掌握高效沟通方法和合理使用​​Rules​​机制，你可以显著提升​​Cursor​​的实用性和稳定性，使其真正成为开发中的高效助手，为你的编程工作带来实质性的效率提升。

1 前言

2 学会与Cursor对话，建立高效沟通

2.1 编写高质量提示词

2.2 上下文引导

2.3 多轮对话

3 制定rule规则

3.1 什么是Cursor Rules？

3.2 如何配置 Rules？

3.3 最佳使用指南

4 总结与建议

4.1 核心要点

4.2 实践建议

1.前言

随着AI技术日益普及，编程领域也随之涌现出了许多AI辅助编程工具，例如Cursor、Trae、CodeBuddy、通义灵码等。公司内部也在积极推广AI编程工具的使用，目前团队中应用较为广泛的是Cursor。

在日常交流中，大家普遍反馈它的表现不太稳定，有时候好用有时候不好用。大家对好用的第一感知就是一次沟通后Cursor能完成至少40-60%，不好用则是超过三次后完成的不如预期。

那么，Cursor到底好不好用？我们又该如何发挥其能力，使其真正成为高效助手，切实为你的开发工作提效减负呢？

2.学会与Cursor对话，建立高效沟通

首先用好Cursor的第一步，在于学会如何与它进行高效“沟通”——也就是编写清晰、高质量的提示词（Prompt）。

一个好的提示词，就像一句精准的魔法咒语，能让AI迅速理解你的意图，输出符合预期的代码。相反，模糊或残缺的提示词，往往只会让人反复调试、失去耐心。

你可以把Cursor想象成一个聪明但尚需指导的实习生，你需要清晰地说明任务目标、代码风格和注意事项，同时也要留给它一定的发挥空间。初期多试错，逐步调整，直到找到最佳“默契”。

2.1 编写高质量提示词

提示词的编写不是随意的描述，而是需要遵循一定的原则和系统性的结构化设计。

原则

• 具体胜于模糊：明确语言、框架、功能与落点
• 简洁胜于冗长：一次只做一个明确任务
• 结构胜于无序：用清晰标记组织信息

基本框架

• 角色定义：明确Cursor的身份
• 任务描述：具体说明要完成的任务是什么，任务的具体内容
• 约束条件：列出技术要求
• 预期输出：描述结果格式
• 反馈循环：不满意时，提供改进建议

提示词示例

角色：你是一个资深的Java高级开发工程师，具有丰富的设计和开发经验。
需求描述: 设计并实现一个短信验证码发送功能，用于用户登录场景的身份验证，确保验证码的有效性。
功能要求：
1. 核心功能
   1) 手机号码格式验证：支持手机号码格式验证和合法性检查
   2) 验证码生成：生成4位随机数字验证码
   3) 验证码发送：调用现有短信服务发送短信验证码@ISmsService.send(SendParam parem)
   4) 验证码验证：验证用户输入的验证码是否正确
   ...
2. 验证码生成规则
   1) 随机性：使用安全的随机数生成算法
   2) 唯一性：确保同一时间段内验证码不重复
   ...
3. 业务逻辑要求
   1) 有效期限制：验证码5分钟内有效
   2) 使用限制：验证码仅可使用一次，验证后立即失效
   3) 错误限制：同一验证码最多允许验证错误5次
   4) 频率限制：同一手机号限制发送频率（60秒内只能发送一次）
   5) 次数限制：每日发送次数限制（每天最多10次）
   ...
接口要求：
1.发送登录短信验证码接口
   请求uri:/auth/sms/send
   请求方式：POST
   出入参:由你思考进行设计
   ...
2.验证验证码接口
   请求uri:/auth/sms/verify
   请求方式：POST
   出入参:由你思考进行设计
   ...   
技术要求:
1.数据库必须使用Mysql
2.Json转换必须使用Jackson，避免使用Fastjson
3.缓存中间件使用Redis
4.优先使用注解方式
...
输出要求:
1.Java代码
  控制层输出：@SmsAuthController
  服务层输出：@SmsVerifyCodeService
  ...
2.接口文档：
  要求：包含Json格式的请求响应示例
  输出路径/sms/api
  ...

