1. 设置 5-10 条清晰的项目规则（使用 /generate rules 命令）
误区： 很多人刚上手 Cursor 时并不了解 Cursor Rules 规则，导致 AI 按默认设置自行发挥风格，导致 AI 输出代码风格前后不一致、偏离团队规范，非常影响效率
正确用法：在项目之初创建一个精炼的 Cursor 规则文件（ .cursor/rules ），包含 5-10 条明确、可执行 的编码规范。这些规则可通过 Cursor 的命令如 /Generate Cursor Rules 生成初稿，再根据项目需要调整完善。内容上可以包括：
- 编码风格指南（例如"使用 ESLint Standard 风格"）；
- 架构约定（如"组件应为函数式组件"）；
- 依赖限定（如"禁止使用未经批准的第三方库"）等。
规则既不要太多也不要模棱两可------就像团队的编码规范一样，简明扼要，覆盖关键点。
将规则文件放在 .cursor/rules 目录下，Cursor 会自动读取其中的约定来指导代码生成。例如，你的规则里规定"所有接口请求必须使用封装的 fetchClient 库"，那么当你让 Cursor 生成接口调用代码时，它会遵循这个约定。不设置规则时，AI 可能随意使用 axios 或原生 fetch 导致不符合项目要求。如果规则过多或表述不清，也可以逐步调整：观察 AI 输出是否违背了某条约定，若是，优化规则表述或范围。
将这些规则视作对新人开发者的指导手册------简洁明确，让 Cursor 明白哪些行为是项目中"允许"或"禁止"的，从而减少后续返工。
2. 提示语要具体清晰，像写 Mini-Spec 一样明确技术栈和行为约束
误区： 很多工程师一开始给 Cursor 下达的指令（Prompt）过于笼统，例如："帮我写一个登录页面"。这样模糊的提示常常导致 AI 输出偏离预期------可能生成旧式的 jQuery 代码，或忽略必要的错误处理。模棱两可的提示就好比给新人一个含糊的需求描述，结果对方各自发挥想象，产出不符合要求的代码。
正确用法：编写提示语时要具体且清晰，就像撰写一个小型技术规格说明（mini-spec）,明确指出技术栈、需求细节和任何行为约束。例如，可以这样提示 Cursor：
markdown
使用 React 18 + TypeScript，实现一个登录表单组件。
要求：
1. 使用 Ant Design UI 库；
2. 包含用户名、密码两个字段和提交按钮；
3. 前端验证输入格式，错误信息用红色文本显示；
4. 按钮点击后调用 login(api) 接口，处理 loading 状态和错误提示；
5. 遵循我们团队的 ESLint 规则和文件结构。"当然，这部分技术约束也可以用
/Generate Cursor Rules指令生成到 rules 中。
这样的提示涵盖了技术栈 （React 18 + TS、Ant Design）、功能细节 （表单字段、验证、调用接口等）以及行为约束 （团队 ESLint 规则、结构）。Cursor 在接到这样的明确指令后，就如同拿到了详细的产品需求和技术方案，生成的代码更有针对性。总之，提示语越像规范书写，AI 输出就越精确。
另外，建议在 Prompt 注明关键事项：框架版本、需遵守的模式（如"使用 hooks 实现而非类组件"）、特殊边界情况处理等等。你也可以引用外部文档链接提供参考------例如使用某库时，在提示里附上官方文档链接，Cursor 会据此采用正确用法。
当提示涵盖足够上下文，AI 就不必胡乱猜测。如果你发现输出不符合预期，应反思提示是否遗漏了关键细节，及时补充重试。这种"穷尽细节"的提示思路就像资深工程师给新人写任务说明，确保对方按正确方向完成任务。
3. 按文件逐步推进，每次生成、测试、评审一个小目标
