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近日，Cursor的设计负责人分享了一系列利用人工智能编写高效代码的技巧，旨在帮助开发者更好地运用AI工具，从而显著提升编程效率。
最近，AI编程领域有很多令人瞩目的动态，其中最引人注目的是字节跳动推出的Trea，现在已支持MCP功能。体验过后，确实不愧是顶尖企业，用户体验非常出色。它直接创建了一个MCP市场，将热门的MCP整合在一起，用户只需简单操作即可完成添加。
然而，我仍然决定不使用Trea。
尽管Trea允许用户免费使用Claude3.7，但在Trea中的Claude似乎有降低智力的倾向。我在两个系统中提交了相同文件的修改要求，Cursor展现出极强的理解能力，使用起来非常顺畅，而Trea却给我一阵混乱的修改，让我感到无奈。
可见：
- 1. Cursor在工程层面进行了大量优化，这些成就并非单靠资金就能实现，而是需要时间和经验的累积。
- 2. 想要借助AI编写优质代码，问题的根源或许不仅在于AI本身和代码知识，更在于其背后未知的“内幕”。
不久前，我分享了30个关于如何高效使用Cursor的技巧（包含实例）。
今天正好看到Cursor的主管分享了他在如何顺畅使用Cursor进行编码方面的12个经验，特此分享给大家。
原文链接：
https://x.com/ryolu_/status/1914384195138511142
项目规则是基础中的基础。
首先，设定5到10条清晰的项目规则，让Cursor明确了解你的结构和限制条件。这一步至关重要！强调一下：直接使用/generate rules命令，让AI为现有代码库自动生成规则，简直令人愉悦！
提示词需精准明确。模糊的提示词等同于劣质输出，这一点非常简单！在提示中清楚地指明技术栈、行为及约束条件，就像撰写一份小型的规范文档一样。AI并非读心术，若不详细说明，它如何理解你的需求呢？
文件级别的迭代才是王道。
一次性生成整个项目？醒醒吧！一个文件一个文件地进行，生成、测试、审查，保持小而集中的工作块。这样一来，即使出现问题也能迅速定位，修改起来也轻松不少。
提升编程效率的关键策略测试应先行，代码随后跟进。
说到这一点，建议优先编写测试用例，确保其有效性后，再利用Cursor生成代码，直到所有测试都顺利通过。这样的流程真是高效得令人惊叹！测试驱动开发与人工智能的结合，确实让工作效率大幅提升。
永远不要忽视人工审核的必要性。
即便AI能力强大，进行人工审核是不可或缺的，确保修正所有潜在问题，并将修正后的代码反馈给Cursor作为学习的参考。这一步骤不可掉以轻心，否则后续可能会面临不必要的麻烦。
精准引导Cursor的注意力。
通过使用@file、@folders、@git命令，可以有效锁定Cursor的关注点在代码库的特定部分。这就像是在提醒朋友“注意这边”，防止其分心做出错误的代码。
将设计文档存放在.cursor/目录。
把设计文档和检查表放置在.cursor/目录中，这样agent能够清晰理解接下来的任务。上下文信息越丰富，生成的结果质量也就越高，这一点毋庸置疑。
若代码有误，无需解释，直接修正！
遇到代码问题时，直接编写正确的代码版本。人类的直觉和编辑能力远超解释，Cursor从你的修改中学习的速度远胜于通过解释来理解。有时，直接动手修改比长时间解释要有效得多。
利用聊天记录的价值。
充分利用聊天历史来优化旧的提示，避免每次都从头开始。这一技巧极为实用，能够大幅节省重复输入的时间，效率瞬间提升！
选择合适的模型至关重要。
根据具体需求选择相应的模型：如果需要高精度，选择Gemini；若需广泛适用的功能，则使用Claude。不同的模型各有其擅长领域，正如不同工具适合不同任务。
在面对新技术栈时，文档至关重要。
在新的或不熟悉的技术栈中，直接粘贴文档链接，让Cursor逐行解释错误及其修正方法。不要犹豫，让AI成为你的技术教练，手把手教你解决难题！
大型项目应进行“过夜索引”。
在大型项目中，提前进行夜间索引，并限制上下文范围，以保持灵活的性能。这就像是为第二天的工作做好准备，效率自然蹭蹭上涨。
总结：结构与控制至关重要（至少目前是这样）
将Cursor视为一个强大的初级开发者——只要你明确方向，它便能迅速向前推进。但前提是，你必须清楚这条路该如何走！
实际上，充分利用Cursor的关键在于：明确的指导 + 严谨的审查 + 持续的反馈。掌握这些要素，你的AI编程效率必定会获得质的飞跃！
你是否尝试过Cursor？有什么独特的使用经验想要分享？或是在使用过程中遇到的问题？欢迎在评论区留言，我们共同探讨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。
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