提升生产力：5种高级提示技巧与 cursor 集成方法揭秘

推荐语

掌握Cursor提升编程效率，探索AI助手协作的高级技巧。

核心内容：
1. 利用链式思考和少样本提示技术优化AI助手互动
2. 通过Cursor规则强制执行最佳实践，提高代码库管理效率
3. 集成外部文档和工具，扩展AI助手能力，实现复杂工作流程自动化

杨芳贤

53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

对于我们这些使用 Cursor 的开发者来说，生产力不仅仅是编写代码，还在于优化您与 AI 助手的互动方式。在本文中，我们将探讨如何利用高级提示技术（包括链式思考和少样本提示），通过 Cursor 规则强制执行最佳实践，集成强大的工具和扩展，并将丰富的外部文档整合到您的工作流程中。我们还将分享一些实用的技巧，用于管理大型代码库，同时与 Gemini 和 Claude 等 AI 助手协作。结果呢？一个 AI 不仅能协助，还能学习、记忆和编排复杂工作流程，从而提高您的生产力。

链式思考提示

链式思考 (CoT) 提示通过引导您的 AI 逐步进行中间步骤，从而实现复杂的推理。通过“促使”助手明确表达其推理，您可以改进它处理多部分任务的方式。例如，解决算术问题的提示可以这样构建：

***提示：这组数字中的奇数加起来是一个偶数：4、8、9、15、12、2、1。**A：将所有奇数相加 (9、15、1) 得到 25。答案是 False。

这种循序渐进的演示可以帮助模型在未来的任务中复制类似的推理。在 提示工程指南 上了解更多关于 CoT 的信息。

带有示例的少样本提示

少样本提示提供一个或多个上下文示例，以指导模型如何完成任务。例如：

***提示：一个 "whatpu" 是一种原产于坦桑尼亚的小型毛茸茸的动物。例如：我们在非洲旅行，我们看到了这些非常可爱的 whatpus。做 "farduddle" 意味着快速地跳上跳下。一个例句：当我们赢得比赛时，我们都开始庆祝地 farduddle。

这种方法确保模型学习预期的格式，尤其是在处理细微的语言任务时。有关更多详细信息，请参阅 少样本提示指南。

使用 Cursor 规则的最佳实践

计划和行动模式

最大限度地提高 Cursor 的效率始于在执行任务之前制定清晰的计划。“计划与行动”的概念——在 Cursor 社区论坛 上讨论——强调计划不周的指令可能会导致级联故障。在采取行动之前，请务必验证您的计划，如果出现问题，请在您的 .cursorrules 文件中记录失败，以改进您的方法。

记录失败

始终在您的 .cursorrules 中跟踪错误或不希望的结果。此日志可帮助 AI 从过去的错误中“学习”，并随着时间的推移提高您的提示的整体有效性。

版本控制和文档

记录您的更改并为实验维护单独的分支。在需要时追溯成功的配置或恢复到以前的版本。指示您的 AI 生成关键更新的摘要，并将这些摘要整合到您的 .cursorrules 中。要深入了解如何管理这些规则，请访问 Cursor 规则存储库。

添加完整的存储库上下文、PDF 和其他文档

集成全面的外部文档（例如完整的存储库内容、学术论文或 PDF 指南）可以增强您的 AI 的上下文，从而获得更明智的建议。根据 Cursor 论坛教程，以下是关键步骤：

将 PDF 添加到 Cursor

1. 1. 转换 PDF： 使用 Marker 等工具将您的 PDF 转换为 Markdown（在需要时启用文本和表格的完整 OCR）。
2. 2. 创建 GitHub Gist： 将 Markdown 粘贴到 GitHub 上的公共 Gist 中。使用“clone as https”选项复制链接。
3. 3. 添加到 Cursor： 利用 Cursor 中的 @Docs > Add New Doc 功能；分配一个清晰的名称，设置入口点和前缀，并索引文档。
4. 4. 在提示中使用： 使用 @Doc <AssignedName> 引用文档，向 AI 询问有关您材料的具体问题。

提示：*对于使用 Raycast 的用户，GitHub Gist 扩展可以简化访问和搜索。

整合 GitHub 存储库内容

1. 1. 提取存储库内容： uithub.com 等工具允许您提取特定文件类型（例如，通过附加 ?ext=md 的 Markdown 文件）。
2. 2. 创建合并的 Gist： 将相关文件（例如 README 和示例）合并到单个 Markdown 文档中——保持其大小易于管理（理想情况下小于 60,000 个令牌）。
3. 3. 将此数据添加到 Cursor： 按照与 PDF 相同的过程进行操作：使用 @Docs > Add New Doc 功能，配置文档的参数，并对其进行索引。

通过这种方式集成外部文档，可以使您的 AI 引用和利用更广泛的上下文，从而显着提高其性能和准确性。

对 AI 友好

礼貌可以增强您与大型语言模型的互动。研究（例如“我们应该尊重 LLM 吗？”）表明，礼貌的语言——使用“请”和“谢谢”等名称和短语——可以提高清晰度和合规性。在撰写提示时，友好的语气可能会产生更好、更有效的结果。

命名 Cursor 规则

为您的 Cursor 规则使用适当的命名约定，可以使它们更易于引用和共享。例如，GitHub 上的 命名 Cursor 规则 说明了描述性名称如何简化协作并简化故障排除。

