提升你的生产力：5 种高级技巧以最大化光标使用和 AI 集成

对于使用 Cursor 的开发者来说，生产力不仅仅是编写代码，还包括优化您与 AI 助手的互动方式。在本文中，我们将探讨如何利用高级提示技巧（包括链式思考和少样本提示），通过 Cursor 规则实施最佳实践，集成强大的工具和扩展，以及将丰富的外部文档整合到您的工作流程中。我们还将分享关于管理大型代码库以及与 Gemini 和 Claude 等 AI 助手协作的实用技巧。最终的结果是一个 AI 不仅可以协助，还可以学习、记忆和编排复杂工作流程以提高您的生产力的环境。

链式思考提示

链式思考 (CoT) 提示通过引导您的 AI 逐步进行中间步骤来实现复杂的推理。通过“轻推”助手明确地阐述其推理过程，您可以改进它处理多部分任务的方式。例如，解决算术问题的提示可以这样构建：

**Prompt: The odd numbers in this group add up to an even number: 4, 8, 9, 15, 12, 2, 1. A: Adding all the odd numbers (9, 15, 1) gives 25. The answer is False.

这种逐步演示有助于模型在未来的任务中复制类似的推理。在 提示工程指南 上了解更多关于 CoT 的信息。

带有示例的少样本提示

少样本提示提供一个或多个上下文示例，以指导模型如何完成任务。例如：

**Prompt: A “whatpu” is a small, furry animal native to Tanzania. For example: We were traveling in Africa and we saw these very cute whatpus. To do a “farduddle” means to jump up and down really fast. An example sentence: When we won the game, we all started to farduddle in celebration.

这种方法确保模型学习预期的格式，尤其是在处理细微的语言任务时。有关更多详细信息，请参阅 少样本提示指南。

使用 Cursor 规则的最佳实践

计划与行动模式

最大限度地提高 Cursor 效率始于在执行任务之前制定明确的计划。“计划与行动”的概念——在 Cursor 社区论坛 上讨论过——强调计划不周的指令可能导致级联故障。在采取行动之前，请务必验证您的计划，如果出现问题，请在您的 .cursorrules 文件中记录失败，以完善您的方法。

记录失败

始终在您的 .cursorrules 中跟踪错误或不希望的结果。此日志有助于 AI 从过去的错误中“学习”，并随着时间的推移提高您的提示的整体有效性。

版本控制和文档

记录您的更改并为实验维护单独的分支。在需要时，追溯成功的配置或恢复到以前的版本。指示您的 AI 生成关键更新的摘要，并将这些摘要集成到您的 .cursorrules 中。要深入了解如何管理这些规则，请访问 Cursor Rules 存储库。

添加完整的存储库上下文、PDF 和其他文档

集成全面的外部文档（例如完整的存储库内容、学术论文或 PDF 指南）可以增强您的 AI 的上下文，从而提供更明智的建议。根据 Cursor 论坛教程，以下是关键步骤：

将 PDF 添加到 Cursor

1. 转换 PDF： 使用 Marker 等工具将您的 PDF 转换为 Markdown（在需要时启用文本和表格的完整 OCR）。
2. 创建 GitHub Gist： 将 Markdown 粘贴到 GitHub 上的公共 Gist 中。使用“clone as https”选项复制链接。
3. 添加到 Cursor： 利用 Cursor 中的 @Docs > Add New Doc 功能；分配一个清晰的名称，设置入口点和前缀，并索引文档。
4. 在提示中使用： 使用 @Doc <AssignedName> 引用文档，向 AI 提出有关您的材料的特定问题。

提示： 对于使用 Raycast 的人来说，GitHub Gist 扩展可以简化访问和搜索。

整合 GitHub 存储库内容

1. 提取存储库内容： uithub.com 等工具允许您提取特定文件类型（例如，通过附加 ?ext=md 的 Markdown 文件）。
2. 创建合并的 Gist： 将相关文件（例如，README 和示例）合并到单个 Markdown 文档中——保持其大小可管理（理想情况下小于 60,000 个 token）。
3. 将此数据添加到 Cursor： 按照与 PDF 相同的过程：使用 @Docs > Add New Doc 功能，配置您的文档参数，并对其进行索引。

以这种方式集成外部文档允许您的 AI 引用和利用更广泛的上下文，从而显着提高其性能和准确性。

对 AI 友善

礼貌可以增强您与大型语言模型的互动。研究（例如“我们应该尊重 LLM 吗？”）表明，使用礼貌的语言——使用名称和诸如“请”和“谢谢”之类的短语——可以提高清晰度和依从性。在撰写提示时，友好的语气可能会产生更好、更有效的结果。

命名 Cursor 规则

为您的 cursor 规则使用正确的命名约定可以使它们更容易被引用和共享。例如，GitHub 上的 命名 Cursor 规则 说明了描述性名称如何简化协作并简化故障排除。

赋予 Cursor 访问工具和提示编排的权限

高级工具集成可以将 Cursor 转化为战略性的 AI 协作工具。devin.cursorrules 存储库展示了如何通过代理能力提升 Cursor（或 Windsurf）——允许它规划、自我进化和执行复杂任务。这种编排使您的 AI 能够更全面地解决挑战，而不是仅仅对命令做出反应。

