提升Cursor效率：Agent模式与7大实用技巧全解析

AI快讯 5days ago AICAT

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01引言

在当今的编程领域，人工智能技术正在逐渐改变开发人员的工作方式。以Cursor为例，这款新一代的AI驱动代码编辑器通过其强大的Agent模式和多样化的高级功能，为开发者们提供了更加高效和智能的编程体验。本文将详细探讨Cursor的Agent模式的特性以及一些实用的高级技巧，以帮助您最大化其潜力。

恰巧在撰写本文前，我注意到Cursor刚进行了一次更新，因此本文也将顺便介绍这些新变化。

如图所示，官网发布了最新的更新内容，我为大家进行了翻译，主要的更新包括：

Agent模式现在支持选择gpt-4o，不再仅限于Claude 3.5 Sonnet。
Agent能够查看终端的退出代码，并在后台执行命令，且命令现已可编辑。
Agent具备读取linter错误并自动修复问题的能力。
Agent可配置Yolo模式，在该模式下能够自动执行终端命令。
Agent的上下文现在支持@docs、@git、@web和@folder等功能。
Agent自动将更改保存至磁盘。
Agent能够决定在多个位置进行并行编辑。
Agent可以利用更智能的应用模型重新应用编辑。
Composer的更改和检查点在重新加载时能够保持。
Cursor Tab允许进行更大规模的编辑。
提供了更优的用户体验以审查Composer中的更改。

我们可以看到，大部分更新都围绕Agent模式展开，其最终目标是提升该模式的强大程度和智能化，进而更好地契合开发者的使用习惯。这一举措也是为了与Windsurf产品展开直接竞争，毕竟Windsurf的Agent模式已经表现得相当出色，Cursor必须紧跟其后。

02智能编程助手：Agent模式

03Agent模式概述

Agent模式是Cursor软件的一项重要功能，它通过深入整合人工智能技术，与开发者的代码库进行智能互动，提供与上下文相关的建议、代码生成及操作支持。此模式的设计初衷在于成为开发者的“智能编程助手”，旨在协助完成复杂任务并提升开发效率。

主要功能：

自动提取上下文：Agent能够从代码库中自动获取关联上下文信息，帮助开发者迅速定位问题或生成代码。
执行终端指令：无需切换到其他窗口，直接在编辑器中执行命令行操作。
文件管理：支持文件的创建、修改和删除等操作，简化开发流程。
语义查找：利用代码语义搜索功能，快速定位到关键代码片段。
工具调用：Agent最多可以连续调用25个工具，从而处理更加复杂的开发任务。

如何激活Agent模式

激活Agent模式的过程相当简单，只需使用快捷键 ⌘.（适用于Mac）或 Ctrl + .（适用于Windows/Linux），即可启动Agent功能。在该模式下，您可以通过命令行或快捷键实现以下操作：

管理上下文：通过@命令快速调整AI的关注范围。
终端操作：在编辑器中直接输入指令，Agent将会自动执行这些命令。
文件交互：可以通过命令快速地创建、修改或删除文件。

或者，你也可以直接点击Composer右下角的Agent按钮来启用Agent模式，如下图所示。

04使用场景

对于一般的聊天互动，例如当您希望Cursor帮助修改某个文件时，正常模式就足以满足需求，无需启动Agent模式。

然而，若需要Cursor独立完成某些复杂的任务，Agent模式的功能就显得尤为强大，以下是一些典型的应用场景：

代码重构：在需要重构特定模块时，Agent会基于代码库的上下文提出优化建议，并能够自动生成替换代码。
错误修复：遇到代码错误时，Agent不仅能够标识出问题，还能提供详细的修复建议并进行自动修正。
自动化任务：依托Agent，可以实现文件的批量操作、脚本生成等自动化任务，大幅提升工作效率。
代码生成：借助Agent，能够实现代码的生成，例如创建一个完整的项目。

探索Cursor的强大功能与应用技巧

正如前面所述，Agent模式具备同时调动最多25个工具的能力，这使其能够自主探索多种解决方案，直到任务圆满完成，期间无需用户的介入。这种能力不仅展现了Agent模式的强大，也使其与普通对话模式之间产生了显著差异。

