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Cursor AI如何彻底改变编程效率。 核心内容: 1. Cursor AI的独特之处及其对传统AI的超越 2. Cursor在大工程能力上的表现和实际应用 3. 使用Cursor解决复杂Bug的挑战与策略
事情是这样的,半年之前,那时候我已经知晓了AI的出现,我偶尔会使用一下诸如kimi、阿里千问这样的产品。都平平无奇,对工作最多锦上添花,甚至很多AI有点傻。
直到我使用到了Cursor,彻底转变了我对AI的看法。在我深度使用,开发了一款又一款应用后,最令我感到震惊的是它的大工程能力。
比如我现在要开发一款应用,我告诉他想法和需求,他不只会分析描述的内容,还会结合已有项目的内容进行综合分析。
这一点,也不足以体现他的强大之处。因为我刚才描述的更像是大家常规使用AI生图、AI写文字、AI记笔记这样的场景。我只需要告诉他,我需要什么?需要它帮我做什么?或者帮我查找整理什么,说个大概,他就能做一些事情。
但是Curosr主打编程领域的,一开始我们认为这个东西的出现会替代很多的程序员。比如一个产品经理,他只需要会描述他的需求,Cursor就能帮他把产品开发出来。但实际使用下来,显然是不现实的。
步步验证的使用
AI编程的问题在于:在早期,你可以很轻易的、很快捷的向AI描述你的想法,它会根据想法,快速构建出各式各样的功能来。我们可以先忽略它的还原度。但当构建完成以后,随之而来会是一个大问题,比如软件在运行时出现了一些复杂的Bug。这个时候,你让AI去检索、去修复问题的,它大概率会把已有的代码或者功能做出修改,产生更多的奇怪问题。
我曾经遇到了一个非常诡异的bug。当时,使用cursor尽力的帮我去修复,我在不断优化对它的提示词,也就是对话的描述。这个对话的描述,不单单只是一些想法或者需求的描述,还会加上很多工程代码、逻辑的描述,总之,非常复杂,但它依然无法修复Bug。
当时我的做法是,静下心来,细细品读它编写的代码,理清逻辑,反而是帮它找问题了。当我找到问题所有后,我向它描述,它才意识到这是一个问题。在此之前,它在修复问题的过程中只是不断地增加或删除代码,并未看到这个问题所在。
尽管它拥有强大的工程能力,但对于细枝末节的东西,还是会漏洞百出,总结下来,就是使用前期,要步步验证它的代码,最好是不断地了解它编写代码的逻辑。如果放任不管,最后便是失控。
提效明显
这个提效提现在使用它做一些重复的,晦涩的,麻烦的事情。比如快速的搭建网络请求,快速的构建一个UI模型,这些都是非常简单的。实测下来,提效至少在50%以上。团队小伙伴很给力,最牛的人可以90%完全使用Cursor,并且写出高质量代码。
学会描述与提问
使用Cursor的这段时间,我们团队内部交流了很多次,交流下来,使用的好坏,焦点在如何对话上,复杂点就是怎么描述你的问题。这点其实非常好,我们可以把需求或者问题先理解,再形成机器更懂的描述,这一步就完成了深度的需求理解。
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