误区： 有人希望 Cursor 一步生成整个项目的代码结构或多个模块的实现，贪图省事一气呵成。现实是，一次性让 AI 产出大量代码，往往伴随结构混乱、错误难查的问题------就像让一个初级工程师一天之内写完整个应用，结果可想而知。大段未经检查的 AI 代码堆叠在一起，最终可能演变为需要花一周去梳理的"AI 意大利面"。
正确用法： 采用增量式、迭代式的方式推进开发节奏，每次聚焦在一个小目标上，生成代码，立即测试和评审，然后再进行下一个目标。
具体做法是按照功能或文件将项目拆解。例如，先创建项目骨架文件结构；接着让 AI 完成一个组件或一个模块；完成后运行测试或构建，检查是否有错误，再微调修复。每一步完成后，再进行下一步开发。通过这种逐步推进的方法，确保每个部分都经过验证再集成，减少后期大改的风险。
人类智能在应对开发任务时尚且需要做好技术方案、任务拆解、里程碑划定等，何况是 AI？因此，在实战我们需要拥有模块化思维，将具体任务拆解为若干复杂度适当的小任务。例如在开发一个 Web 页面时：
- 先让 Cursor 生成布局框架（如路由、导航栏）；
- 确认无误后，再让它处理某个页面的逻辑，如登录流程；
- 然后再实现其它页面或组件。
每次只专注一到两个文件 的改动，利用 Cursor 的上下文记忆保持风格一致。这样一来，每个阶段输出的代码你都心中有数。如果某一步 AI 产出了问题代码，范围也局限在最近修改的文件，更易于定位和修复。把 Cursor 当作新人时，这就相当于给TA分配一个个小任务，逐项完成、审核通过，再继续下一个，保证整体质量。
4. 所有 AI 输出都需人工审阅、手动修复，修复内容可作为学习示例反馈给 Cursor
误区： 相信 AI 会百分之百正确是一大误区。有人拿到 Cursor 输出的代码后不经检查就直接合入，结果引入隐蔽 bug 或性能问题；还有一种误区是完全依赖 AI 自我修正，比如发现错误就反复提示 Cursor "这里错了帮我改"，期待 AI 完美改好。但实际上，AI 并不了解自己输出的正确性，需要人工把关，而且不断地让 AI 猜你的反馈不如直接纠正来得高效。
正确用法： 将 AI 输出视为初稿 或辅助结果，始终由人来审阅确认。拿到 Cursor 生成的代码后，逐行阅读和理解，就像在做 Code Review。一旦发现可疑之处或错误，优先选择手动修改来确保正确性。
实践中，不妨养成这样的习惯：先信任但核实 。拿到 AI 代码后，运行本地构建或测试用例验证功能；若有报错或与预期不符，记录下问题。对于小问题直接改，大问题则考虑重新提示 AI。在反馈给 AI 时，语气友善但明确，指出问题原因和你的修复措施。这不仅提高后续结果质量，也帮助你加深对代码的理解。切记：AI 给出的代码永远不应不经思考就直接投入生产。正如带新人，任何新人写的代码也需要资深工程师审核后才能合并一样------Cursor 写的代码也必须经过你的审阅和调整才能算真正可用。
人工修复可以是修正算法、调整代码风格、添加遗漏的边界处理等。完成修复后，可以将修改的内容和原因告诉 Cursor ，让 AI 学习改进。例如，你可以对 Cursor 说："刚才你生成的代码在处理空字符串时抛异常了，我将第 10 行改为...来修复这个问题。今后遇到类似情况请注意空值检查。 " 通过这种反馈，Cursor 在同一会话的后续回答中会更注意类似问题，相当于对这个"初级工程师"进行现场指导。当然，也可以用 /Generate Cursor Rules 指令将错误信息整理为 Rules，实现长期记忆。
5. 使用 @file、@folder、@git 指令精确设定上下文范围
误区： 让 Cursor 在全局上下文下回答复杂问题或修改代码，容易出现答非所问或牵连过多的问题。如果不限定作用范围，AI 可能因为获取了过多无关信息而跑题，或者错误地修改了本不该动的代码。
