让AI成为你的编程助手：如何高效使用Cursor

1 前言

随着AI技术日益普及，编程领域也随之涌现出了许多AI辅助编程工具，例如Cursor、Trae、CodeBuddy、通义灵码等。公司内部也在积极推广AI编程工具的使用，目前团队中应用较为广泛的是Cursor。

在日常交流中，大家普遍反馈它的表现不太稳定，有时候好用有时候不好用。大家对好用的第一感知就是一次沟通后Cursor能完成至少40-60%，不好用则是超过三次后完成的不如预期。

那么，Cursor到底好不好用？我们又该如何发挥其能力，使其真正成为高效助手，切实为你的开发工作提效减负呢？

2 学会与Cursor对话，建立高效沟通

首先用好Cursor的第一步，在于学会如何与它进行高效"沟通"------也就是编写清晰、高质量的提示词（Prompt）。

一个好的提示词，就像一句精准的魔法咒语，能让AI迅速理解你的意图，输出符合预期的代码。相反，模糊或残缺的提示词，往往只会让人反复调试、失去耐心。

你可以把Cursor想象成一个聪明但尚需指导的实习生，你需要清晰地说明任务目标、代码风格和注意事项，同时也要留给它一定的发挥空间。初期多试错，逐步调整，直到找到最佳"默契"。

2.1 编写高质量提示词

提示词的编写不是随意的描述，而是需要遵循一定的原则 和系统性的结构化设计。

原则

• 具体胜于模糊：明确语言、框架、功能与落点
• 简洁胜于冗长：一次只做一个明确任务
• 结构胜于无序：用清晰标记组织信息

基本框架

• 角色定义：明确Cursor的身份
• 任务描述：具体说明要完成的任务是什么，任务的具体内容
• 约束条件：列出技术要求
• 预期输出：描述结果格式
• 反馈循环：不满意时，提供改进建议

提示词示例

角色：你是一个资深的Java高级开发工程师，具有丰富的设计和开发经验。
需求描述: 设计并实现一个短信验证码发送功能，用于用户登录场景的身份验证，确保验证码的有效性。
功能要求：
1. 核心功能
   1) 手机号码格式验证：支持手机号码格式验证和合法性检查
   2) 验证码生成：生成4位随机数字验证码
   3) 验证码发送：调用现有短信服务发送短信验证码@ISmsService.send(SendParam parem)
   4) 验证码验证：验证用户输入的验证码是否正确
   ...
2. 验证码生成规则
   1) 随机性：使用安全的随机数生成算法
   2) 唯一性：确保同一时间段内验证码不重复
   ...
3. 业务逻辑要求
   1) 有效期限制：验证码5分钟内有效
   2) 使用限制：验证码仅可使用一次，验证后立即失效
   3) 错误限制：同一验证码最多允许验证错误5次
   4) 频率限制：同一手机号限制发送频率（60秒内只能发送一次）
   5) 次数限制：每日发送次数限制（每天最多10次）
   ...
接口要求：
1.发送登录短信验证码接口
   请求uri:/auth/sms/send
   请求方式：POST
   出入参:由你思考进行设计
   ...
2.验证验证码接口
   请求uri:/auth/sms/verify
   请求方式：POST
   出入参:由你思考进行设计
   ...   
技术要求:
1.数据库必须使用Mysql
2.Json转换必须使用Jackson，避免使用Fastjson
3.缓存中间件使用Redis
4.优先使用注解方式
...
输出要求:
1.Java代码
  控制层输出：@SmsAuthController
  服务层输出：@SmsVerifyCodeService
  ...
2.接口文档：
  要求：包含Json格式的请求响应示例
  输出路径/sms/api
  ...

