 最近AI 编程领域的热点很多，其中最瞩目的就是字节做的 Trea 支持 MCP 了，体验了一下，不愧是宇宙厂，用户体验没得说。直接做了MCP 市场，把热门的 MCP 都整合进来了，用户很简单就能完成添加。 但我还是选择不用 Trea  虽然 Trea可以免费白嫖 Claude3.7，但Trea 里的Claude 大概率是降智的。我同一个文件的修改需求放到两个系统里，Cursor 的理解能力很强，嘎嘎好用，而 Trea 给我一顿乱改，无语了。 由此可见：
前段时间我分享了用好 Cursor 的 30 个技巧（含实例） 今天刚好看到 Cursor的主管分享了它对如何用好 Cursor丝滑写代码的12 个心得。分享给大家。  原文地址： 项目规则是基础中的基础 上来就设置5-10条清晰的项目规则，让Cursor明确知道你的结构和限制条件。这步太关键了！划重点：直接用/generate rules命令让AI自动为现有代码库生成规则，简直不要太爽！ 提示词要精确到位 模糊的提示词 = 垃圾输出，就这么简单！在提示中明确技术栈、行为和约束，就像写一个小型规范文档一样。AI不是读心术，你不说清楚它怎么知道你想要啥？ 文件级别的迭代是王道 一次性生成整个项目？醒醒吧！一个文件一个文件来，生成、测试、审查，保持小而集中的工作块。这样出问题了也好定位，改起来不费劲。  测试先行，代码再跟 有一说一，先写测试，锁定它们，然后让Cursor生成代码直到所有测试通过。这操作，666！测试驱动开发配合AI简直是绝配，效率蹭蹭往上涨。 永远别忘了人工审查 AI再强也会翻车，必须人工审查输出并修复任何问题，然后告诉Cursor以修复后的代码作为例子。这步偷懒不得，否则后面哭都来不及 精准定位Cursor的注意力 用@file、@folders、@git命令将Cursor的注意力限制在代码库的正确部分上。这就像告诉朋友”看这里看这里”，避免它东张西望乱写代码。 设计文档就放在.cursor/目录 把设计文档和检查清单放在.cursor/目录下，这样agent就能完全了解接下来要做什么。上下文越全面，输出质量越高，这是真理！ 代码不对别解释，直接改！ 如果代码不对，就直接自己写正确的版本。人已麻，Cursor从你的编辑中学习比从解释中学习快多了！有时候与其解释半天，不如直接上手改。 聊天历史是个宝 善用聊天历史来迭代旧的提示，不必每次都从头开始。这个技巧太实用了，可以节省大量重复输入的时间，效率直接拉满！ 模型选择很重要 根据需求有意识地选择模型：需要精确度就用Gemini，需要广度就用Claude。不同的模型有不同的特长，就像不同的工具适合不同的任务一样。 面对新技术栈，文档是救命稻草 在新的或不熟悉的技术栈中，直接粘贴文档链接，让Cursor逐行解释所有错误和修复方法。别不好意思，让AI当你的技术老师，手把手教你解决问题！ 大项目要”过夜索引” 让大项目overnight进行索引，并限制上下文范围以保持性能敏捷。这就像提前做好准备工作，第二天直接开干，效率蹭蹭的~ 小结：结构和控制是关键（至少现在是）把Cursor当作一个强大的初级开发者– 如果你指明方向，它可以快速前进很远。但前提是，你得先知道路怎么走！ 其实用好Cursor的核心就是：清晰的指导 + 严格的审查 + 持续的反馈。掌握了这些，你的AI编程效率绝对能上一个台阶！ 你有用过Cursor吗？有什么独特的使用技巧想分享？或者在使用过程中遇到了什么坑？欢迎在评论区留言交流！我们一起探索AI编程的更多可能~ |
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