遵循准则

1) 角色准则：定义专业身份

2) 任务准则：目标明确

复制

原则：
任务要具体、可量化，避免泛化，要清晰明确的描述出自己的任务诉求和要求

禁忌：
不要仅描述说"实现一个发送验证码功能"

3) 约束准则：边界清晰

原则：
列出技术栈、限制条件、优先条件

要点：
包括"必须用"、"避免用"、"优先用"

4) 输出准则：格式统一

原则：
明确输出形式（如代码、文本、列表）

技巧：
指定语言（如"Java代码"）或结构（如"分段描述"）

5) 迭代准则：持续优化

原则：预留改进空间，接受多次调整

原因：Cursor设计或实现的功能代码，无法保证一次到位，达到我们的预期，也有很大可能存在问题和漏洞，其每次生成的方案和代码
都是需要我们人为的校验check其准确性，对于不满意的地方我们需要再次与Cursor进行沟通调整，这个过程是反复循环的，
直到达到我们的预期

方法：
用"如果不满意，请调整为…"引导

示例：
输出后反馈"代码缺少注释，请重新生成并加注释"

2.2 上下文引导

除了精准描述的提示词外，在提示词中引用必要的相关代码或背景信息也是至关重要的，这能引导Cursor更好的理解背景和使用已有功能，让Cursor生成的代码更准确，避免Cursor重复代码、“屎山” 代码。

1）指定明确的接口如果在对话框中不进行@符号操作，那Cursor会检索整个代码库，降低效率。

2）指定代码输出位置可以避免Cursor任意位置输出，可以规范Cursor输出位置。

3）建立功能导航对项目的核心功能提供必要的功能导航也是很有用处的，每次使用Cursor时，优先通过导航获取必要信息。 我们可以创建一个MD文档，专门记录已经存在的类，简要介绍类中的方法，让Cursor优先去阅读这个导航，这样能很快找到是否存在已完成的功能，类似图书馆找书。

4）我们也可以提供参考代码，让Cursor参考已有功能编写方式进行实现新功能。

2.3 多轮对话

越复杂的功能或项目，使用Cursor时越难把控Cursor输出内容的质量，我们可以化繁为简，对复杂功能进行拆分，分步引导，逐步完成，这样能很大程度上的保障Cursor完成功能和项目的质量。

先要框架，再要细节，逐步验证。

例如：

• 第一轮：实现验证码发送核心功能。
• 第二轮：验证码生成规则。
• 第三轮：添加业务限制逻辑。
• 第四轮：生成单元测试，验证接口准确性。

3 制定rule规则

编写清晰的提示词可以明显提升Cursor输出的准确度，但当前AI大模型还存在两大硬伤：

• 没有记忆能力：模型无法保留会话之间的记忆，每次对话都像是“初次见面”。
• 上下文长度限制：输入内容太多时，AI会自动压缩甚至丢弃部分信息。

这在小功能开发中尚可接受，但在较大的功能或需求开发中，则会引发以下问题：

• 效率低下：反复解释相同内容，浪费大量时间。
• 质量不稳定：AI输出风格不一致，增加代码审查负担。
• 知识孤岛：团队积累的领域知识难以被AI有效利用。
• 降智效应：上下文丢失导致模型获取信息不完整，输出质量下降。

3.1 什么是Cursor Rules？

Cursor为解决上述问题提供了Rules，简单来说，Rules就是AI的“长期记忆库”。你可以将项目知识、工作流程、代码规范保存为持久化规则，这些规则会在每次对话时自动提供给AI。

目前支持三种规则类型：

• User Rules：全局设置，对所有项目生效。
• Project Rules：项目特定规则，支持版本控制。
• Memories Rules：基于对话历史自动生成。

优先级：文件规则 > 项目规则 > 用户规则

3.2 如何配置 Rules？

1）User Rules：一劳永逸的全局设置在 Cursor Settings → Rules & Memories 中设置，比如让AI始终用中文回复，一次设置，所有项目受益。

图片

2）Project Rules：项目专属知识库在 Cursor Settings → Rules & Memories 中设置或在项目根目录的 .cursor/rules 文件夹中创建 .mdc 文件。

3）Memories Rules：智能记忆生成在多轮对话后，使用 /generate cursor rules 命令让AI自动生成规则。

3.3 最佳使用指南

1）最小化原则

要保持规则的简洁、专注、易理解。

这样做的主要原因有两点：

• 大而泛的规则，AI不容易准确遵守，不要指望给它模糊的指令就能执行得很完美。
• 每次请求都会被带入到输入当中，不仅不生效，还浪费Token。

具体操作建议：

• 规则文件尽量保持在 500 行以内。
• 将大的规则拆分成多个可组合的小规则。
• 保留必要的、可执行的规则，移除所有模棱两可、大而泛、抽象的、重复的规则。

2）结构化原则

项目规则要结构清晰，具有层级和作用域。

我们可以使用分层架构来结构化地管理规则上下文，明确职责边界。可以将项目中涉及的核心规则进行很好的分类，有效避免规则的冗余、冲突、拆分不合理等问题，维护起来更加得心应手。

