【技术经验】--如何和 Cursor 高效协作

备注：AI参与辅助生成

如何和 Cursor 高效协作：一个基于工程实践的分享

用过 Cursor 的人大概都有这种体验：
随便丢一句话，Cursor 也能给你生成一堆代码，但往往十有八九不符合预期。
我后来才意识到——不是 Cursor 不行，而是我自己没讲清楚。
下面是我这段时间摸索出来的一套方法，目标只有一个：让 Cursor 真正成为高效的开发搭档。

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1. 目标要讲到位

写需求的时候别含糊。你需要把几个关键点讲清楚：

• 我要实现什么（目标）
• 涉及到哪些文件/类（范围）
• 哪些不能动（边界）
• 做到什么程度算完成（完成标准 / DoD）

举个例子：

我要加一个网络通信统计功能。修改范围在 Chip 类，公共 API 不允许改。完成标准是：16×16 芯片能跑 5 步，输出通信次数和距离。

当你把这些点说清楚了，Cursor 的结果会靠谱很多。

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2. 先复述，再写代码

别一上来就让 Cursor 改代码。
更稳的做法是：

1. 先让它复述理解，列出它认为要改的点。
2. 你审一下，确认没跑偏。
3. 再让它动手写具体修改。

这就相当于先做个需求评审，把问题掐死在最早的阶段。

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3. 用 .cursorrules 固化规则

很多项目里会反复强调的约束，其实可以直接写进 .cursorrules。比如：

## Project context
- Python >=3.10, matplotlib only
- Windows 控制台避免 Unicode 符号，统一用 [OK]/[FAIL]## Code boundaries
- 不修改公共 API
- 新功能只允许写在 noc_send / step()## DoD
- 在 16x16 芯片上跑 5 步
- 输出包含远程访问统计