遵循准则

1) 角色准则：定义专业身份

原则：
为Cursor指定一个具体角色，并赋予具有专业性的认知，如"资深Java开发工程师，具有丰富的设计和开发经验"
​
原因：
使其以角色身份视角思考输出结果，角色决定输出语气和专业度，不要使其定位不清晰，让其可能以一个小白
或初级开发者的身份进行设计实现功能

2) 任务准则：目标明确

原则：
任务要具体、可量化，避免泛化，要清晰明确的描述出自己的任务诉求和要求
​
禁忌：
不要仅描述说"实现一个发送验证码功能"

3) 约束准则：边界清晰

原则：
列出技术栈、限制条件、优先条件
​
要点：
包括"必须用"、"避免用"、"优先用"

4) 输出准则：格式统一

原则：
明确输出形式（如代码、文本、列表）
​
技巧：
指定语言（如"Java代码"）或结构（如"分段描述"）

5) 迭代准则：持续优化

原则：预留改进空间，接受多次调整
​
原因：Cursor设计或实现的功能代码，无法保证一次到位，达到我们的预期，也有很大可能存在问题和漏洞，其每次生成的方案和代码
都是需要我们人为的校验check其准确性，对于不满意的地方我们需要再次与Cursor进行沟通调整，这个过程是反复循环的，
直到达到我们的预期
​
方法：
用"如果不满意，请调整为..."引导
​
示例：
输出后反馈"代码缺少注释，请重新生成并加注释"

---

2.2 上下文引导

除了精准描述的提示词外，在提示词中引用必要的相关代码或背景信息也是至关重要的，这能引导Cursor更好的理解背景和使用已有功能，让Cursor生成的代码更准确，避免Cursor重复代码、"屎山" 代码。

1）指定明确的接口 在对话框中通过@符号指定，如果不进行指定，那Cursor会检索整个代码库，降低效率。

2）指定代码输出位置 可以避免Cursor任意位置输出，可以规范Cursor输出位置。

3）建立功能导航 对项目的核心功能提供必要的功能导航也是很有用处的，每次使用Cursor时，优先通过导航获取必要信息。 我们可以创建一个md文档，专门记录已经存在的类，简要介绍类中的方法，让Cursor优先去阅读这个导航，这样能很快找到是否存在已完成的功能，类似图书馆找书。

4）我们也可以提供参考代码，让Cursor参考已有功能编写方式进行实现新功能。

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2.3 多轮对话

越复杂的功能或项目，使用Cursor时越难把控Cursor输出内容的质量，我们可以化繁为简，对复杂功能进行拆分，分步引导，逐步完成，这样能很大程度上的保障Cursor完成功能和项目的质量。

先要框架，再要细节，逐步验证。

例如：

• 第一轮：实现验证码发送核心功能。
• 第二轮：验证码生成规则。
• 第三轮：添加业务限制逻辑。
• 第四轮：生成单元测试，验证接口准确性。

3 制定rule规则

编写清晰的提示词可以明显提升Cursor输出的准确度，但当前AI大模型还存在两大硬伤：

• 没有记忆能力：模型无法保留会话之间的记忆，每次对话都像是"初次见面"。
• 上下文长度限制：输入内容太多时，AI会自动压缩甚至丢弃部分信息。

这在小功能开发中尚可接受，但在较大的功能或需求开发中，则会引发以下问题：

• 效率低下：反复解释相同内容，浪费大量时间。
• 质量不稳定：AI输出风格不一致，增加代码审查负担。
• 知识孤岛：团队积累的领域知识难以被AI有效利用。
• 降智效应：上下文丢失导致模型获取信息不完整，输出质量下降。

3.1 什么是Cursor Rules？

Cursor为解决上述问题提供了Rules，简单来说，Rules就是AI的"长期记忆库"。你可以将项目知识、工作流程、代码规范保存为持久化规则，这些规则会在每次对话时自动提供给AI。

目前支持三种规则类型：

• User Rules：全局设置，对所有项目生效。
• Project Rules：项目特定规则，支持版本控制。
• Memories Rules：基于对话历史自动生成。

优先级：文件规则 > 项目规则 > 用户规则

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3.2 如何配置 Rules？

1）User Rules ：一劳永逸的全局设置 在 Cursor Settings → Rules & Memories 中设置，比如让AI始终用中文回复，一次设置，所有项目受益。

2）Project Rules ：项目专属知识库 在 Cursor Settings → Rules & Memories 中设置或在项目根目录的 .cursor/rules 文件夹中创建 .mdc 文件。 3）Memories Rules ：智能记忆生成 在多轮对话后，使用 /generate cursor rules 命令让AI自动生成规则。

