工具实践

开源模型推理网关 + Cursor：通过兼容 API 切换后端，控制成本与延迟把 Cursor 直连单一后端，切换成本高：改配置、改习惯、改团队文档。中间加一层兼容 API 的开源推理网关，可以把「换模型/换厂商/换本地」收敛为路由问题。成本与延迟的控制感，来自可切换与可观测，而不是口头省钱。

把个人 Prompt 库迁到 AtomGit：版本化、评审与在 Cursor 中通过 @ 引用个人 Prompt 库最常见的存放处是：聊天收藏、备忘录、随手的 notes.md。它们的共同问题是——改了不知道哪版生效，分享只能截图，评审无从谈起。当你已经用 Cursor 的 @ 引用文件，却还在私聊里复制提示词，说明资产形态错了：提示词应按代码治理。

端到端：用 Cursor Agent 完成「小功能 + 单测 + PR 描述」并附人工验收清单很多「Agent 演示」停在聊天窗口里的绿勾。工程上的完成定义更硬：用户可见的小功能 + 可复跑的单测 + 别人读得懂的 PR 描述 + 人工勾选的验收清单。少任何一块，都只是草稿。

Cursor 排障剧本：卡住、乱改、漏测三类故障的复现提问与上下文裁剪法Agent 辅助编码的故障很少是「模型突然变笨」，更多是会话态坏了：目标漂移、上下文噪声、范围失控、验收缺失。继续在同一脏线程里加戏，通常会更贵也更错。

手写一个最小 MCP Server：stdio 传输、两个 tools、在 Cursor 里验通调用链会「接入现成 MCP」和会「自己写一个」是两件事。前者解决生产力，后者解决当工具列表里没有你要的能力、或你必须把数据留在内网时怎么办。最小 Server 不需要十个工具、也不需要远程部署：一个 stdio 进程、两个 tools、能在 Cursor 里把调用链跑通，就够建立正确心智模型。

Ask 模式做设计评审：提示词模板 + 检查清单，让 Agent 先读后改很多「Agent 乱改」事故，根因不是模型突然叛逆，而是跳过了设计评审：目标含糊、约束未写、选项未比，直接给了可写权限。Cursor 的 Ask（只读）模式天生适合干这件事——让它先读代码与测试，输出风险与方案，不改文件；你选定后再进 Agent。

开源 MCP 服务器怎么选：五个 AtomGit/GitHub 可自托管候选与适用场景速查MCP（Model Context Protocol）把「模型能调用的工具」标准化了。Cursor 等客户端一接上，Agent 就能读文件、查库、拉网页——也更容易在无边界配置里读到不该读的、写到不该写的。开源生态里服务器实现很多，真正卡住团队的往往不是「有没有」，而是怎么选、选几个、默认权限多紧。

我是有底线的