Cursor是一个新一代的AI智能代码编辑器，具体介绍可以看之前的这篇《Bolt + Cursor = AI超级个体》，这里就不赘述了。

要使用好Cursor，是需要一些技巧的。

概括来说，有以下四个主要的点：

1. 提供精炼的信息（Information不要多也不要少）

2. 提供清晰、有条理的指令（Instruction，也就是描述清楚你要让它做什么）

3. 换位思考的能力：知道Cursor需要什么，以及Cursor的能力边界（也就是哪些能做哪些不能做）

4. 模型的选择

接下来逐条展开来说。

就像我们找一个人帮忙办事，或者解决问题一样，你首先要提供人家解决问题所需要的所有信息：包括你现在有的资料、你的进度、你遇到的问题，都要一五一十全部提供给对方。

在Cursor中，则先要了解Cursor的两个基本概念：会话（Session）和上下文(Context)。

当我们打开Chat或者Composer窗口的时候，这就相当于新建了一个会话；在当前会话的内容，叫做上下文。

Cursor是没有记忆的，在Cursor中，我们要把信息放在当前会话的上下文中。新建会话会重置记忆。在一个全新的上下文中，如果你不提供任何信息，Cursor是什么也不知道的。如下图：

所以我们如果想让Cursor帮我们解决问题、完成任务，就需要给Cursor提供它所需要的全部信息。

提供信息的方式有三种：
1.输入的文字内容（提示词可以写的非常长，只要不超过大模型允许的上下文即可）

2.通过顶部加号添加的文件内容（包括你选中代码之后再打开Composer所携带的内容）

3.@的内容

下图是通过加号添加文件：

一般情况下，这里不要添加过多的文件，因为：

1.多了之后，会超过大模型的上下文限制，Cursor会帮你摘要，会造成信息的丢失

2.多了之后，会增大Cursor定位问题的范围，增加解决问题的难度

根据经验，一般这里不要添加超过4个的文件（根据文件的长短而定）。

总之，添加文件的原则就是：能少不要多，只添加与你本次任务相关的文件，无关的文件则删掉。

这里有一个快捷方式：如果觉得一个一个点加号麻烦的话，可以先一次性打开所有相关的文件，然后在输入框中按“/”，然后选择“Reference Open Editors”即可。

那么如果我们想针对项目全局让它完成一些任务怎么办？总不能把全部文件添加进去吧？是的，这时候我们需要把Codebase加入上下文。

Codebase是Cursor为你的项目建立的索引。它保存了项目的全局信息。有两种方式把codebase加入上下文：

1.@Codebase

2.在Chat界面中，按cmd（ctrl）+enter发送会自动携带Codebase

@Codebase之后，就可以让Cursor做一些全局相关的工作，例如：帮我创建项目的Readme.md，或者针对全局进行提问。

@符号还有很多其他的用处：

平时最常用的就是@codebase，其他的这些功能可以查阅官方文档:

https://docs.cursor.com/context/@-symbols/basic

除了加号、@之外，我们也可以将一些接口文档直接复制粘贴到提示词中，你也可以@Docs、@Web等等，不管什么方式，目的只有一个：把Curosr需要的信息提供给Cursor。

有了信息之后，第二个很重要的部分是：指令。也就是你要清晰描述你要Cursor帮你做什么。

这里的指令部分可以是你想要Cursor实现的业务逻辑，也可以是你想让Cursor帮你解决的bug。这里的指令描述，越清晰越好。比如下面这个例子：

.....省略

1.......形成新的形象数组和声音数组；

2.对两个数组分别创建两个下拉框，使用antd组件，下拉框的选项为数组中的数据，value分别为scene_id和voice_id，label为image_name和voice_name。

3.页面url query中会包含一个recordId参数，也可能没有。如果有此参数，则将此参数与rows中的digital_id进行匹配，如果匹配成功，取出对应的image_id和voice_id，

......省略

你要求的越清晰、越明确，Cursor就越能满足你的需求。

有的同学认为：我的业务逻辑过于复杂，不适合用Cursor。恰恰相反，Cursor最为擅长的就是“业务复杂、技术简单”的需求。只要你能够事先清晰梳理好你的业务需求，并有条理地表达出来，Cursor是能够很好完成任务的。

换位思考能力的重要性，在此刻被无限放大了。

我们要知道如何同人交谈，别人才是听得懂的。

在我写好一个很长的提示词，按下回车键之前，我会先回头看一遍，然后把我自己代入到Cursor的身份，假设我是Cursor：我是不是能够读懂这个业务逻辑、我是不是能够得到所有需要的信息。该添加的文件是不是都添加进去了、该描述的业务逻辑是不是都描述清楚了。如果自己都读不懂，又怎么指望Cursor能理解呢？

同样，了解Cursor的能力边界也十分重要。Cursor有一颗非常聪明的大脑，但是由于安全的限制，被束缚了手脚。因此，是有很多事情它不能做的，比如：开发环境的搭建，需要你自己手动执行很多命令。

另外，受限于大模型训练数据的滞后性，一些新出的技术和框架它也不能很好的使用，需要我们提供更多的文档和信息。

除此之外，它精通各种语言。我们平时开发中所需要实现的绝大部分需求，不管是前端还是后端，只要你引导得当，Cursor都能够很好的实现。

Cursor的聪明，是建立在大模型的聪明底座之上。实际上Cursor去年就出现了，但一直不愠不火，一直到Claude3.5出现之后，Cursor才一鸣惊人。正是Claude的代码能力+Cursor的工程能力，才成就了这款AI编辑器的成功。

所以，毫不夸张的说，基模的选择，直接决定了代码生成的质量。

那我们应该使用什么模型呢？

这是我个人的设置：只保留Claude3.5（20241022）和o1两个即可。其他的都可以删掉。

在日常使用中，claude3.5可以满足绝大部分的需求。但是，遇到棘手问题，则切换到o1。

在实际工作中，你可能会遇到下面的情况：

一个任务，不管怎么说，都实现得不对。

这时候我会按以下步骤去尝试解决：

1.查看提示词是否编写完整，该加的文件是不是都添加了，不该加的是不是都移除了

2.如果第一步没问题，则直接升级到o1模型

3.如果o1模型仍然不行，则需要人工介入了：需要你去再次仔细分析，当前问题可能出在哪，缩小调查范围，提供更多信息。然后再次调整提示词，调整添加的文件，让Cursor再次尝试。当然，还是使用o1模型

o1比claude更强一点，你可能会说，那为什么不一直使用o1呢？因为o1有三个缺点：

1.慢（内置思维链，速度要比Claude慢得多）

2.贵（需要开启按次付费账单，每次提问大约人民币2.8元）

3.不支持图片和agent（截止目前）

因此，在大多数常规任务下，使用Claude3.5更有效率。

在使用了Cursor几个月之后，越来越能感受到“言出法随”的含义，Cursor就是一个能让你言出法随的工具。

Cursor所带来的改变是巨大的，影响也会是深远的。

Cursor将编程的门槛几乎降到了0，让完全不懂代码的普通人也具有了创建自己APP的可能；而之前的程序员，能力则被成倍放大；生产力被解放，思维和创意的落地将更快、更多、更好。

最后，分享一个实际的提示词案例，以供参考：

https://raw.githubusercontent.com/waitkafuka/cursor-prompts/refs/heads/main/prompt.txt

我毫无遗力向你安利这个工具，不为别的，只为你不要掉队。