例如，你只是想让 AI 修改 utils.js 中的一个函数，却没指定范围，Cursor 可能考虑到整个项目其他文件，结果给出一些全局性改动建议，增加混乱。
正确用法： Cursor 提供了 @file、@folder、@git 等指令用于在提示中嵌入特定范围的上下文，精确告诉 AI 聚焦在哪些内容上。正确使用这些指令可以大大提高 AI 回答的相关性：
- 使用 @file ：将单个文件内容添加到提示上下文。例如在对话中输入
@file path/to/utils.js，Cursor 会读取该文件内容供 AI 参考。这样当你让 AI "重构这个文件的某函数"时，它心里有数，只会基于提供的文件内容进行改写。 - 使用 @folder ：将整个文件夹下的相关文件内容纳入上下文。这在涉及模块间交互时很有用，比如你要求 AI 修改组件 A 并相应更新组件 B，使用
@folder components/可以让 AI 理解组件目录下的结构关系，再进行一致性修改。 - 使用 @git ：将 Git 提交记录、差异（diff）或 Pull Request 内容提供给 AI。例如在让 Cursor 协助写提交信息或检查最近一次提交是否有遗漏时，使用
@git diff或@git <commit_hash>能让 AI 聚焦在该次改动上进行分析。
实战中，每当你希望 AI 针对特定代码回答，先用 @file 或高亮选中代码片段再发问。这样 Cursor 几乎就像人在读那个文件然后回答你。如果需要让 AI 同时参考多个文件，可以多次使用 @file（注意上下文长度），或者提前把相关内容整合到一个临时笔记文件中一起嵌入。当修改范围较大时，考虑用 @folder 扫描整体。使用 @git 场景下，先做好 commit，再引用 diff 供 AI 审查或生成描述，这不仅让回复更准确也融入了版本控制流程。
总之，精准设定上下文范围能让 Cursor 少走弯路，只专注你关心的部分，避免"牵一发动全身"式的误操作。
6. 将设计文档和清单放入代码中，提供完整上下文
误区：很多时候，AI 之所以写出风马牛不相及的代码，是因为它不了解整个项目的大局。例如，你的项目有一份模块设计说明书或接口契约，但是 AI 并不直接知道；或者团队有特定的开发流程清单，但 AI 无从获知。如果我们每次提问都只说局部需求，而不让 Cursor 知道全局背景，那么AI就像闭门造车，代码与设计初衷南辕北辙。
正确用法：善用 Cursor 提供的项目上下文功能，将总体设计和关键文档纳入AI上下文。
具体而言，可以把设计文档、需求说明、架构图解说明、开发检查清单 等资料放在项目的.cursor/目录下，这等价于在新人入项时，先给他一份完整的项目说明书参考：AI 清楚项目的背景和目标，自然能写出更贴合整体设计的代码。
比如，你在 .cursor/ 下添加了文件 design.md，里面描述了系统的整体架构、模块职责，以及关键的数据结构。又例如放一个 api-checklist.md，列出每个接口在实现时都需要考虑的事项（参数验证、错误处理、日志等）。当 Cursor 知道这些信息后，你让它实现某个具体功能时，它会自动结合文档给出的指引。如果文档中注明"模块A不直接调用数据库，而通过模块B提供的服务"，那么 AI 在实现模块A时就不会贸然写数据库查询，而会调用模块B的接口。这样就避免了偏离架构的实现。如果文档或清单较长，你也可以在对话中用 @file .cursor/design.mdc 明确引用相关部分，让 AI 聚焦关键段落。
总之，提供完整上下文能极大提升AI理解正确性的上限，别让 AI 闭眼造轮子，给它尽可能多的"项目全景图"，它才能像一个有全局观的新成员一样工作。
7. 遇到错误代码，直接手写修复比长篇解释更快更有效
误区： 当 Cursor 生成的代码出现错误时，一些用户倾向于反复和 AI 讨论错误、要求 AI 修复，希望 AI 自行悟出正确答案。然而这常常效率低下------Cursor 可能多次尝试仍未解决问题，或者曲解了你的提示。
