Cursor - The AI Code Editor
一、Cursor?是什么？
Cursor 是一款優秀的AI代碼編輯器，它內置了 Deepseek-R1、GPT-4、Claude等 AI 模型。
簡單說，就是：Cursor = VS Code 編輯器 + AI 大模型 + Cursor 功能特性（代碼補全、文件編輯等）
它可以：
- 智能補全代碼
- 解釋代碼
- 定位Bug
- AI大模型問答
- 文本編輯
更重要的是，它可以：
- 根據自然語言，生成代碼
這一點，非常利好 “不懂編程，但是有開發想法” 的人。
二、核心功能
1、Cursor Tab
Cursor Tab 是手寫代碼過程中，使用最高頻的一個功能。
寫代碼時，Cursor 會基于當前光標的位置推斷出你接下來要寫的代碼內容。
Cursor 會像輸入法的聯想功能一樣，聯想出你接下來想要編寫的內容。如果接受，只需要按鍵盤的 Tab 鍵，代碼就會自動生成，然后 Cursor 會基于新的光標位置推斷新的內容。
如果不接受，只需按照自己的想法繼續敲代碼即可。Cursor 會基于新的光標位置，推斷下一步的聯想。
在上下文代碼邏輯比較完整的情況下，Cursor 對代碼的聯想一般比較準確。所以大多數時間里，你會頻繁地按 Tab 鍵采用 Cursor 聯想的代碼。（未來就像 tab tab tab）
2、聊天窗口：Chat
Chat 聊天窗，是最核心、最重要的一個功能。
Chat 聊天框分為 3 種模式，分別為：Ask、Edit、Agent。
（1）Ask
Ask 模式，類似你使用 Deep Seek app 來聊天的功能。它側重于對你的提問進行解答。
平時開發時，可以把它當作：
- 思維發散的工具，輔助你設計一些創新的游戲設計
- 技術咨詢的工具，告知你要實現這樣的功能，需要用到哪些技術
- 代碼解釋的工具，復制一段代碼到聊天框，讓Cursor告訴你這段代碼的邏輯，幫你排查代碼是否有Bug
- 提高效率的工具，一些機械式的編碼工作，一些不太熟悉的編碼工作，可以讓Cursor幫你寫
- 案例：之前做Demo，找了一個第三方特效插件，有一個Shader用的是內置渲染管線的寫法，讓Cursor把這份Shader轉為URP渲染管線的寫法
- （其他任何你能想到讓Cursor去做的功能）
（2）Edit
Edit 模式，可以理解為增強版的 Ask 模式。相比之下，Edit 模式增加了直接修改項目文件、代碼的功能。
舉個例子，我分別在 Ask 模式和 Edit 模式下，給 AI 提了相同的問題：
一個簡單跑酷游戲的賽道生成邏輯怎么寫
Ask 模式，生成了 C# 代碼以及文字描述：?
Edit 模式，則是直接修改了代碼文件，并給出了文字描述：
Edit 模式，更適合在需求明確的情況下，讓 Cursor AI 直接參與到項目工作流中。
當然 AI 生成的代碼還是需要人去評估的，這些代碼生成后，對應的文件處于“待保存”的狀態。
你需要一個文件一個文件、一行代碼一行代碼地去過一遍：
- 符合要求的代碼，保留——“√ Accept”
- 不滿足要求的代碼，還原——“× Reject”
你可以在 AI 的回答中選擇是否使用生成的代碼：
也可以在聊天窗口的代碼修改總覽中選擇是否采納代碼：
也可以在生成的代碼文件中，做更精細化的采納判斷。
那么，如果你不會寫代碼，該怎么用這個功能？
很簡單，無腦點 Accept All 采納所有生成的代碼，然后運行起來看看，不符合效果的，繼續向AI提出修改意見，直到代碼的運行符合預期。
文章一開始的案例演示，用的就是這種方式。
（3）Agent
Agent 模式，可以理解為增強版的 Edit 模式。
除了 Edit 的功能，它還可以：
- 根據搜索內容的關聯性，搜索相關的代碼
