最近，Cursor的设计主管分享了一系列技巧，旨在帮助开发者利用AI高效编写优质代码。这些方法不仅能提升开发者的使用体验，还能显著提高编程的效率。

在当前AI编程领域，字节推出的Trea支持MCP功能备受关注。体验后，确实不愧是业内巨头，用户体验相当出色。它将热门的MCP整合在一起，用户可以轻松添加所需的功能。

不过，我还是选择不使用Trea。

虽然Trea允许用户免费使用Claude3.7，但该系统中的Claude常常无法满足需求。我在两个系统中对同一文件进行修改时，Cursor的理解能力非常强，使用起来十分顺畅。而Trea则让我感到困惑，频繁出现错误修改。

因此，可以得出以下几点：

• 1. Cursor在项目管理方面进行了多项深度优化，这些成就并非简单的资金投入所能实现，而是需要时间和经验的积累。
• 2. 想要利用AI编写出色的代码，问题可能不只在于AI自身或代码知识，而是潜藏在背后的复杂因素。

不久前，我分享了30个使用Cursor的技巧（附带实例）。

今天恰好看到Cursor的主管分享了12个关于如何顺畅使用Cursor编写代码的心得，特此与大家分享。

原文地址：
https://x.com/ryolu_/status/1914384195138511142

项目规则是基础中的基础。

首先设定5到10条明确的项目规则，让Cursor清楚地了解你的结构与限制条件。这一步骤至关重要！重点强调：直接使用/generate rules命令，能够让AI自动为现有代码库生成规则，体验绝佳！

提示词需精准到位。模糊不清的提示词只能导致低质量输出，事实就是如此！在提示中要明确技术栈、行为及约束条件，就像编写一份小型规范文档一样。AI并不是读心术，如果你不详细说明，怎么能期望它知道你的需求呢？

文件级别的迭代是王道。

试图一次性生成整个项目？清醒吧！建议逐个文件生成、测试和审查，保持工作块小而集中。这样一旦出现问题，定位和修改都将变得轻松。

掌握AI编程的关键策略

在工作中，首先进行测试，然后再编写代码是一个明智的选择。建议先制定测试用例，确保它们的有效性，再让Cursor生成代码，直到所有测试项都能顺利通过。这样的流程真的很高效！结合测试驱动开发与AI的优势，工作效率会显著提升。

人工审核是不可或缺的

即使AI技术再先进，仍然存在错误。因此，必须对生成的结果进行人工审核，及时修正任何问题。完成这一步之后，建议将修正后的代码作为参考示例，反馈给Cursor。偷懒绝不可行，后果可能会让你后悔不已。

明确地引导Cursor的关注

通过使用@file、@folders、@git等命令，可以将Cursor的关注点锁定在代码库的特定部分。这就像在指引朋友“看这里”，避免它走神而导致错误的代码生成。

将设计文档置于.cursor/目录

把设计文档和检查清单放在.cursor/目录下，这样agent可以更清晰地理解接下来的工作。上下文信息越全面，生成结果的质量就越高，这一点毋庸置疑！

代码有误时直接修正

如果发现代码错误，最好直接编写正确的版本。与其长时间解释，不如立即进行修改，这样Cursor可以更快地从你的实际操作中学习。

聊天记录是宝贵资源

充分利用聊天记录来优化之前的提示，不必每次都重新开始。这个方法非常实用，可以节省大量时间，极大提高工作效率！

选择合适的模型至关重要

根据具体需求选择合适的模型，例如需要精确度时使用Gemini，若追求广度则选用Claude。不同模型各有千秋，恰如不同工具适合不同任务。

在新技术栈中，文档是关键

面对新的或不熟悉的技术栈，可以直接粘贴文档链接，让Cursor逐行解释错误和修复建议。不要犹豫，充分利用AI作为你的技术辅导员，帮助你解决难题！

对于大项目，建议进行“过夜索引”

让大项目在过夜时进行索引，同时限制上下文的范围，以确保性能的灵活性。这就像提前做好准备，第二天可以直接进入工作状态，效率直线上升！

总结：结构化与控制是成功的关键（至少目前如此）

把Cursor视为一个能力卓越的初级开发者，只要你指明方向，它就能迅速向前推进。不过，前提是你得清楚前方的道路！

实际上，充分利用Cursor的核心在于：明确的指导、严格的审查和持续的反馈。掌握这些要素，必将使你的AI编程效率大幅提升！

你是否使用过Cursor？有无独特的使用技巧分享？或者在使用中遇到过什么问题？欢迎在评论区交流，让我们一起探索AI编程的更多可能性！

本文由人人都是产品经理的作者【饼干哥哥】撰写，微信公众号为：【饼干哥哥AGI】。原创/授权发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。

图片来源于Unsplash，基于CC0协议。