毕竟AI 对复杂bug的调试能力有限，与其苦口婆心地解释错误原因，不如直接更正代码来得干脆。把时间都花在教 AI 修 bug 上，往往得不偿失。
正确用法：在发现AI输出的代码存在明显错误或设计缺陷时，优先考虑由你直接修改代码。
人类智能通常能快速定位错误根源并给出修复方案，而 AI 有时会在错误的方向上越纠结越乱。这就像指导初级工程师：有些复杂问题你与其让新人试错，不如你示范解决一次，让他从中学习。在 Cursor 的场景中，你可以亲自编写修复后的代码，然后在下一次与 AI 交互时，把修改部分给它看，让它明白哪里修正了。
例如，Cursor 生成了一段算法但结果不正确。你调试后发现是某个边界条件处理不当。这时，与其对 Cursor 说"大于多少的情况错了，请修复"，不如你直接修改代码（可能只需几行）确保正确运行。然后告诉 Cursor："我发现对于空数组输入你的实现返回了 undefined，所以我增加了一个判断返回空数组，修改如下..."。这样一来，你立刻解决了问题，也把正确思路反馈给 Cursor。一些情况下，如果错误很多，你甚至可以暂停 AI 帮助，自己集中修改一轮，把代码整理好再继续使用 AI 辅助。
另外 Cursor 本身提供了"Bug Finder"之类的简单自动调试功能，但可靠度有限，人工介入往往必要。所以始终记住，人是最后的保险：当AI卡壳时，不妨亲自动手，用你的专业知识迅速扫清障碍，再让 Cursor 接棒继续其余简单工作。
8. 善用聊天记录进行迭代，而非每次重启 Prompt
误区： 有些用户习惯遇到新问题就开启一个全新的对话或重新写提示，认为这样可以"从头再来"避免前文干扰。实际上，频繁重置上下文会丢失宝贵的历史信息：AI 不再记得先前你们确定的命名约定、讨论过的设计决策、前面生成的相关函数等等。相当于每次都换了一个新新人接手项目，新人对已有代码一无所知，必然重复走弯路甚至引入不一致的实现。
正确用法： 应当充分利用 Cursor 对话的上下文记忆 能力，在同一会话内持续迭代。
也就是说，当完成一个阶段后，直接基于上一次对话继续提问或下达下一个任务，不要轻易清空上下文或开新窗口。Cursor 会保留之前的对话内容（在其上下文窗口容量范围内），包括你提供的文件、反馈的修改、既定的规则等。借助这些记忆，AI 在后续生成时会遵循先前的风格和约定，并能引用前面产生的代码片段。除非当前对话变得杂乱不堪或上下文长度超限，否则不要轻易"推倒重来"。
举个例子，在一个连续的对话里，你先让 Cursor 创建了组件A，然后下一步要求组件B与A交互。因为在同一会话中，Cursor 记得组件A的实现和接口，它在写B时就能直接调用A的函数，而不需要你再次提供A的细节。这保证了组件A和B之间接口的一致性。又比如你之前规定了某变量命名风格（驼峰或下划线），AI 此时也会保持一致。如果中断上下文，新会话里AI可能又换另一种命名，让代码风格混杂。只有在不得已（比如长时间对话后模型开始遗忘早期内容）时，才考虑总结要点开启新对话，并在新对话开头把关键信息重新提供给 Cursor。
总之，把一次对话当作和同一个工程师持续合作：时间越长他对项目理解越深，成果也就越契合。
9. 有意识地选择模型
误区： 并非所有 AI 模型的风格和特长都相同。如果不加分辨一律使用默认模型，你可能错过更优的解题思路或更高效的配合方式。有的人全程只用某一个模型，结果在需要复杂推理的场景下效率低下，或者在要求精准代码的场景下得到了啰嗦且不可靠的输出。这就像带新人团队里只让一个人干所有事，即使他并不擅长某些任务。
正确用法：了解并善用不同模型的特长，根据任务类型选择最适合的"AI 同事"。
