最近，Cursor的设计负责人分享了一些利用人工智能编写高品质代码的实用技巧，这些方法不仅能够帮助程序员更有效地运用AI工具，还能大幅提升编程的效率。

在当前AI编程领域的众多话题中，字节公司推出的Trea因支持MCP而备受关注。亲身体验后，用户体验确实非同寻常，名副其实的“宇宙厂”。它直接整合了热门的MCP产品，使得用户添加变得十分简便。

不过，我选择不使用Trea。

尽管Trea允许用户免费使用Claude3.7，但其Claude的表现却显得不尽如人意。在同一个文件的不同系统中进行修改时，Cursor展现出卓越的理解能力，极为实用，而Trea则频频出现错误，令人无奈。

由此，我们可以得出几点：

• 1. Cursor在工程层面进行了大量细致的优化，这不仅仅是金钱可以解决的，更需要时间和经验的积累。
• 2. 要想利用AI编写出色的代码，问题或许不仅仅在于AI本身或编程知识，背后隐藏的“内幕”同样重要。

今天恰好看到Cursor的主管分享了他关于如何高效使用Cursor进行编程的12个心得，特此分享给大家。

来源链接：
https://x.com/ryolu_/status/1914384195138511142

项目规范是基础中的基本

首先要设定5到10条明确的项目规范，让Cursor清楚了解你的结构和限制。这一步十分重要！

值得注意的是：直接使用/generate rules命令让AI为现有代码库自动生成规则，实在是太方便了！

提示词需要精准

模糊不清的提示词只会导致糟糕的输出，这一点非常简单明了！

在提示中说明技术栈、行为和约束，就像编写一份简短的规范文档一样。

AI并不是读心术，你若不明确表达，它又怎么知道你的需求呢？

文件级别的迭代是最佳策略

一次性生成整个项目？醒醒吧！逐个文件进行生成、测试和审核，保持小而集中的工作区域。这样一旦出现问题，定位起来也更加方便，修改也不费力。

提升AI编程效率的实用策略

从测试开始，代码随之而来

诚言相告，首要进行测试并锁定它们，随后让Cursor生成代码，直到所有测试都顺利通过。这种做法真是太棒了！将测试驱动开发与AI结合，效率将大幅提升。

切勿忘记人工审核

尽管AI技术强大，但仍然可能犯错，确保对输出进行人工审核，并修复任何发现的问题，随后用修正后的代码作为示例来指导Cursor。这一步绝对不能省略，否则后果不堪设想。

明确引导Cursor的注意力

通过@file、@folders、@git命令将Cursor的关注点集中在正确的代码库上。这就像在朋友面前大声呼喊“看这里看这里”，避免它东张西望，写出错误的代码。

设计文档存放在.cursor/目录

将设计文档和检查清单放在.cursor/目录，这能帮助agent全面理解接下来要执行的任务。上下文越清晰，输出的质量也就越高，这一点毋庸置疑。

代码出错时，立即修正

若发现代码有误，就直接编写正确的版本。Cursor从你的编辑中学习的速度远远快于从解释中获得的知识！有时，与其长时间解释，不如直接修改更为高效。

聊天记录是宝贵资源

充分利用聊天记录来更新旧的提示，不必每次都从零开始。这一技巧非常实用，可以节约大量重复输入的时间，显著提升效率！

选择合适的模型至关重要

依据需求有针对性地选择模型：当需要高精度时使用Gemini，当需要广泛覆盖时使用Claude。不同模型各有专长，正如各种工具适合不同任务。

在新技术栈中，文档是救命稻草

面对新的或不熟悉的技术栈，直接粘贴文档链接，让Cursor逐行解释所有错误和修复方案。不要犹豫，让AI成为你的技术导师，手把手教你解决问题！

大项目需要“过夜索引”

对大项目进行夜间索引，并限制上下文范围以保持卓越的性能。这就像提前做好准备，第二天便可以迅速开展工作，效率自然提升。

总结：结构与把控至关重要（至少在当前阶段）

把Cursor视为一位强大的初级开发者——只要你指明方向，它能迅速取得进展。但前提是，你得清楚如何引导它前行！

掌握Cursor的关键在于：明确的指导 + 严格的审核 + 持续的反馈。只要掌握这三点，你的AI编程效率一定会大幅提升！

你是否使用过Cursor？有没有独特的使用技巧想要分享？或者在使用过程中遇到了什么问题？欢迎在评论区留言，一起探索AI编程的无限可能~

本文由人人都是产品经理作者【饼干哥哥】创作，微信公众号：【饼干哥哥AGI】授权发布，未经许可禁止转载。

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