章节三十四：Cursor应用

1. 什么是 Cursor

Cursor：一款基于AI的现代代码编辑器，由Anysphere公司开发。它底层基于VS Code，保留了VS Code的强大功能和熟悉体验，同时深度集成了AI技术，帮开发者更高效地写代码。

简单说，Cursor就是"VS Code + AI大脑"，你描述需求，AI帮你实现代码。

2. Cursor 的能力

把你要做的事告诉AI，AI来帮你写代码、改代码、调试代码。原本需要几十分钟的功能，可能几分钟就能搞定。

3. 下载

官网地址：https://www.cursor.com/downloads ，选择适合自己系统的版本下载即可。

4. 基本操作

使用Cursor需要准备：

第一，网络环境。GPT、Opus、Gemini等强AI模型需要连接外网才能访问。

第二，Cursor账号。可以通过官方渠道注册使用。

5. 聊天模式

Cursor有四种主要聊天模式，各司其职：

Agent 模式：最常用的模式，AI有读写权限，可以改代码、执行命令。适合直接让AI干活。

Plan 模式：适合设计复杂系统，AI会帮你创建任务清单、画类图、流程图、时序图。先做规划再动手。

Debug 模式：专门用来排查问题。AI会主动提出假设、埋点验证、复现问题、分析日志、最后解决问题。排查bug最给力。

Ask 模式：AI只有读权限，不会修改文件。适合问问题、看代码、做代码审查。

6. 使用技巧

6.1 一次会话的生命周期

准备阶段：在项目根目录创建.cursorrules文件，这是系统提示词，告诉AI你是谁、用什么技术栈、遵循什么规范。

系统提示词建议涵盖：

第一，角色设定。比如"你是一位经验丰富的高级Java开发工程师，遵循SOLID原则、DRY原则、KISS原则"。

第二，技术栈说明。让AI知道项目用的是什么框架、什么版本，比如Java 17、SpringBoot 3、MySQL等。

第三，代码规范。给AI看公司的开发规范文档，或者参考阿里的开发规范。

第四，参考代码示例。给一套项目里的标准代码模板，比如Controller、Service、Mapper的标准写法，避免AI写出风格不一致的代码。

需求说明阶段：代码生成质量很大程度上取决于需求说没说清楚。建议在项目里创建一个需求文档（md格式），把需求描述清楚。

聊天阶段：

第一步：列总纲。用Plan模式让AI先阅读项目规范、需求文档，理解要做什么。

第二步：开始干活。用Agent模式让AI按任务清单逐步实现。可以一个接口一个接口地做，做完手动检查。

任务清单示例：先帮我实现数据库设计，再实现Entity/Controller/Service/Mapper，再实现具体接口。

Bug修复阶段：用Debug模式。遇到问题直接告诉AI现象，它会自己分析原因、加日志、定位问题。解决后点击markFixed，AI会自动移除调试代码。

6.2 其他技巧

Cursor写 + IDEA执行：建议用Cursor写代码，用IDEA（或你熟悉的IDE）编译运行，这样既有AI辅助，又保持熟悉的调试体验。

避免说废话：不要发太多无关内容，会污染上下文。如果AI第一次实现就失败了，同样的问题再问很可能还是错，这时候需要代码回滚或开新的聊天分支。

代码回滚：AI改坏了可以回滚到之前的状态。

聊天分支：一个功能完成后，新需求建议开新分支，类似Git分支，可以随时切换项目代码状态。

边缘知识作为系统提示词：比较偏门的知识AI可能不知道，提前写在.cursorrules里。

Cursor索引：帮助AI快速搜索项目代码，提高理解效率。

6.3 模型选择

尽量选择新模型，推荐Opus、GPT、Sonnet、Gemini等能力强的模型，效果更好。

6.4 模型不可用的问题

如果遇到模型在你的地区不可用，可以尝试：

第一，网络连接方式选择HTTP 1.1。

第二，VPN选择美国、日本节点比较稳定。

第三，开启VPN的TUN模式（具体操作因软件而异）。

7. AI成果展示示例

有同学用Cursor做了一个健身APP，能力接近Keep，能识别图片中的饮食内容、搜索健身课程、管理营养餐等。

技术栈参考：

• 文件上传：阿里云OSS
• 聊天模型：qwen3-max
• 视觉理解：qwen3-vl-plus
• 向量存储：Pinecone
• 对话记忆：MongoDB
• 业务数据：MySQL
• 内网穿透：natapp
• 反向代理：Nginx
• 前端：Vue + 流式响应

8. 寄语

多写代码、多表达。找工作看表达，能不能留下看能力。AI工具是杠杆，但基础能力才是根本。趁早积累，未来才能走得更远。