嘿，家人们！最近AI编程领域那可是热闹非凡呐，就像一场盛大的派对。其中最耀眼的明星，那必须得是字节做的Trea支持MCP啦！我去体验了一把，不得不说，不愧是宇宙厂出手，用户体验那叫一个杠杠的。它直接搞了个MCP市场，把热门的MCP都一股脑儿整合进来了，用户轻轻松松就能完成添加，就跟玩儿似的。
不过呢，我最后还是决定不选Trea。为啥呢？虽然Trea可以免费白嫖Claude3.7，可这Trea里的Claude大概率是被“降智”了。我把同一个文件的修改需求分别扔到两个系统里，嘿，那效果简直天差地别。Cursor那理解能力，就跟开了挂似的，嘎嘎好用；再看看Trea，给我一顿乱改，我当时就无语得想抠出三室一厅。由此咱就能看出来：
1.
Cursor在工程层面那可是下了大功夫的，这些优化细节可不是光靠砸钱就能堆出来的，还得靠时间和经验慢慢沉淀呢！
2.
想用AI写好代码，问题可能可不只是出在AI和代码知识本身，背后说不定还有些不为人知的“小秘密”呢！
前段时间我分享了用好Cursor的30个技巧（还带实例哦），今天刚好看到Cursor的主管分享了他对如何用好Cursor丝滑写代码的12个心得，赶紧分享给大家！
这位大佬就是Ryo Lu，他可是@Cursor_ai的设计主管，之前还在@Stripe、@NotionHQ早期搞过初创公司呢。他的目标是创造一个任何人都能制作软件的世界，而且还是个有抱负的K - pop偶像哦！他在旧金山，有1349个正在关注的人，还有2.6万的关注者呢。
好啦，废话不多说，咱直接上干货！
1️
项目规则是基础中的基础
咱刚开始的时候，就得先设置个5 - 10条清晰的项目规则，就好比给Cursor画了张地图，让它清楚知道你的结构和限制条件。这一步可太关键了，必须得划重点！更绝的是，直接用/generate
rules命令，就能让AI自动为现有代码库生成规则，这简直就是开挂的节奏啊，爽到飞起！
2️
提示词要精确到位
咱得记住，模糊的提示词就等于垃圾输出，就这么简单粗暴！在提示的时候，一定要明确技术栈、行为和约束，就像写一个小型规范文档一样。AI又不会读心术，你不把需求说清楚，它咋知道你想要啥呢？就好比你让朋友给你带个东西，不说清楚具体是啥，朋友肯定一脸懵圈。
3️
文件级别的迭代是王道
别想着一口气吃成个胖子，一次性生成整个项目，那简直就是做梦！咱得一个文件一个文件地来，生成、测试、审查，保持小而集中的工作块。这样做的好处就是，要是出问题了，咱能像福尔摩斯一样精准定位，改起来也不费劲。
4️
测试先行，代码再跟
咱得先写测试，把它们锁定好，然后再让Cursor生成代码，直到所有测试都通过为止。这操作，简直666！测试驱动开发和AI简直就是天生一对，搭配起来效率直接蹭蹭往上涨，就像坐了火箭一样。
5️
永远别忘了人工审查
AI再厉害，也有马失前蹄的时候，所以必须得人工审查输出，把任何问题都揪出来并修复。然后告诉Cursor以修复后的代码作为例子，这一步可不能偷懒，不然后面可有的哭了，就像房子地基没打好，迟早得塌。
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精准定位Cursor的注意力
用@file、@folders、@git命令，就像给Cursor指了个方向标，把它的注意力限制在代码库的正确部分上。这就好比你告诉朋友“看这里看这里”，避免它东张西望乱写代码，浪费时间和精力。
7️
设计文档就放在.cursor/目录
把设计文档和检查清单一股脑儿放在.cursor/目录下，这样agent就能完全了解接下来要做什么。上下文越全面，输出质量就越高，这就跟做菜一样，调料放全了，味道才香。
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代码不对别解释，直接改！
要是代码不对，别在那费劲巴拉地解释，直接自己写个正确的版本。有时候人都解释得麻了，Cursor从你的编辑中学习可比从解释中学习快多了！就像教小朋友写字，说半天不如直接写个示范给他看。
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聊天历史是个宝
咱得善用聊天历史来迭代旧的提示，不用每次都从头开始。这个技巧可太实用了，能节省大量重复输入的时间，效率直接拉满，就像给电脑装了个加速器。
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模型选择很重要
咱得根据需求有意识地选择模型，就像选工具一样，需要精确度就用Gemini，需要广度就用Claude。不同的模型有不同的特长，就像不同的厨师擅长做不同的菜。
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面对新技术栈，文档是救命稻草
在新的或不熟悉的技术栈里，别害羞，直接粘贴文档链接，让Cursor逐行解释所有错误和修复方法。让AI当你的技术老师，手把手教你解决问题，就像有个大神在身边保驾护航。
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大项目要“过夜索引”
对于大项目，让它overnight进行索引，并且限制上下文范围，这样就能保持性能敏捷。这就好比提前做好准备工作，第二天直接开干，效率那叫一个高。
小结：结构和控制是关键（至少现在是）
把Cursor当作一个强大的初级开发者 - 如果你指明方向，它可以快速前进很远。但前提是，你得先知道路怎么走！
其实用好Cursor的核心就是：清晰的指导 + 严格的审查 + 持续的反馈。掌握了这些，你的AI编程效率绝对能上一个台阶！