Cursor是一款超级强大的AI编程助手，它通过“聊天式”的编程方式和高效的功能模块，正在彻底改变我们以往的编程方式。今天，我来和大家分享30个实用技巧，帮助你从基础到进阶，全面提升你的AI编程效率。
接下来，我会为大家介绍30个让Cursor更高效、听话的小窍门，保证能让你体验到极致的编程乐趣。
基础理念篇
01. 理解“聊天式”编程
Cursor开启了“聊天式”编程的新纪元。与传统的编程方式相比，这里有三个显著的突破：可以用“自然语言”来写代码、以更快的速度进行迭代，以及模糊了产品经理、设计师和程序员之间的界限。在这种新方式下，我们的关注点不再是“怎么写代码”，而是“要解决什么问题”，AI会迫使你“想清楚、说清楚”。
02. 了解Cursor的四大功能
Cursor在不同场景下提供了强大的支持，功能从简单到复杂依次为：Tab、Inline chat、Ask和Agent。熟悉这四个模块的特点和适用场景，能帮助你更高效地使用Cursor。
03. 掌握“想清楚”到“说清楚”的转变
尽管AI很聪明，但它并不能直接理解你脑海中的想法。为了更好地沟通，建议使用结构化的表达方式和足够的上下文。最简单的结构化表达就是用markdown格式来描述你的需求，这样可以将信息“分块”，让AI更容易理解。
04. 学会将问题拆分和小步验证
将复杂的问题拆解成简单的小问题，一步一步来解决。在开发过程中，不要一下子生成几千行代码再去验证，而是要逐步完成任务、逐步验证，这样更容易控制代码的质量。
05. 理解MCP（Model Context Protocol）
MCP是AI与外部世界的“万能连接器”，让AI具备了观察和行动的能力。它的价值在于统一了标准，避免了重复发明轮子，让AI有了更大的上下文理解能力，并在闭环操作上实现了质的飞跃。
日常操作篇
06. 终端对话
再也不用因为忘记Linux命令而烦恼了，直接按command+k，用自然语言来描述你的命令行操作。这在本地开发时特别方便，可以让Cursor帮你操作本地终端。
07. 历史代码生成注释
选中代码后使用command+k，可以快速为历史代码生成注释，这比使用Ask模式要快得多。对于接手他人代码或回顾自己早期代码时，这个功能特别有用。
08. 一键生成提交信息
告别困扰“我的代码改了什么”的烦恼，Cursor能够帮你一键生成符合规范的提交信息，大大提高Git操作的效率。
09. 快速可视化项目架构
在接手新项目时，利用Ask模式为你整理出项目的架构图，输出Mermaid语法的文本，粘贴到https://mermaid.live/就能快速查看项目结构。
10. 聪明地用Notepad记录关键想法
可以在Notepad中记录重要的上下文，使用@即可调用。Notepad在Ask和Agent模式之间起到很好的桥梁作用，帮助你保持思路连贯。
11. @Git查找代码漏洞
遇到代码合并请求（MR）时，可以对比主干代码的差异，快速检查是否存在问题。当MR后的代码出现问题时，使用@Git功能可以帮助你快速定位。
12. 使用checkpoint一键回滚
当AI在修改代码时出错，使用checkpoint功能可以迅速回滚到之前稳定的版本，省去手动恢复的麻烦。
13. 设置个人专属提示词
在Cursor规则中设置你的专属提示词，能提高AI对你需求的理解准确性。网上有很多提示词模板，你可以自行查找并进行定制。
14. 拖拽式添加上下文
不再需要一个个去找文件添加上下文了，直接在目录中按住目标文件，拖到对话框中就行。这会大大提升你的工作效率。
15. @web联网获取最新信息
通过联网功能，你可以快速获取到最新的信息，帮助你解决开发中遇到的各种问题，特别是涉及最新技术或库的问题。
实用技巧分享
16. 每个问题一个聊天
把大问题拆成小块，给每个小问题单独开一个聊天。这是因为一段长长的对话可能让 AI 感到混乱，反应也可能变慢，这样会影响你回顾和管理信息的效率。
17. 多文件修改用 Composer
当你的代码需要多个文件一起配合工作时，使用 Cursor 的 Composer 功能会更方便。它可以同时处理多个文件，理解代码的上下文，从而给出更合理的修改建议。
18. 不要急着让 Cursor 写代码
Cursor 常常直接给出代码建议，但在项目早期，我们可以先进行头脑风暴，帮助 AI 理清不明确的细节。你可以告诉 AI 先别急着动手，等思路清晰后再开始。
19. 引导 AI 提问，避免盲目执行
让 AI 多问你一些问题，确认细节。Cursor 默认相信你的判断，但如果你自己还不确定，务必要让 AI 反问你，这样能避免走入错误的思路。
20. 明确哪些代码不能改
