Cursor 最佳实践「Rosetta」

摘要

这篇文章系统性地总结了使用 Cursor 进行 AI 辅助编程的最佳实践。核心思想是通过多层规划降低风险、采用增量开发模式、严格进行版本控制，并巧妙管理上下文以保持 AI 的聚焦度。作者强调测试驱动开发、思维链式提示以及必要时的工具整合，形成了一套完整的 Cursor 工作流。

内容框架与概述

文章开篇即点明主旨：作者希望在使用 Cursor 进行项目开发时建立一套规范的实践方法，避免因项目复杂度过高而导致效率低下。为此，作者提出的第一层建议是在编码前进行充分的规划——让 Claude 先生成详细的 Markdown 计划，甚至可以借助 ChatGPT 为编码 AI 编写指令，这种"双层规划"策略能显著降低出问题的概率。

紧接着，文章介绍了 cursorrules 的使用和增量开发模式。cursorrules 作为通用规则框架，能够持续影响 AI 的行为；而增量开发则强调将任务拆解为小的"编辑-测试"循环，先写失败的测试用例，再让 AI 编写代码使测试通过，如此反复迭代。这种模式不仅提高了代码质量，还让问题更容易定位和解决。

文章后半部分聚焦于工具链和上下文管理的优化技巧。作者推荐使用 gitingest.com 整合项目文件、保持上下文简洁、及时新建聊天会话、善用 @ 符号引用文件等实用方法。同时强调了 Git 版本控制的重要性，避免积累过多未提交的更改。最后还提到了一些可选项，如 YOLO 模式的自动测试和系统提示的自定义配置。整篇文章从方法论到工具层面，构建了一个立体的 Cursor 使用指南。

核心概念及解读

双层规划：在使用 Cursor 编码前，先让 Claude 或 ChatGPT 生成详细的 Markdown 计划和指令，这一层额外的规划能大幅降低编码过程中遇到问题的概率，为后续开发提供清晰的路线图。

增量开发循环：将任务拆解为小的功能增量，遵循"编写测试 → AI 编码 → 运行测试 → 修复代码"的循环，直到测试通过。这种 TDD 风格的工作流让问题在小范围内被发现和解决，提升了代码质量和开发可控性。

cursorrules：Cursor 的规则配置文件，始终存在于 AI 的上下文中，可用于设定通用的开发规范，如"先写测试再写代码"等规则，确保 AI 的行为符合项目标准。

上下文管理：通过 @ 符号精确添加文件、控制上下文长度、适时新建聊天会话等方式，保持 AI 注意力的聚焦。上下文过长容易导致 AI 偏离主题，因此主动管理上下文是高效使用 Cursor 的关键技能。

YOLO 模式：Cursor 的一个可选配置，启用后可自动允许运行各类测试命令、构建命令以及文件创建操作，减少手动确认的次数，适合对自动化程度要求更高的开发场景。

原文信息

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