文章摘要
Ryo Lu，Cursor 的首席设计师，曾在 Notion 担任首席设计师，今天早上发布了一条关于如何更有效使用 Cursor 的帖子。他强调，这些方法不仅适用于 Cursor，也适用于 Windsurf、Trae 等产品。Ryo Lu 列出的清单被视为行业最佳实践，客观且实用。他明确指出，用好 Cursor 的关键在于结构清晰和心中有数。
在昨晚的团队内部分享中，技术合伙人提到，Cursor 本质上并非“自动写代码”的工具，而是一个高效、可控的协作伙伴。它能加速开发，但前提是用户必须明确自己的需求。理解 Cursor 的工作逻辑，尤其是在多人协作时，统一的规则和结构能让 Cursor 的表现更稳定，输出也更容易审查。
要真正用好 Cursor，用户需要持续调整自己的使用习惯。例如，将提示写得更清晰，项目结构梳理得更合理，并建立反馈机制。Cursor 的表现取决于用户的使用方式，用户越主动，Cursor 越可靠。Ryo Lu 提醒，Cursor 不应被视为万能的 AI 工具，它更像一个能力很强的 Agent，仍然需要用户来引导、训练和修正。
以下是 12 条具体的使用建议：
1. 一开始就设定 5-10 条清晰的项目规则，让 Cursor 理解你的结构和限制。对于已有代码库，可以试试 `/generate rules` 命令。
2. 提示要具体，明确写出技术栈、行为、限制，就像写个小型需求文档一样。
3. 按文件逐步推进，每次只生成一个小块代码，然后测试、审查。
4. 先写测试用例，锁定它们，再反复生成代码直到所有测试通过。
5. 一定要审查 AI 输出内容，手动修复出错的地方，然后告诉 Cursor 这些是可以参考的示例。
6. 使用 `@`file、`@`folders、`@git` 限定 Cursor 的关注范围，确保它只看你指定的代码区域。
7. 把设计文档和任务清单放在 `.cursor/` 文件夹里，这样 Agent 就能完整理解接下来的任务。
8. 如果 AI 写错了代码，直接自己写，Cursor 从你修改的内容中学习，比你解释一堆更有效。
9. 利用聊天记录反复迭代旧提示，不用每次都从头来。
10. 根据需求有意识地选择模型，需要精准就用 Gemini，要广度就用 Claude。
11. 在新的或不熟悉的技术栈中，贴上文档链接，让 Cursor 把所有报错和修复都逐行解释清楚。
12. 大型项目可以让它晚上自动建立索引，白天限制上下文范围，保持运行流畅。
善用 Cursor 可以带来快速、整洁的代码，而用错 Cursor 则可能导致一团乱麻的 AI 代码，需要花费大量时间来收拾烂摊子。
原文和模型
【原文链接】 阅读原文 [ 746字 | 3分钟 ]
【原文作者】 AI产品阿颖
【摘要模型】 deepseek-v3
【摘要评分】 ★☆☆☆☆
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