Cursor Agent 编程小小心得

1、先创建workspace。
多项目代码、前后端统一编写。自由添加、移出，都不会影响整个工作空间的使用和配置！

2、做完一件事情就关掉，切换到新的会话。
第一：省Token。
第二：会话太长、多主题交叉，会导致大模型注意力涣散。

3、对有价值的会话进行重命名，方便后面回顾查找。
4、资源（图片/文件）先保存到工程目录下。写计划和执行计划可能不在一个会话，都可以找到。
5、经常要说的说，让AI帮你写成规则。比如：用中文回答，用指定的组件库。

6、稍微大一点的/复杂度的问题/功能，先做计划。

不仅可以提前对问题进行深度思考，而且可以把计划保存下来。相比会话，计划更加的方便管理和协作。
先做详细计划，也可以避免推倒重来，谋而后动，省时省钱。

计划让厉害的大模型来做：GPT、Opus，多轮的探讨细化。具体/简单事务型的任务，让性价比模型来做：Composer。

* 先自己过一遍，对计划进行多轮的确认调整。

* 再让另一个大模型审阅计划。

> 审阅一下计划，可以做到xxx的功能，按图片实现像素级的复刻吗？特别注意业务逻辑也需要与数据后端api对接好。完善补充计划！

* 最后，计划完善后，问要（执行任务的）大模型：这个计划你能做好吗？

> 现在计划是否足够具体？让你来实现可以达到目标吗？

老总说：如果想一把执行完，中间不反反复复的输入：继续，要让AI检查下是否被阻塞：

> 现在可以完美执行计划，不阻塞、不停顿、不卡点的完成吗？

7、DEBUG模式。

太香太厉害了：各种边界情况比你想得多，打日志比你更快更懂。

它会在代码里面打点，就像我们调试一样打日志，然后让等待操作，对比日志定位问题。
修复完问题后，一键把打印的调试日志就都清理掉，这里值得长久的掌声。想想越来调试日志加的痛苦，好不容易修复了问题，还得删。现在轻松了，点点鼠标，AI帮你搞定繁琐的90%。

遇到问题，让AI解决试了几次，如果还是感觉遥遥无期，那就试试Debug模式吧！

8、太贵怎么办？去万能的某宝，比你自己充还便宜！！！

老总说我，还在用旧的技术思维用AI，处理几十条AI直接做，如果1千万，那它会写python脚本去处理了，AI比我们想的厉害。
深以为然。