有用的扩展

使用 SpecStory 等动态扩展增强您的 Cursor 工作流程。此扩展捕获、存储和流式传输您的 AI 编码对话——提供一种持续的“意识”，有助于在会话之间保持上下文。

8. 使用 Cursor、Gemini 和 Claude 的关键技巧

以下是一个 Markdown 摘要，概述了通过协调您的 AI 协作伙伴（Cursor、Gemini 和 Claude）来管理大型代码库的其他最佳实践：

本指南通过利用您的 AI 协作伙伴，借助 Cursor IDE 提供了一种管理大型代码库的实用方法。以下是一些关键技巧：

---

#

#### 1.1. 使用 `.cursorrules` 定义规则

- **目的：**
  设置您和您的 AI 助手（Gemini 和 Claude）将如何协作的指南。
- **包括哪些内容：**
  - 一个“初始化”步骤，该步骤始终加载关键的项目文档（例如，`project_overview.md` 和 `task_list.md`）。
  - 操作协议，分为：
    - 在采取行动之前准备一个*MECE 任务分解*。
    - 代码更改的指南，例如审查相关代码、保留功能和保持类型安全。
  - 安全要求（例如，始终保留适当的错误处理并记录更改）。
  - 优先级来源和模式设置（例如，用于日常任务的“基本”和用于复杂问题的“增强”）。

#### `.cursorrules` 示例

```json
{
    : {
        : {
            : ,
            : [

]
        },
        : {
            : ,
            : [

],
            : [
                ,
                ,

]
        },
        : [
            ,
            ,

],
        : [
            {
                : ,
                : 1.0
            }
        ],
        : {
            : {
                : 
            },
            : {
                : 
            }
        },
        : {
            : ,
            : true
        }
    }
}
```

1.2. 使用 .cursorignore 控制文件可见性

• 目的： 就像使用 .gitignore 一样，列出 AI 应跳过的文件和目录。
• 示例：

/node_modules
/build
/temp
.DS_Store

1.3. 使用 .notes 建立共享文档

• 目的： 将 .notes 文件夹用作所有文档和共享上下文的中心枢纽。
• 要包含的关键文件：
  • project_overview.md：项目的高级目标、架构和示例用户旅程。
  • task_list.md：任务、状态、优先级和注释的详细分解。
  • directory_structure.md：项目文件布局的概述。
  • meeting_notes.md：与您的 AI 协作伙伴进行交互和决策的日志。

2. 管理共享上下文

2.1. 填充 project_overview.md

• 功能： 提供您的项目的“电梯推介”。
• 内容应包括：
  • 项目目标和高级架构。
  • 关键技术（例如，前端框架、后端服务）的摘要。
  • 示例用户旅程。

2.2. 使用 task_list.md 进行规划

• 功能： 充当所有项目任务的实时待办事项列表。

如何组织：

• 高优先级： 正在进行或需要立即关注的任务。
• 中/低优先级： 计划在后期阶段执行的任务。
• 已完成： 已成功完成的任务。

2.3. 生成 directory_structure.md

• 功能： 提供项目布局的地图，以帮助 AI 了解每个组件的位置。
• 示例脚本： 此 示例脚本 可以自动生成此目录。

3. 提示词掌握和集中对话

3.1. 上下文的重要性

• 重点： 上下文将 AI 指向代码库的相关部分。
• 准确性和一致性： 确保响应与您的项目目标和架构保持一致。

3.2. 利用 @ 符号

• 用法： 使用 @ 引用或专注于特定的文档或代码部分。
• 示例：
  • @components/Button.tsx：“让我们审查这个组件。”
  • @.notes/task_list.md：“检查当前任务和优先级。”
  • @.notes/project_overview.md：“回忆项目的总体目标和架构。”

3.3. 提示词的最佳实践

• 具体： 准确指出确切的部分或功能，而不是提出一般性请求。
• 使用 MECE： 将复杂的任务分解为清晰、不重叠的部分。
• 迭代和完善： 进行对话并提出后续问题。
• 询问“为什么”： 请求解释以了解 AI 的推理。
• 探索“如果”场景： 评估假设性问题以寻求替代方法。

4. 高级技巧：提升您的 AI 协作

• 维护“意识流”：将所有交互记录在 meeting_notes.md 中以保持连续性。
• 采用不同的模式：根据任务的复杂性在“基本”和“增强”模式之间切换。
• 如有必要，重新开始：当事情变得混乱时，开始新的对话。
• 采用生产心态：将您的项目视为一个真正的生产系统，共享终端输出和日志以进行迭代改进。

通过遵循这些详细的技巧，您可以创建一个结构良好的数字工作坊，您和您的 AI 协作伙伴可以在其中和谐地工作，确保您的大型代码库在整个开发过程中保持可管理性和完整性。

结论

最大限度地利用 Cursor 的关键在于整合系统规划、高级提示词、强大的工具配置和智能文档集成。通过掌握链式思考和少样本提示、完善您的 .cursorrules、合并全面的外部数据（存储库和 PDF）以及与您的 AI 保持有效、礼貌的对话，您可以构建一个人类和机器共同学习和发展的环境。

请记住，成功源于协作——分享这些最佳实践可以成倍地提高我们的集体生产力。编码愉快，愿您的 Cursor 始终保持优化和上下文丰富！