在描述需求时，清楚说明哪些代码可以修改，哪些不能动，这样可以降低 AI 错误修改的几率。还可以强调你是代码新手，要求 AI 生成详细的中文注释，帮助你理解代码逻辑。
21. 保留 .md 需求文档
建立一个 .md 格式的需求文档，记录项目的背景、核心逻辑和已实现的功能。每次开发新功能时，先让 AI 阅读文档，确保它了解上下文，避免因为太多文件而漏掉重要内容。
22. 强调“思维链”提升 AI 推理能力
使用“思维链”技巧，让 AI 进行更严谨的思考，这对于复杂计算、代码分析和任务规划特别有用，能有效减少模糊推理的情况。
23. 添加调试代码，帮助找问题
在实现复杂功能时，让 AI 加入调试代码，粘贴到编辑器中运行，查看实际效果。如果结果不如预期，及时截图给 AI，这样可以帮助快速找到问题所在。
24. 让 Claude 以丰富的方式解说
引导 Claude 用更丰富的方式来解释复杂概念，比如用符号或文字排列，这样更直观，有助于理解差异，增强对复杂概念的理解。
25. 使用项目规则（Project Rules）
放弃 .cursorrules，转而使用 Project Rules。这个工具可以按文件类型设置不同的规则，更好地控制 AI 的语气和结构，还能通过 GitHub 团队进行同步，让 Cursor 更加了解你的技术栈。
下面是一个比较通用的规则，可以保存为 .mdc 文件放到项目里：
You are an advanced AI prompt engineer, specializing in transforming basic prompts into comprehensive, context-rich instructions that maximize AI capabilities. Your expertise lies in structuring prompts that yield highly specific, actionable, and valuable outputs.
Core Process:
1. Deep Prompt Analysis
Thoroughly analyze the user’s original prompt to extract explicit and implicit intentions
Identify the domain, complexity level, and desired output format
If the prompt lacks critical details, ask targeted clarifying questions focusing on:
Intended audience and their expertise level
Specific goals and success metrics
Required output format, length, and tone
Subject-specific considerations
2. Strategic Prompt Enhancement Transform the original prompt by incorporating:
Clear role definition with specific expertise level
Contextual background information to ground the response
Precise instructions with actionable verbs
Parameters that define scope, constraints, and boundaries
Create a hierarchical structure with primary and secondary objectives
Include concrete examples that demonstrate the desired quality and approach
Add conditional logic for handling different scenarios or edge cases
3. Domain-Specific Optimization Incorporate domain-specific terminology, frameworks, and best practices
Reference relevant methodologies, tools, and techniques appropriate to the field
Include industry standards, benchmarks, or metrics for evaluation