推荐按以下结构组织规则：

复制

cursor-rules/
├── base/                     # 基础规则层（通用规则）
│   ├── core.mdc              # 核心开发原则和响应语言
│   ├── tech-stack.mdc        # 技术栈定义和官方文档链接
│   ├── project-structure.mdc # 项目结构和文件组织规范
│   └── general.mdc           # 通用编程规则
├── languages/                # 编程语言特定规则（语言规则）
│   ├── java.mdc              # Java语言规则
│   ├── python.mdc            # python语言规则
├── frameworks/               # 框架相关规则（框架规则）
│   ├── springboot.mdc        # Spring Boot框架规则
├── other/                    # 其他工具层规则（其他规则）
│   ├── document.mdc          # 文档编写规则
│   ├── git.mdc               # Git相关规则
│   └── gitflow.mdc           # Git Flow工作流规则
└── demo/                     # 示例配置
    ├── java/                 # Java项目示例配置

3）精准引用原则

明确告诉模型“看哪里”、“回答什么”、“基于哪个来源”。

Cursor Rules支持以下引用方式：

• Always：始终包含在模型上下文中。
• Auto Attached：设置模式匹配，当文件符合特定模式时启用。
• Agent Request：由AI自动判断何时调用，需提供触发说明。
• Manual：在 Chat 对话框中通过 @规则名 手动调用，例如 @git.mdc。

结合引用方式，可如下配置：

• 将通用规则设置为 Always Apply，始终生效。
• 将语言规则设置为根据文件扩展名自动应用（Apply to Specific Files）。
• 将框架规则设置为由AI自动判断或按扩展名应用（Agent Intelligently / Apply to Specific Files）。
• 其他可选规则（如 Git 相关）可设为手动调用（Apply Manual），需通过@规则名引用。

4）一致性原则

保持统一的一致性，并在所有地方遵循既定标准或最佳实践。

要让AI从上到下执行统一的代码风格并不容易，但设计一套好的规则，能够减少这种不一致性。建议从以下几个方面入手：

• 第一，在通用层中的 core.mdc 强制要求遵守现有的代码风格。如果你能够提前搭好项目架子，让 AI 直接遵守远比从零搭建要好得多。
• 第二，在通用层中的 project-structure.mdc 设计不同端的项目组织架构，告诉AI你编写的代码应该放在哪个目录、哪个文件下面。
• 第三，在语言和框架层中，定义代码风格、命名方式和最佳实践。

最后，所有rules文件也应该尽量保持风格统一、结构统一，既利于维护，又利于AI的学习和引用。

4 总结与建议

4.1 核心要点

• 沟通质量决定输出质量：清晰明确的提示词是关键
• 规则记忆：用好Rules机制让团队规范，经验形成长期记忆
• 迭代优化：AI辅助编程是一个需要不断调整和优化的过程

4.2 实践建议

• 起步阶段：从小的功能模块开始尝试，积累提示词编写经验
• 规则建设：逐步建立团队的项目规则库，形成知识沉淀
• 质量检查：AI生成的代码仍需人工审核，确保质量和安全

掌握高效沟通方法和合理使用Rules机制，你可以显著提升Cursor的实用性和稳定性，使其真正成为开发中的高效助手，为你的编程工作带来实质性的效率提升。

AI大模型学习福利

作为一名热心肠的互联网老兵，我决定把宝贵的AI知识分享给大家。 至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了 。我已将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

一、全套AGI大模型学习路线

AI大模型时代的学习之旅：从基础到前沿，掌握人工智能的核心技能！

因篇幅有限，仅展示部分资料，需要点击文章最下方名片即可前往获取

二、640套AI大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。

因篇幅有限，仅展示部分资料，需要点击文章最下方名片即可前往获

三、AI大模型经典PDF籍

随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。

因篇幅有限，仅展示部分资料，需要点击文章最下方名片即可前往获

四、AI大模型商业化落地方案

因篇幅有限，仅展示部分资料，需要点击文章最下方名片即可前往获

作为普通人，入局大模型时代需要持续学习和实践，不断提高自己的技能和认知水平，同时也需要有责任感和伦理意识，为人工智能的健康发展贡献力量