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3.3 最佳使用指南

1）最小化原则

要保持规则的简洁、专注、易理解。

这样做的主要原因有两点：

• 大而泛的规则，AI不容易准确遵守，不要指望给它模糊的指令就能执行得很完美。
• 每次请求都会被带入到输入当中，不仅不生效，还浪费Token。

具体操作建议：

• 规则文件尽量保持在 500 行以内。
• 将大的规则拆分成多个可组合的小规则。
• 保留必要的、可执行的规则，移除所有模棱两可、大而泛、抽象的、重复的规则。

2）结构化原则

项目规则要结构清晰，具有层级和作用域。

我们可以使用分层架构来结构化地管理规则上下文，明确职责边界。可以将项目中涉及的核心规则进行很好的分类，有效避免规则的冗余、冲突、拆分不合理等问题，维护起来更加得心应手。

推荐按以下结构组织规则：

cursor-rules/
├── base/                     # 基础规则层（通用规则）
│   ├── core.mdc              # 核心开发原则和响应语言
│   ├── tech-stack.mdc        # 技术栈定义和官方文档链接
│   ├── project-structure.mdc # 项目结构和文件组织规范
│   └── general.mdc           # 通用编程规则
├── languages/                # 编程语言特定规则（语言规则）
│   ├── java.mdc              # Java语言规则
│   ├── python.mdc            # python语言规则
├── frameworks/               # 框架相关规则（框架规则）
│   ├── springboot.mdc        # Spring Boot框架规则
├── other/                    # 其他工具层规则（其他规则）
│   ├── document.mdc          # 文档编写规则
│   ├── git.mdc               # Git相关规则
│   └── gitflow.mdc           # Git Flow工作流规则
└── demo/                     # 示例配置
    ├── java/                 # Java项目示例配置

3）精准引用原则

明确告诉模型"看哪里"、"回答什么"、"基于哪个来源"。

Cursor Rules支持以下引用方式：

• Always：始终包含在模型上下文中。
• Auto Attached：设置模式匹配，当文件符合特定模式时启用。
• Agent Request：由AI自动判断何时调用，需提供触发说明。
• Manual：在 Chat 对话框中通过 @规则名 手动调用，例如 @git.mdc。

结合引用方式，可如下配置：

• 将通用规则设置为 Always Apply，始终生效。
• 将语言规则设置为根据文件扩展名自动应用（Apply to Specific Files）。
• 将框架规则设置为由AI自动判断或按扩展名应用（Agent Intelligently / Apply to Specific Files）。
• 其他可选规则（如 Git 相关）可设为手动调用（Apply Manual），需通过@规则名引用。

4）一致性原则

保持统一的一致性，并在所有地方遵循既定标准或最佳实践。

要让AI从上到下执行统一的代码风格并不容易，但设计一套好的规则，能够减少这种不一致性。建议从以下几个方面入手：

• 第一，在通用层中的 core.mdc 强制要求遵守现有的代码风格。如果你能够提前搭好项目架子，让 AI 直接遵守远比从零搭建要好得多。
• 第二，在通用层中的 project-structure.mdc 设计不同端的项目组织架构，告诉AI你编写的代码应该放在哪个目录、哪个文件下面。
• 第三，在语言和框架层中，定义代码风格、命名方式和最佳实践。

最后，所有rules文件也应该尽量保持风格统一、结构统一，既利于维护，又利于AI的学习和引用。

4 总结与建议

4.1 核心要点

• 沟通质量决定输出质量：清晰明确的提示词是关键
• 规则记忆：用好Rules机制让团队规范，经验形成长期记忆
• 迭代优化：AI辅助编程是一个需要不断调整和优化的过程

4.2 实践建议

• 起步阶段：从小的功能模块开始尝试，积累提示词编写经验
• 规则建设：逐步建立团队的项目规则库，形成知识沉淀
• 质量检查：AI生成的代码仍需人工审核，确保质量和安全

掌握高效沟通方法和合理使用Rules机制，你可以显著提升Cursor的实用性和稳定性，使其真正成为开发中的高效助手，为你的编程工作带来实质性的效率提升。

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关于作者 孔德志 采货侠Java开发工程师

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