赋予 Cursor 访问工具和提示编排的权限

高级工具集成可以将 Cursor 转化为战略性的 AI 协作工具。devin.cursorrules 存储库展示了如何通过代理能力来提升 Cursor（或 Windsurf）——允许它规划、自我演进和执行复杂任务。这种编排使您的 AI 能够更全面地解决挑战，而不是简单地对命令做出反应。

有用的扩展

使用动态扩展（如 SpecStory）增强您的 Cursor 工作流程。此扩展捕获、存储和流式传输您的 AI 编码对话——提供持续的“意识”，有助于在会话中保持上下文。

8. 使用 Cursor、Gemini 和 Claude 的关键技巧

1. 项目设置：奠定基础

1.1. 使用 .cursorrules 定义规则

• • 目的： 设置您和您的 AI 助手（Gemini 和 Claude）协作的准则。
• • 包含内容：
• • 一个“初始化”步骤，始终加载关键项目文档（例如，project_overview.md 和 task_list.md）。
• • 操作协议，分解为：
• • 在采取行动之前准备一个 MECE 任务分解。
• • 代码更改的准则，例如审查相关代码、保留功能和维护类型安全。
• • 安全要求（例如，始终保留正确的错误处理并记录更改）。
• • 优先级来源和模式设置（如用于日常任务的“基本”和用于复杂问题的“增强”）。

.cursorrules 示例

```json
{
    "rules":{
        "context_initialization":{
            "description":"Starting point for each interaction",
            "steps":[
                "ALWAYS read `.notes/project_overview.md` and `.notes/task_list.md`"
            ]
        },
        "operational_protocol":{
            "description":"How to approach tasks",
            "before_action":[
                "Create a MECE task breakdown"
            ],
            "code_changes":[
                "Read relevant code sections before editing",
                "Preserve existing functionality",
                "Maintain type safety"
            ]
        },
        "safety_requirements":[
            "NEVER break type safety",
            "ALWAYS maintain proper error handling",
            "ALWAYS document new code"
        ],
        "priorities":[
            {
                "source":".notes/",
                "weight":1.0
            }
        ],
        "modes":{
            "base":{
                "description":"For routine tasks"
            },
            "enhanced":{
                "description":"For complex problems"
            }
        },
        "project_directives":{
            "name":"my_project",
            "ai_first":true
        }
    }
}
```

1.2. 使用 .cursorignore 控制文件可见性

• • 目的： 就像 .gitignore 一样，列出 AI 应该跳过的文件和目录。
• • 示例：

/node_modules
/build
/temp
.DS_Store

1.3. 使用 .notes 建立共享文档

• • 目的： 使用 .notes 文件夹作为所有文档和共享上下文的中心枢纽。
• • 要包含的关键文件：
• • project_overview.md：高级项目目标、架构和示例用户旅程。
• • task_list.md：任务、状态、优先级和注释的详细分解。
• • directory_structure.md：项目文件布局的概述。
• • meeting_notes.md：与您的 AI 协作者的交互和决策的日志。

2. 管理共享上下文

2.1. 填充 project_overview.md

• • 功能： 提供您的项目的“电梯演讲”。
• • 内容应包括：
• • 项目目标和高级架构。
• • 关键技术（例如，前端框架、后端服务）的摘要。
• • 示例用户旅程。

2.2. 使用 task_list.md 进行规划

• • 功能： 充当所有项目任务的实时待办事项列表。

如何组织：

• • 高优先级： 正在进行或需要立即关注的任务。
• • 中/低优先级： 计划在后期阶段完成的任务。
• • 已完成： 已成功完成的任务。

2.3. 生成 directory_structure.md

• • 功能： 提供项目布局的地图，以帮助 AI 了解每个组件的位置。
• • 示例脚本： 此 示例脚本 可以自动生成此目录。

3. 提示词掌握和聚焦对话

3.1. 上下文的重要性

• • 重点： 上下文将 AI 引导至代码库的相关部分。
• • 准确性和一致性： 确保响应与您的项目目标和架构保持一致。

3.2. 利用 @ 符号

• • 用法： 使用 @ 引用或聚焦于特定文档或代码部分。
• • 示例：
• • @components/Button.tsx：“让我们审查这个组件。”
• • @.notes/task_list.md：“检查当前任务和优先级。”
• • @.notes/project_overview.md：“回顾项目的总体目标和架构。”

3.3. 提示词的最佳实践

• • 具体： 精确定位确切的部分或功能，而不是提出一般性请求。
• • 使用 MECE： 将复杂的任务分解为清晰、不重叠的部分。
• • 迭代和完善： 进行对话并提出后续问题。
• • 询问“为什么”： 请求解释以了解 AI 的推理。
• • 探索“如果”场景： 评估假设问题以寻找替代方法。

4. 高级技巧：提升您的 AI 协作

• • 维护一个“意识流”：将所有交互记录在 meeting_notes.md 中以保持连续性。
• • 采用不同的模式：根据任务的复杂性在“基本”和“增强”模式之间切换。
• • 如果需要，重新开始：当事情变得混乱时，开始新的对话。
• • 采用生产心态：将您的项目视为一个真正的生产系统，共享终端输出和日志以进行迭代改进。

通过遵循这些详细的提示，您可以创建一个结构良好的数字工作室，您和您的 AI 协作人员可以在其中和谐地工作，确保您的长代码库在整个开发过程中保持可管理性并保持其完整性。