作者:AI近距离
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Cursor 1.0 正式发布!本次更新带来了多项重磅功能,包括代码审查助手 BugBot、记忆功能首次亮相、一键 MCP 设置、Jupyter 支持,以及 Background Agent 全面开放。
更多Cursor中文内容,可查看
Cursor中文文档:cursor.npmlib.com/
新功能介绍
自动代码审查:BugBot

BugBot 能够自动审查您的 PR,及时发现潜在的 bug 和问题。
当发现问题时,BugBot 会在 GitHub 上的 PR 中留下评论。您可以点击"在 Cursor 中修复",系统会自动跳转到编辑器并预填充修复提示。
要开始使用 BugBot,请按照我们的 BugBot 文档中的说明进行设置。
Background Agent 全面开放

自从几周前我们以早期访问形式发布远程编码助手 Background Agent 以来,用户反馈非常积极。
现在,我们很高兴地宣布 Background Agent 对所有用户开放!您可以通过点击聊天中的云图标或按 Cmd/Ctrl+E(如果隐私模式已禁用)立即开始使用。对于启用隐私模式的用户,我们很快也会提供相应的启用方式!
Jupyter Notebooks 支持

Cursor 现在可以在 Jupyter Notebooks 中实现更改!
Agent 现在可以直接在 Jupyter 中创建和编辑多个单元格,这对于研究和数据科学任务来说是一个重大改进。目前仅支持 Sonnet 模型。
记忆功能

通过记忆功能,Cursor 可以记住对话中的信息并在未来引用。记忆按项目存储在个人级别,可以从设置中进行管理。
我们正在将记忆功能作为测试版功能推出。要开始使用,请在设置 → 规则中启用。
MCP 一键安装和 OAuth 支持

现在您可以在 Cursor 中一键设置 MCP 服务器,结合 OAuth 支持,您可以轻松认证支持该功能的服务器。
我们在 docs.cursor.com/tools 上整理了一份官方 MCP 服务器列表,您可以将它们添加到 Cursor 中。
如果您是 MCP 开发者,可以通过在文档和 README 中添加"添加到 Cursor"按钮,轻松让您的服务器对开发者可用。在 docs.cursor.com/deeplinks 生成按钮。
更丰富的聊天响应

Cursor 现在可以在对话中渲染可视化内容。特别是,现在可以在同一位置生成和查看 Mermaid 图表和 Markdown 表格!
全新的设置和仪表板

本次更新对设置和仪表板页面进行了优化。
通过新的仪表板,您可以查看个人或团队的使用分析,更新显示名称,并按工具或模型查看详细统计信息。
使用建议和注意事项
💡在使用 Cursor 1.0 时,建议注意以下几点:
- 资源管理:BugBot 和 Background Agent 作为高级功能,会消耗较多的 token。建议在重要项目中使用,避免日常开发中过度依赖。
- 隐私设置:Memories 功能需要关闭隐私模式才能使用。如果您的项目涉及敏感信息,建议权衡利弊后再决定是否启用。
- 项目要求:Background Agent 需要项目托管在 GitHub 上,并需要授权 Cursor 访问代码仓库。建议在项目初期就做好相关配置。
- 订阅计划:部分高级功能需要 Pro 订阅才能使用。建议先使用免费版本熟悉基本功能,再根据实际需求考虑升级。
总结
🚀 Cursor 1.0 的发布标志着 AI 辅助编程进入新阶段。通过 BugBot 的智能代码审查、Background Agent 的异步任务处理,以及 Jupyter 的原生支持,Cursor 正在重新定义开发者的工作流程。
这次更新不仅带来了功能上的突破,更重要的是提升了开发体验。从界面优化到多模型支持,从记忆功能到一键 MCP 安装,每个改进都直击开发者痛点。对于追求效率的开发者来说,Cursor 1.0 值得尝试,它可能会为您的编程工作带来质的飞跃。
更多Cursor中文内容,可查看
Cursor中文文档:cursor.npmlib.com/
网友热评
1、Notebook支持是巨大的!!感谢团队! 2、会研究bugbot,但它是超级难击败CodeRabbit; 也许有了这个升级,我可以停止为CodeRabbit付费! 3、我已经使用它有一段时间了-vibe编码了一些AI工具,单独发布了一些东西,烧毁了太多的副项目和午夜PRD来计算)以下是最新消息:
- BugBot →发现PR中的bug,一键修复。(最后是我混乱的GitHub标签)
- Memories(beta)→ Cursor开始学习你如何编码。是的,令人毛骨悚然。是的,有用。
- 后台代理→现在是Slack + Pwc的集成。你标记Cursor,它在后台编码。
- 野外MCP一键安装→没有更多的仪式牺牲来设置它们。对数据/机器学习人员的巨大胜利。