了示例，这样它就能更清楚接下来该怎么做。
不过，这一点对于没有编程基础的用户来说有点难。所以，要是想在 AI 编程这条路上走得更远，最好懂点代码知识。不用先掌握某种编程语言再学 AI 编程，可以在学习 AI 编程的过程中，在具体的开发场景里慢慢补齐编程知识。
也就是说：并不是 AI 让程序员没有了工作，而是会出现更多要写代码的人群。
10 不用每次都从头开始
利用聊天历史来迭代旧的提示词，不用每次都从头开始。当 AI 输出内容的时候，我们可能发现它的思路跑偏了。此时，可以让它继续跑，然后根据它的回答，再进行二次追问和调整。
我觉得我们和 Cursor 或者其他 AI 的每一次对话都有用，不管这次对话得到的回答是否满意。满意当然好，要是不满意，也能知道不满意的点在哪，下次对话就知道怎么调整了。所有的聊天历史都能成为优化提示词的上下文。
11 根据意图选择模型
1 个 AI 模型不能做所有事情。根据不同场景使用不同的模型。比如 Gemini 用于精确任务，Claude 用于广度任务。当然，每个人的编码体验不太一样。
在 Cursor/Windsurf中:
使用 Claude sonnet 3.5 进行编码（是的，对于执行代码来说，它比 3.7 更好。）
使用 GPT o1/o3-mini-high 调试复杂错误。
使用 Gemini Flash 2.0 扫描整个代码库并更新文档。
比如 cloud 3.7 thinking 适合做规划。Claude 3.7：适合自己不想考虑太多交互细节的时候，因为 3.7 会帮我们脑补一些最佳实践（当然，这个 “画蛇添足” 的特点在一些场景下可能是弊端，但我们可以在自己需要的时候利用好自己特点，来帮我们省事）。
完全看个人的使用体验。
当然，有些 AI 开发工具并支持选择模型。
12 用文档链接喂给AI
对于自己不熟悉的技术栈，这确实是个好办法。它其实就是利用 @Web 的联网功能读取文档链接内容。
获取最新文档链接并不难，用一个叫 context 7 的小工具就行。它收集了很多技术框架的最新文档说明。
在 context 7 上拿到最新文档链接后，粘贴到 Cursor 里就能进行代码修复。
也可以直接用 context 7 MCP，让 Cursor 直接调用最新文档。这两种方法都能减少 Cursor 的编码幻觉。
使用 context 7 MCP 也很简单，安装好之后，每次对话后面加上"使用 context 7 获取文档"类似的表达就行。
13 每天晚上给项目重建索引
对于大型项目，要进行整页索引，并限制上下文范围，这样能保持敏捷性。
Cursor 有个 code base indexing 代码库索引功能，不过索引是个耗时又耗资源的过程，处理大型项目，比如包含大量文件数据的系统，可能需要几个小时甚至更久。
所以建议在夜间运行索引任务，因为夜间系统负载低，用户活动少，计算资源充足，不会影响白天的工作效率。
在 Codebase indexing 这里可以设置 ignore FILES，这样 Cursor 在索引项目代码时就会忽略这些文件，通过限制上下文范围，减少计算资源消耗，降低内存和 CPU 的使用，提高索引和查询速度。
最后，结构化和控制是使用 AI 的成功之道。
我们可以把 Cursor 代理看作是一位能力很强的初级员工，只要你给它指明方向，它就能发挥很大的作用。
14 小结
这篇文章总结了 12 条高效使用 AI 代码编辑器 Cursor 的实用技巧，帮助开发者提升项目开发效率和代码质量。你在使用 AI 编程工具时，有哪些困惑或想要提升的地方？欢迎留言交流你的经验和问题！