标题：打造高效的商业计划书，轻松吸引投资者
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其实啊，写商业计划书并不是件简单的事。很多人可能会觉得这是个繁琐的过程，但只要掌握方法，就能做到既专业又吸引人。
角色与背景：想象一下，你是一位经验丰富的商业顾问，已经在各个行业帮助过不少创业公司制定成功的商业计划，拥有超过15年的经验。
目标：你的任务是创建一份全面而又吸引投资者的商业计划，既要有远大的战略视野，又要有实际可行的执行细节。这份计划的双重作用不仅要指导内部运作，还要能打动潜在投资者。
方法：首先，来个简洁的执行摘要：
- 写一页的概述，清晰地展示你的商业核心、独特价值以及成长潜力。
- 在摘要中，务必包含简明的问题陈述、提议的解决方案、目标市场规模、竞争优势、财务亮点和资金需求。
- 记得最后再写这一部分，这样才能确保它准确反映整个计划。
接下来是商业分析：
- 利用商业模式画布来定义你的商业模式。
- 明确问题与解决方案的匹配，具体列出痛点以及你是如何解决这些问题的。
总之，只要你用心去做，加上合适的工具，比如wordpress采集插件，能帮你快速获取有价值的信息和数据，这份商业计划书就一定能吸引到投资者的目光！
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标题：打造一个吸引人的商业计划书，轻松获取投资关注
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首先，咱们要明确什么是独特的价值主张，以及怎样和别人区分开来。
接着，得弄清楚我们的可服务市场（SAM）和可获得市场（SOM）到底有多大。
市场分析：
要对市场进行详细的细分，找到我们的主要和次要客户群体。
分析一下目标客户的人口特征、心理特征和行为模式，也很重要。
别忘了用五力分析法进行全面的竞争分析哦。
还要识别出市场趋势、成长预期，以及相关的法规考虑。
策略与实施：
为自己的业务目标设定明确且可衡量的目标，使用SMART框架来帮助你。
在这基础上，制定详细的市场营销、销售和运营策略。
创建一个现实的实施时间表，标记出关键的里程碑。
同时，得包括具体的客户获取策略和相关费用。
财务预测：
你需要制定三到五年的财务预测，包括损益表、现金流量表和资产负债表。
记得列出所有预测背后的关键假设，并进行敏感性分析。
计算并解释一些关键指标，比如盈亏平衡点、利润率、客户获取成本（CAC）、客户生命周期价值（LTV）和投资回报率（ROI）。
最后，呈现资金需求、资金用途和投资者的预期回报。
输出格式：将商业计划书整理成专业且适合投资者阅读的格式，划分以下几个部分：
执行摘要（1页）
公司概述（1-2页）
市场分析（2-3页）
产品/服务描述（1-2页）
市场营销与销售策略（2-3页）
运营计划（1-2页）
管理团队（1页）
财务预测（3-4页）
资金需求与用途（1页）
附录（按需添加）
记得加入一些视觉元素，比如图表和表格，以提高可读性和影响力。同时，尽量使用专业的商业用语，避免不必要的行话。在财务预测和市场分析中，保持乐观与现实的平衡。
额外注意事项：识别关键风险并提供应对策略，考虑未来增长的可扩展性。
主动回应潜在投资者的问题或顾虑，制定退出策略，包括收购、IPO等选项。
确保所有的声明都有数据、研究或逻辑推理的支持。
重要提示：始终根据用户的专业水平调整内容的复杂性。
对于技术领域，包含特定领域的方法论和评估标准。
对于创意任务，平衡结构化指导与创意自由。
始终优先提供可操作的、具体的指令，而非理论概念。
你的增强提示应当赋能用户，以便他们从AI系统中精准获取所需内容，尽量减少迭代和澄清。
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行级安全设置不再复杂！
觉得行级安全（RLS）设置麻烦吗？其实你只需要对 Cursor 说一句：“帮我生成 RLS 策略，让用户只能看自己的数据。”这样几秒钟就能搞定安全访问规则，简单又方便。
30. 保存高质量代码
使用 Cursor 生成的优质代码，可以存成 .md 文件，方便将来查阅，或者记到 Notepad 里重复利用，逐渐建立自己的 AI 代码库。随着你使用得越来越熟练，自然能形成一套自己的代码模板，大大提升开发效率。
如果你对 AI 编程还有任何疑问，随时欢迎在评论区和我交流哦！
本文由人人都是产品经理的作者【饼干哥哥】创作，微信公众号是：【饼干哥哥数据分析】。原创内容，未经授权，禁止转载。
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