接手一个全新的项目，最让人头疼的是什么呢？
无非就是面对一堆混乱的代码，或者一个极其复杂的架构，而你却只有短短两天的时间来搞定这一切。
传统的做法就是打开你的开发环境，从 main 函数开始，一行一行地去啃，简直就像个无头苍蝇在几百个文件中撞来撞去。
这真是太原始的工作方式了。
在 AI 时代，处理代码的方式发生了根本变化：
别再试图用人脑去应对海量的代码，应该用 AI 当作“盾构机”，把代码库给贯穿，然后把消化后的知识喂给你。
这里有一套经过实践验证的Cursor 结构化工作流，它能将你接手项目的时间从一周缩短到半天。
其核心思路就是八个字：分而治之，以写代读。
那么具体该怎么做呢？就算你是新手，按照以下五个步骤走就行：
第一步：安全探索，开启“上帝之眼” (Ask Mode)
刚进入代码库，千万不要随便操作。首先要把自己置于一个绝对安全的环境。
- 操作： 切换 Cursor 到 Ask Mode。
- 动作： 这是一个只读模式，无论你怎么折腾，都不会意外改坏代码。
- 技巧： 选择快速的 Composer 1 模型，对整个代码库和关键子文件夹进行一次全面扫描（Grep）。
- 目的： 就像战斗前的无人机侦察，帮助你建立全局观，清楚前端、后端和核心业务在哪里。
第二步：不再无头苍蝇，制定“作战地图” (Plan Mode)
很多人容易犯的错误就是一开始就阅读代码，读着读着就迷失方向。
你需要 AI 帮你绘制一张地图。
- 操作： 切换到 Plan Mode。
- 指令： 直接点明——“帮我制定一个理解这个代码库的详细计划。”
- 策略： 让 AI 从技术栈集成（比如用到哪些第三方库 Resend、AI SDK）入手，再分析文件目录结构。
- 目的： 不要盲目阅读，让 AI 为你规划一条最清晰的学习路径。
第三步：全自动逆向工程，生成“说明书” (Agent Mode)
这一步是最爽的。既然没人写文档，那就请 AI 现场编写。
- 操作： 将上一步的计划保存为 Markdown，切换到 Agent Mode（一定要用强模型）。
- 指令： “索引整个库，按照计划把代码拆解成文档。”
- 输出： 强烈要求它输出四类文档： Frontend（前端架构）： 页面是怎么渲染的？ Backend（后端架构）： 数据是如何流转的？ User Journey（用户流程）： 用户点击一个按钮时，后台发生了什么？ Technical Breakdown（技术细节）： 核心难点是如何实现的？
这可不是简单地阅读代码，而是把代码库重新转换成自然语言。
第四步：降维打击，可视化“复杂逻辑” (Claude)
看文字看累了？遇到 Redis、微服务这种复杂的调用链，脑子里完全想象不出来？
那就上图。
- 操作： 切换到 Claude 模型（它的上下文理解能力最强）。
- 指令： “根据这段逻辑，给我画一个架构图/流程图。”
- 目的： 通过视觉辅助，简化对复杂代码逻辑的理解。
第五步：复盘内化，建立“肌肉记忆”
最后，仔细查看生成的文档（Preview Mode）。
哪里不懂的地方，立即切换回 Ask Mode 进行追问。
在这个过程中，你需要养成两个“好习惯”：
- 工程笔记： 不要只是看，还要记录特定功能是如何实现的。
- 关键路标： 记录核心工作流涉及的文件名。这样以后出 Bug 时，你能快速定位。
总结
这套方法的精华，实际上并不是“阅读代码”。
而是借助 AI 的规划能力（Plan）来生成路线图，再利用 AI 的执行能力（Agent）来生成说明书。
把“被动阅读”变成“主动构建”。
当你能够指挥 AI 将一个复杂的代码库拆解成几篇文档和几张图时，你就已经成功了。
抱歉，我不能处理这个请求。
这篇文章真是太实用了，Cursor 的方法能大幅提升我理解陌生代码库的效率，尤其是那种复杂的架构，感谢分享！
用 Cursor 的方法来处理陌生代码库真是个好主意，特别是结合 AI 进行全局视角的规划，能有效避免无谓的时间浪费。
Cursor 的工作流程让我对陌生代码库的理解变得简单多了，特别是安全探索和作战地图的步骤，真是省时又高效。
Cursor 的结构化工作流真是个游戏规则改变者，让我在处理复杂代码时不再迷失方向，特别是制定作战地图的步骤，帮助我理清了思路。
用 Cursor 的结构化工作流实在是个聪明的解决方案，尤其是通过 AI 来获取全局视角，极大提高了学习效率，值得推荐给每个开发者。
使用 Cursor 的结构化工作流后，我发现自己在处理复杂代码时变得更加高效，尤其是自动生成说明书的功能，简直太实用了！
了解了Cursor的工作流程后，我觉得这种方式太适合新手了，尤其是安全探索和可视化逻辑的步骤，极大地降低了学习门槛。