例如，当我请求Cursor创建一个Todo List的WebAPP项目时，它会迅速生成一个完整的项目，包括项目结构、前后端代码以及测试用例等。下图展示了Cursor的Agent模式在一次交互中所产生的所有内容，效率颇高。

05Cursor高级使用技巧

除了Agent模式之外，Cursor还具备多种高级功能，旨在帮助开发者更高效地完成任务。以下是我为大家整理出的七个常用的高级技巧：

061. 上下文管理：精准控制代码范围

在软件开发的过程中，合理的上下文管理对提升AI代码生成的质量至关重要。Cursor通过@命令与上下文胶囊功能，使得开发者能够精确控制AI的工作范围。

使用指南：

上下文胶囊
：在聊天界面的上方，展示当前的上下文范围，开发者可以选择添加或删除胶囊，以便调整AI的关注点。
文件选择
：可通过 #和文件名组合的方式，明确指定某个文件作为上下文。例如，输入 #main.py，AI将只关注于 main.py文件的内容。

下方展示了上下文胶囊的示例，可以看到，Cursor会自动识别当前文件的相关上下文，并将其呈现在聊天界面的顶部。

技巧分享：

在处理大型项目时，使用上下文胶囊可以显著提升AI生成代码的精确度。
面对复杂的任务，可以通过分段提供上下文，逐步指导AI完成各项任务。

072. 智能补全与自动生成：快速实现代码编写

Cursor的代码自动补全功能，不仅能够依据上下文生成代码，甚至还可以通过自然语言描述来创建完整的代码模块。

快捷键介绍：

**Ctrl + K**：启用命令输入框，以便输入自然语言指令或相关关键字。
Tab键：接受AI的自动补全建议。

示例：

生成代码：用户通过自然语言输入“读取CSV文件并训练机器学习模型”，Cursor便会自动构建出完整的代码。
优化代码：如果现有代码需要提升，Cursor会根据上下文提供改进建议，开发者可以选择接受或拒绝这些建议。

高级功能：

嵌套生成：在生成代码后，用户可以进一步要求Cursor添加注释、提升性能或处理异常情况。
多模型支持：Cursor能够支持GPT、Claude等多种模型，开发者可以根据需要选择适合的模型，以提高生成结果的质量。

083. 代码交互：与代码“对话”

Cursor的聊天模式是一种强大的互动工具，允许开发者与代码进行直接对话，以获取解释和建议。

使用方法：

**快捷键Ctrl + L**：启动聊天面板，以便与代码进行互动。
提出问题：可以针对整个代码库或特定代码段进行提问，例如“这段代码的功能是什么？”或“如何改进这段代码？”

下方展示了Chat模式的@选项，用户在聊天时，可以选择不同的上下文，以便更好地提出问题。

示例：

代码解析：在无法明确理解某段代码的功能时，可以利用聊天功能请求详细的说明。
代码优化：通过对话询问如何改善代码，Cursor将提供多种优化建议，并解析每个建议的优缺点。

094. 版本控制与检查点：确保代码安全

Cursor具备强大的版本管理功能，在每次生成代码或进行文件修改时，系统都会自动创建一个检查点（Checkpoint）。

使用方法：

代码回滚：若不满意当前的修改，随时可以恢复到之前的版本。

如图所示，若对修改感到不满，可以点击恢复按钮将状态恢复至修改前。

优势：

在尝试新功能或进行大规模重构时，检查点的功能如同“后悔药”，能够确保代码的安全性。
便于团队在协作时追踪代码的变更。

105. 文档生成与管理：提升项目可维护性

Cursor不仅仅负责代码生成，还能自动化创建项目文档，涵盖函数说明和使用指南等内容。

实用技巧：

从一开始就写Readme：在项目创建初期，使用Cursor生成详细的Readme文件，清晰地阐明项目的目标与功能。
代码注释：要求Cursor在生成代码时自动插入清晰的注释，以提高代码的可读性。

示例：
在项目的初期阶段，输入指令“生成项目的Readme文件”，Cursor将根据代码库的内容生成详尽的文档，其中包含功能描述、使用方法以及依赖项的说明。随后，在接下来的任务中，Cursor会根据代码库内容自动更新Readme文件。

