使用 Cursor 得当 = 快速、干净的代码。
使用不当 = AI 意大利面，你得收拾一整周。
12条黄金法则
以下为正文和翻译：
| 正文 | 翻译 |
|---|---|
| 1 . Set 5-10 clear project rules upfront so Cursor knows your structure and constraints. Try /generate rules for existing codebases. | 预先设定 5-10 条明确的项目规则，让 Cursor 了解你的结构和限制。对于现有代码库，可以尝试使用/generate 规则 |
| 2 . Be specific in prompts. Spell out tech stack, behavior, and constraints like a mini spec. | 在提示中要具体明确。像写一份微型规格书一样，详细说明技术栈、行为和约束条件。 |
| 3 . Work file by file; generate, test, and review in small, focused chunks. | 逐文件处理；以小而专注的模块为单位进行生成、测试和审查。 |
| 4 . Write tests first, lock them, and generate code until all tests pass. | 先写测试，锁定它们，然后生成代码直到所有测试通过。 |
| 5 . Always review AI output and hard‑fix anything that breaks, then tell Cursor to use them as examples. | 始终审查 AI 的输出，对任何出错的地方进行硬性修复，然后告诉 Cursor 以这些修复作为示例。 |
| 6 . Use @ file, @ folders, @ git to scope Cursor’s attention to the right parts of your codebase. | 使用 @文件、@文件夹、@git 来限定 Cursor 对代码库中正确部分的注意力范围。 |
| 7 . Keep design docs and checklists in .cursor/ so the agent has full context on what to do next. | 将设计文档和检查清单保存在.cursor/目录下，这样代理就能全面了解下一步该做什么。 |
| 8 . If code is wrong, just write it yourself. Cursor learns faster from edits than explanations. | 如果代码有误，直接自己动手修改。Cursor 从编辑中学习的速度比解释更快。 |
| 9 . Use chat history to iterate on old prompts without starting over. | 利用聊天记录迭代旧提示，无需从头开始。 |
| 10 . Choose models intentionally. Gemini for precision, Claude for breadth. | 有意识地选择模型。Gemini 追求精准，Claude 侧重广度。 |
| 11 . In new or unfamiliar stacks, paste in link to documentation. Make Cursor explain all errors and fixes line by line. | 对于新或不熟悉的堆栈，粘贴文档链接。让 Cursor 逐行解释所有错误和修复方法。 |
| 12 .Let big projects index overnight and limit context scope to keep performance snappy. | 让大型项目整夜建立索引，并限制上下文范围以保持性能敏捷。 |
如果你看完正文和翻译，已经理解了，那么你可以跳过苏米后面的解读！
深度解读
苏米平时开发是同时使用Cursor和Trea的，为了省一点消耗，也能对比这两款国内AI编程和国外AI编程IDE的差异，很明显的感受就是Trea平台的Claude3.7虽然免费，但在处理复杂需求时“降智严重”，比如同一份代码修改需求，Cursor精准高效，而Trea却胡乱修改、逻辑混乱。
在看完了Cursor 首席设计师分享也验证了这一点，这背后不仅是模型能力的差异，更是工程优化和细节打磨的体现。Cursor团队在项目规则、提示词设计、迭代流程等“内功”上投入了大量精力，而这些恰恰是普通用户难以察觉的“隐形门槛”。
以下苏米结合实操案例，解析Cursor 首席设计师的秘诀：
1、项目规则：AI的“宪法”
操作： 用/generate rules自动生成规则，或手动设置5-10条明确约束（如技术栈、代码规范）。 关键点：
-
文件级规则：在
.cursor/目录存放设计文档，确保AI理解全局架构。 -
案例： 若项目禁用
var，规则中需写明“强制使用ES6语法”，避免AI“自由发挥”。
2、提示词：越像需求文档，输出越靠谱
公式： 技术栈 + 行为规范 + 约束条件。 示例：
-
模糊提示： “写一个登录功能。”
-
精准提示： “用React+TypeScript实现OAuth2.0登录组件，禁止使用任何第三方库，按钮需兼容暗黑模式。”
3、文件级迭代：小步快跑，拒绝翻车
策略：
-
单文件生成： 每个文件独立生成、测试、审查，避免全局失控。
-
案例： 开发电商系统时，先独立生成“购物车组件”，测试通过后再集成。
4、测试驱动开发（TDD）：AI的紧箍咒
流程：
-
人工编写测试用例（如Jest单元测试）；
-
让Cursor生成代码直至测试通过；
-
若失败，将错误日志丢给AI修正。
优势： 解决AI“逻辑正确但功能错误”的顽疾。
5、人工审查：最后的防线
原则：
-
修复后反馈： 手动修正AI代码后，用
@fixed标记并说明原因，训练AI适应你的风格。 -
案例： AI生成的API接口漏了鉴权，手动补全后提示：“以后所有接口需包含JWT验证头”。
6、注意力锚定：别让AI“走神”
命令：
-
@src/components：限定修改范围； -
@git#main：对比分支差异，避免误改。
场景： 修复Bug时，用@file:utils.js锁定文件，防止AI“顺带”修改无关代码。
7、设计文档：AI的导航地图
方法：
-
在
.cursor/docs存放架构图、接口文档； -
更新代码时同步更新文档，确保上下文连贯。
8、直接改代码：少废话，多行动
真相： AI从你的编辑中学习的速度，比听解释快10倍！ 案例： 若AI生成的排序算法低效，直接重写并注释：“优先使用快速排序而非冒泡排序”。
9、聊天历史：你的第二大脑
技巧：
-
用
/history调取历史对话，迭代旧提示词； -
对高频问题（如代码风格），保存为模板一键调用。
10、模型选择：对症下药
推荐：
-
高精度任务（如算法）： Gemini；
-
创意性任务（如UI设计）： Claude 3.5。
11、新技术栈：AI当“导师”
操作： 粘贴官方文档链接，命令AI逐行解释错误。 示例： “@https://xxxx/docs 请解释useEffect依赖项未更新的问题”。
12、大项目优化：过夜索引 + 上下文裁剪
策略：
-
提前做好全项目索引，提升响应速度；
-
用
@scope:core限定AI仅关注核心模块，避免资源浪费。
总结
Cursor的成功并非偶然，其核心在于将工程思维注入AI协作流程：通过规则约束、精准提示、渐进迭代和严格审查，把AI的“创造力”关进“可控性”的笼子。反观Trea等工具，虽提供免费模型，却缺乏对开发场景的深度适配，最终导致“降智”乱象。希望通过此次的公开，宇宙厂的Trea也能及时迎头赶上，学习和借鉴更科学的AI流程设计。
正如Cursor主管所言：“AI编程的终极形态，是让人类专注于战略，而AI执行战术。” 掌握这12条法则，你离这一天会更近一步。
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~