- 調用 MCP 服務器，接入其他 AI 工具，比如：文生圖
- 運行終端（命令行）指令
- 自動從網上搜索最新的內容
因為 Agent 模式比 Edit 模式更強大，邏輯更復雜，所以 Agent 模式的執行速度會比 Edit 模式慢很多，但是回答的質量也高很多。
什么情況下使用 Agent 模式？
- 有編碼需求的前提下，
- 如果你不是很懂代碼
- 無腦選擇 Agent 模式來生成代碼；
- 如果你是程序員
- 如果要生成的代碼需要分模塊才能理清楚
- 選擇 Agent 模式，交給 AI 來托管
- 如果只是生成一些簡單的邏輯
- 選擇 Edit 模式，精細化操控
Ctrl K 其實是一個 Edit 模式的內嵌聊天窗口。
你可以把光標定位到文件的某一行，在內嵌窗口中輸入你希望 AI 生成的代碼邏輯。
三、Cursor的使用技巧
1、AI 亂改代碼問題的解決思路
網上經常會刷到，網友使用 Cursor 時，AI 把之前生成好的、可以穩定運行的代碼給改壞了。
這個問題可以拆分成3個步驟進行解決：預防、檢測、回滾。
1、預防
預防，就是避免讓AI生成自己不想要的代碼。
換種說法，就是：怎么向 AI 提問，讓 AI 完全理解我們的訴求。
有以下幾種策略：
- 讓 AI 復述需求
在聊天框輸入需求之后，加上一句：
請先復述一遍我的需求，先不要修改代碼，確保你真正理解我的需求。然后基于 AI 的回復，確認AI的理解和需求完全一致時，再讓 AI 生成代碼。
- 限定影響范圍
讓 AI 生成代碼時，盡可能引用相關的文件、文件夾，限定 AI 生成、修改代碼的文件范圍。
哪怕 AI 生成了錯誤的代碼，也可以讓影響降到最小。
- 拆解并細化需求
AI 善于執行明確的指令，太泛、太模糊的指令會讓 AI 思維發散，從而生成偏離期望的代碼。
- 引導與修正
AI 在知識領域非常強大，但是在自然語言的溝通理解上，尤其是中文，還遠遠沒能達到一名成年人的理解水準。
即使是兩名智力正常的程序與策劃，也依然會出現開發內容與項目需求有偏差的情況，所以在AI思考方向有偏差時，要及時修正、加以引導。
必要時，可以將自己對問題的思考策略告知AI，也可以附上一些引用、鏈接等，幫助 AI 更好地理解我們的需求。
2、檢測
這一點，在前面講 Edit 時有提到過。在 Edit 模式下，AI 可以一次性幫我們編寫很多代碼文件，你需要自己去判斷這些代碼是否符合預期，從而判斷代碼是否采用。
不熟悉編程的同學，可以 Accept All，運行后根據結果，告知 AI 哪些地方不符合預期，期望的預期是怎么樣的，以此來一步步把代碼修改成自己想要的樣子。
3、回滾
回滾，是一個追悔的功能。
如果誤點了 Accept All，但是代碼邏輯又不是自己想要的，可以找到代碼生成前的那一次提問，點 Checkpoint 旁邊的 Restor 把代碼回滾到修改前的狀態：
遵循這 3 個步驟，可以讓 AI 亂改代碼的可能性降到最低。
即使你不會寫代碼，也可以讓 AI 寫出符合你心意的代碼。
四、Cursor 的整體使用思路
- 需求分析、整理成檔：
- 用 Ask 模式，找 AI 把需求聊透，并記錄成文檔，以便后續引用，讓 AI 快速理解。
- 編寫代碼、按需選模式：
- 程序員：用 Edit 模式編寫簡單的代碼邏輯，借助 Agent 模式編寫復雜模塊的代碼邏輯
- 門外漢：無腦用 Agent 模式。
- 使用引用、制定規則：
- 高效使用 @ 引用功能
- 合理制定規范，讓 AI 的回答更精準。
- 模型選擇：
- 編碼用 Claude-xxx-sonnet
- 聊需求用 Deep Seek R1、ChatGPT-4o。
參考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/27335614120