例如，Claude 系列模型（如 Anthropic Claude 2）以长上下文和推理见长 ，在需要通识推理、总结长文档、提出方案思路时表现较好；而 Gemini （假设指类似 GPT-4 或未来的高精度模型）则在代码准确性和严格执行 方面更胜一筹，适合生成要求精确符合规范的代码片段或复杂算法实现。另外，Cursor 支持的其它模型（如 GPT-4、GPT-3.5 等），也各有特点：GPT-4 综合能力强但可能速度较慢，3.5速度快但需要更仔细验证结果。根据任务灵活切换模型，能达到事半功倍的效果。
实战中不妨按照任务来决定：
- 当你需要脑暴/分析时，选 Claude------比如"请阅读这份大型需求文档并提炼关键点"，Claude 的长上下文优势可以一次看更多内容并给出条理分析；
- 当你需要精工细作写代码时，选 Gemini 或 GPT-4------比如"实现一个二叉树的复杂算法并确保代码健壮"，这些模型往往遵循指令严格，代码准确率更高。
另外，你也可以组合使用：先用 Claude 讨论方案 、生成伪代码，确定思路后，再用 Gemini 详细实现 ，最后用 GPT-4 优化和润色 。这种组合拳能最大化发挥模型所长。当然，切换模型意味着上下文可能不共享，必要时在切换后重提供关键信息或文件内容，确保新模型接棒时了解当前进展。将不同模型视作团队里不同专长的工程师，知人善任，才能让整个"AI 团队"高效协作。
10. 对陌生技术栈：贴文档链接，逐行解释报错及修复逻辑
误区： 当涉及自己和 AI 都不熟悉的新技术、新框架时，一些人仍然直接让 Cursor 输出代码，结果往往问题百出------AI 可能调用不存在的函数或使用过时的用法，出现大量报错。如果这时仅靠 AI 自己去纠正，很可能陷入胡猜的死循环：AI 根据错误信息修一处又冒出新错，因为一开始对技术细节理解就不对。
缺乏资料和指导，等于让新人去摸一个没人教过的全新领域，碰壁是在所难免的。
正确用法：当你让 Cursor 涉足一个陌生技术栈 时，要像导师带新人一样，提前提供学习资料并一同分析错误。
具体来说，在提示中附上官方文档、教程链接或关键段落 ，让 AI 先获取正确的背景知识。同时，当代码报错时，不要只丢给 AI 报错信息了事，应该逐条解释错误含义并引导修复思路。这种做法实际上是在跟 AI 做结对编程：你提供权威信息，AI 协助总结应用；你指出错误症结，AI 根据你的分析调整代码。通过你和 AI 的互动来共同攻克新技术。
例如，你第一次使用一个新的图表绘图库，Cursor 可能并不知道具体用法。如果直接让它写代码，编译可能通不过。这时，你可以在对话中贴上该库的官方快速开始示例代码（或提供链接），并强调"按照此文档使用该库"。 Cursor 获取这些信息后，再让它尝试编写，就会遵循文档示例格式，成功率大大提高。当出现错误提示（无论是编译错误还是运行异常），与其简单地对 AI 说"报错了请修"，不如你先阅读错误信息，然后对 AI 解释：
错误提示指出模块找不到，也许是导入路径不对，我们需要调整为相对路径......通过这种逐行分析错误日志的方式，AI 往往能更准确地定位问题并给出修复方案。同时你的解释过程也加深了自己对新技术的理解。一来一回，你在扮演教练，AI 在配合修正，最终顺利搞定以前没接触过的技术栈。
结语
把 Cursor 当作可重点培养的潜力新人。
综上所述，想要高效使用 Cursor 写出干净高效的代码，关键在于方法和习惯 。我们讨论的这 12 条经验，从制定规则、清晰提问、小步迭代，到测试驱动、人工审查、范围限定，再到模型选择、知识补充以及大项目上下文管理，构成了一套系统的使用策略 。贯穿始终的理念是：将 Cursor 视作一个强力但需要引导的初级工程师。你要做的就是像带新人一样带领它------给予规范和约束，让它明确任务边界；循序渐进分配工作，及时检查反馈；在需要时提供知识支持，必要时亲自上阵修正；针对不足耐心指导改进。