如何有效地使用Cursor AI IDE 的12个关键方法 - 来自 Cursor 设计负责人 @ryolu_
🔑 十二项关键建议
1. 建立项目规则 📁
操作要点：
- 使用
/generate rules命令生成 5-10 条明确规则 - 定义项目结构和限制条件
价值：
让 Cursor 理解你的项目边界
2. 精准提示工程 🔍
操作要点：
- 编写包含技术栈的详细提示
- 明确预期行为和限制条件
- 如同撰写软件规格说明书
技巧：
提示词 = 目标 + 上下文 + 示例 + 限制
3. 模块化开发 🧩
推荐工作流：
- 小块生成代码
- 即时测试验证
- 逐步审查迭代
优势：
保持专注度，降低错误率
4. 测试驱动开发 🧪
实施步骤：
✅ 先编写测试用例
✅ 锁定测试条件
✅ 生成代码直到测试通过
效果：
确保代码质量，减少返工
5. 代码审查机制 🔍
最佳实践：
- 严格审查 AI 输出
- 主动修复问题
- 反馈修复案例给 Cursor 学习
提醒：
AI 输出仅供参考，人工审核不可或缺
6. 上下文聚焦 🔍
限定命令：
@file指定文件@folders限定目录@git控制版本
作用：
提升 Cursor 的响应准确度
7. 文档管理 📁
推荐做法：
将以下内容保存在 .cursor/ 目录：
- 架构设计文档
- 决策记录
- 检查清单
效果：
帮助 AI 获取完整上下文
8. 直接修改优化 ⚙️
操作建议： 遇到错误时：
- 直接修改代码优于口头解释
- Cursor 从编辑中学习更快
数据：
直接修改使学习效率提升 300%
9. 历史利用 ⏳
高效技巧：
- 复用历史提示
- 迭代优化之前的指令
- 避免重复初始化
优势：
节省 40% 的重复沟通时间
10. 模型选择 🧠
| 模型 | 适用场景 |
|---|---|
| Gemini | 精确任务 |
| Claude | 广泛应用场景 |
| GPT-4 | 复杂推理任务 |
建议：
根据任务类型选择最合适的模型
11. 技术学习 📚
学习方法：
- 让 Cursor 逐行解释错误
- 要求提供修复方案
- 要求解释技术原理
效果：
加速新技术栈掌握速度
12. 项目管理 🖥️
优化策略：
- 夜间索引大型项目
- 限制上下文范围
- 分阶段开发
性能提升：
响应速度提升 2-3 倍
💡 总结
“这些实践经过数千小时的开发验证，建议从 3-5 个核心原则开始，逐步建立属于您自己的 AI 开发工作流。记住，Cursor 是您的智能助手，而不是完全替代品，最佳效果来自人机协作。“
生肉原文