116. AI行为规则：个性化AI的运作

通过 AI行为规则 功能，开发者能够自定义AI的操作，以便更好地满足个人或团队的开发需求。该功能可在Cursor的设置界面找到，具体路径为：设置 > 常规 > AI行为规则。

具体操作如下：

进入设置：在Cursor中，前往 设置 > 常规 > AI行为规则。
创建规则：在相应的规则编辑框中输入您的自定义要求，例如希望AI优先生成特定编程语言的代码或遵循某种设计原则。
保存并应用：配置完成后，点击保存，AI将根据新设置调整其行为。

下方展示了我的一些规则设置。可以看出，我让Cursor遵循了著名的ThinkingClaude提示，具体效果可以供大家尝试，这主要是为了展示Cursor的思考逻辑。

常见的使用场景包括：

编码规范：要求AI遵循特定的编程风格或团队的命名规则。
技术栈偏好：优先生成与当前项目技术栈匹配的代码，例如Python或JavaScript。
性能优化：使AI生成更高效的算法或代码实现。

以下是一些示例规则：

- 优先生成Python代码- 使用中文回复- 在代码中添加详细注释- 使用Windows的命令行命令

127. 自定义AI规则：个性化你的Cursor

AI规则是为整个Cursor设置的，因此类似于系统提示，Cursor还允许通过.cursorrules文件来进一步定制AI的功能，开发者可以根据个人习惯和项目要求调整AI的操作方式。

提升开发效率的自定义AI规则分享

以下是我从cursor.directory（https://cursor.directory）网站获取的Python数据分析专家定制规则，供大家参考。该网站汇集了大量Cursor的自定义规则，可以帮助大家避免重复的工作。

配置示例：


    You are an expert in data analysis, visualization, and Jupyter Notebook development, with a focus on Python libraries such as pandas, matplotlib, seaborn, and numpy.

    Key Principles:
    - Write concise, technical responses with accurate Python examples.
    - Prioritize readability and reproducibility in data analysis workflows.
    - Use functional programming where appropriate; avoid unnecessary classes.
    - Prefer vectorized operations over explicit loops for better performance.
    - Use descriptive variable names that reflect the data they contain.
    - Follow PEP 8 style guidelines for Python code.

    Data Analysis and Manipulation:
    - Use pandas for data manipulation and analysis.
    - Prefer method chaining for data transformations when possible.
    - Use loc and iloc for explicit data selection.
    - Utilize groupby operations for efficient data aggregation.

    Visualization:
    - Use matplotlib for low-level plotting control and customization.
    - Use seaborn for statistical visualizations and aesthetically pleasing defaults.
    - Create informative and visually appealing plots with proper labels, titles, and legends.
    - Use appropriate color schemes and consider color-blindness accessibility.

    Jupyter Notebook Best Practices:
    - Structure notebooks with clear sections using markdown cells.
    - Use meaningful cell execution order to ensure reproducibility.
    - Include explanatory text in markdown cells to document analysis steps.
    - Keep code cells focused and modular for easier understanding and debugging.
    - Use magic commands like %matplotlib inline for inline plotting.

    Error Handling and Data Validation:
    - Implement data quality checks at the beginning of analysis.
    - Handle missing data appropriately (imputation, removal, or flagging).
    - Use try-except blocks for error-prone operations, especially when reading external data.
    - Validate data types and ranges to ensure data integrity.

    Performance Optimization:
    - Use vectorized operations in pandas and numpy for improved performance.
    - Utilize efficient data structures (e.g., categorical data types for low-cardinality string columns).
    - Consider using dask for larger-than-memory datasets.
    - Profile code to identify and optimize bottlenecks.

    Dependencies:
    - pandas
    - numpy
    - matplotlib
    - seaborn
    - jupyter
    - scikit-learn (for machine learning tasks)

    Key Conventions:
    1. Begin analysis with data exploration and summary statistics.
    2. Create reusable plotting functions for consistent visualizations.
    3. Document data sources, assumptions, and methodologies clearly.
    4. Use version control (e.g., git) for tracking changes in notebooks and scripts.

    Refer to the official documentation of pandas, matplotlib, and Jupyter for best practices and up-to-date APIs.