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案例一：自然语言生成函数

场景：你需要写一个“判断字符串是否为回文”的函数，但不想手写，只想用一句话描述。

操作：

1. 在代码文件中输入注释：

   # 判断一个字符串是否为回文
   

2. 选中这句话，按下快捷键 Cmd+I 或右键选择“用 AI 生成代码”。
3. Cursor AI 自动补全出：

   def is_palindrome(s: str) -> bool:return s == s[::-1]
   

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案例二：代码重构与优化

场景：你手头有一段写得不太优雅的代码，想让 AI 优化一下。

原始代码：

result = []
for i in range(len(my_list)):if my_list[i] % 2 == 0:result.append(my_list[i])

操作：

1. 选中这段代码，右键选择“Ask Cursor”或“用 AI 优化代码”。
2. 输入指令：“帮我用更简洁的 Python 语法重写这段代码”。
3. AI 返回结果：

   result = [x for x in my_list if x % 2 == 0]
   

4. 你可以继续追问：“请加上类型注解”，AI 会继续补全。

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案例三：调试和修复 Bug

场景：你有一段运行报错的代码，不知道哪里出问题。

代码：

def divide(a, b):return a / bprint(divide(10, 0))

操作：

1. 选中代码，右键“Ask Cursor”或直接在对话框输入：“这段代码为什么会报错？”
2. AI 回复：“因为除数 b 可能为0，会导致 ZeroDivisionError。”
3. 你继续问：“帮我修复这个问题”，AI 生成：

   def divide(a, b):if b == 0:return 'Error: Division by zero'return a / b
   

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案例四：多轮需求澄清与实现

场景：你想实现一个“用户登录系统”，但需求还不明确。

操作：

1. 在对话框输入：“我要实现一个简单的用户登录系统，用 Python。”
2. AI 先问你：“你需要支持哪些功能？比如注册、登录、密码找回？”
3. 你回复：“只要有注册和登录就行。”
4. AI 生成初版代码，并解释实现思路。
5. 你补充：“用户信息要存到本地文件里。”
6. AI 更新代码，使用文件存储用户数据。

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案例五：项目结构自动生成

场景：你要开发一个 Flask Web 项目，不想自己搭骨架。

操作：

1. 在空文件夹中，打开 Cursor。
2. 在对话框输入：“帮我生成一个 Flask 项目的基础结构，包括 app.py 和 requirements.txt。”
3. AI 生成目录结构、主要文件内容，并自动写好依赖包列表。

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案例六：代码解释与学习

场景：你不懂某段代码的作用，想让 AI 讲解。

操作：

1. 选中代码，右键“Ask Cursor”或在对话框输入：“帮我解释这段代码的作用。”
2. AI 用中文/英文详细讲解每一步的逻辑和用途。

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