AI 编码助手正以前所未有的速度改变着软件开发。它们可以连续工作数小时，完成复杂的多文件重构，甚至能持续迭代直到所有测试通过。然而，许多开发者都有一种共同的感受：尽管这些工具功能强大，但有时却令人沮丧，难以达到预期。我们常常陷入不断修正 Prompt 的循环，结果却不尽人意。
问题或许不在于 Prompt 写得不够好。要真正释放 AI 编程助手的潜力，关键在于采纳一套全新的工作流和协作范式。仅仅把它当作一个代码生成器，会错失其真正的价值。这篇文章将为你提炼 Cursor 团队内部总结的最具影响力和启发性的最佳实践，帮助你从简单的"提问-回答"模式，转变为与 AI 高效协作，共同构建软件的全新境界。
技巧 1：先规划，再执行：宁可重来，不要修补
在与 AI 协作时，你能做的最大、最有效的改变，就是在生成任何代码之前先进行规划。芝加哥大学的一项研究发现，经验丰富的开发者更倾向于在动手前制定计划。一个清晰的计划不仅能帮助你理清思路，更能为 AI Agent 提供一个明确、可执行的目标。
Cursor 为此专门设计了"Plan 模式"。在输入框中，Agent 不会立即动手写代码，而是遵循四个步骤：首先，分析你的代码库以找到相关文件；其次，就你的需求提出澄清问题；接着，创建一个包含文件路径和代码细节的详细实现计划；最后，等待你的确认后才开始构建。这个计划本身就是一个 Markdown 文件，你可以直接编辑，删除多余步骤或补充 Agent 遗漏的上下文。
这里有一个反直觉但至关重要的建议：当 Agent 生成的代码不符合预期时，抵制住用后续提示去"修补"它的冲动。更高效、更整洁的做法是：直接回滚所有改动，回到计划本身，细化你的需求，然后让 Agent 重新运行一次。这通常比在一个错误的方向上反复修正要快得多，并且最终得到的代码质量也更高。
技巧 2：上下文管理是一门艺术：少即是多
一个令人惊讶的原则是：你并不需要手动为 AI 提供每一个可能相关的文件。像 Cursor 这样的现代 Agent 配备了强大的工具，如 grep 和语义搜索，能够自己寻找所需的上下文。当你提出一个类似"身份验证流程"的模糊请求时，它能主动在代码库中定位相关文件。
因此，最佳实践是：如果你明确知道需要哪个文件，就在提示中引用它；如果你不确定，就让 Agent 自己去找。一股脑地塞入不相关的上下文，反而会干扰 Agent，让它难以判断哪些信息才是真正重要的。Cursor 的 Agent 甚至提供了 @Branch 这样的实用工具，让你可以轻松地将当前 Git 分支的上下文提供给 Agent，只需一句'Review the changes on this branch'，就能让它快速进入你的工作状态。
另一个常见问题是：什么时候应该开始新的对话？
- 在以下情况下开始新对话：
- 你要切换到一个不同的任务或功能。
- Agent 看起来很困惑，或者总是在犯同样的错误。
- 你已经完成了一个逻辑完整的工作单元。
- 在以下情况下继续当前对话：
- 你还在对同一个功能进行迭代。
- Agent 需要用到先前讨论中的上下文。
- 你正在调试它刚刚构建出来的内容。
之所以要适时开启新对话，是因为过长的对话会累积"噪音"，导致 Agent 失去焦点，被不相关的历史信息干扰。当你感觉 Agent 的表现开始下降时，通常就是一个开启新对话的好时机。
技巧 3：自动化你的自动化：用 Rules 和 Skills 打造专属工作流
为了让 Agent 更深度地融入你的工作流，Cursor 提供了两种强大的自定义方式：Rules（规则）提供静态的、始终生效的上下文，而 Skills（技能）则提供动态的、按需调用的能力。
Rules 是为项目配置的持久性指令。你可以把它们看作是每次对话开始时 Agent 都会首先阅读的"项目说明书"。这些规则应该保持简洁，专注于关键信息，比如项目必须运行的命令（npm run test）、需要遵循的核心编码模式，或是指向代码库中规范示例文件的引用。一个重要的实践是，引用文件而非直接复制其内容；这样可以让规则保持简洁，并避免在代码变更后迅速过时。
Skills 则更进一步，它们是 Agent 在认为相关时可以动态加载的能力。这使得 Agent 的能力可以被无限扩展，而不会让上下文窗口变得臃肿。一个非常强大的模式是利用 Skills 和 hooks（钩子）来创建长时间运行的 Agent 循环。例如，你可以设置一个 hook，让 Agent 在完成代码修改后自动运行测试，如果测试失败，它会接收到一个继续工作的指令，如此循环往复，直到"所有测试通过"这个可验证的目标达成。
技巧 4：并行而非串行：让多个 AI 竞争上岗
这是一个强大到令人惊讶的技巧：让多个不同的模型同时处理同一个任务。对于棘手的问题，不同模型可能会提出截然不同的解决方案。通过并行运行，你可以比较它们的思路，发现某个模型可能遗漏的边界情况，并最终选择质量最高的输出。
这项技术之所以可行，得益于 Cursor 对 git worktrees 的原生支持。当你并行运行多个 Agent 时，Cursor 会为每个 Agent 自动创建一个隔离的工作区。这意味着每个 Agent 都可以独立地编辑文件、构建项目和运行测试，而不会相互干扰。任务完成后，你只需选择最满意的结果，一键将其合并到你的主工作分支即可。
技巧 5：像合作者一样对待 AI，而非自动售货机
那些能最大化利用 Agent 的开发者，都把它视为一个有能力的协作者，而非一个简单的指令执行工具。他们通常具备以下共同特点：
- 提供具体指令： 他们不会说"为 auth.ts 添加测试"，而是说"为 auth.ts 编写一个测试用例，覆盖注销的边界情况，使用 tests/ 中的模式并且避免使用 mock"。
- 提供可验证的目标： 他们会配置好类型检查、linter 和单元测试。这为 Agent 提供了明确的成功信号，让它知道修改是否正确。
- 认真审查代码： 他们深知 AI 生成的代码需要严格的审查。
- 把它当作协作者： 他们会要求 Agent 给出计划、解释其思路，并敢于挑战它提出的不合理方案。
结语
高效地使用 AI 编码助手是一项全新的技能。它要求我们转变习惯，从仅仅专注于编写完美的"提示词"，转向设计和管理高效的"工作流"。这不仅仅是工具的升级，更是开发范式的进化。当你开始将 AI 视为一个真正的合作伙伴时，它的潜力才能被完全释放。
现在，不妨思考一下：在你的日常工作中，哪一个最让你头疼的重复性任务，可以交给一个精心调教的 Agent 来处理？
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