dw技术文章《Cursor 在前端需求开发工作流中的应用》，并从AI Coding小白和前端开发者两个角度，梳理出一套清晰、实用的AI辅助开发工作流。
得物

一、核心转变：从“魔法许愿机”到“超级导航仪”

许多开发者（尤其是AI新手）对Cursor最大的误解，是希望它成为一个**“魔法许愿机”**：输入需求（PRD），直接输出完美代码。结果往往令人失望，因为AI缺乏对项目背景、业务逻辑和代码规范的理解。

文章的核心观点是，我们应该将Cursor视为一面“超级导航仪”或“能力放大器”：

• 对于新手：它是一个永不疲倦的导师，能帮你快速理解陌生代码，避免“百度-试错”循环。
• 对于资深开发者：它是一个高效的合作者，接管繁琐的“现状分析”和“代码搬运”工作，让你更专注于核心架构设计。

这种心态的转变，是高效利用AI工具的第一步。

二、前端开发者的新工作流：规划与执行分离

文章最大的价值在于提出了一个关键方法论：将开发过程明确分为“规划阶段”和“执行阶段”。传统的与AI协作流程对比，其核心进化如下图所示：

阶段一：规划阶段（与AI“对齐颗粒度”）

这个阶段的核心是让AI充分理解上下文，而不是急于写代码。你需要引导AI一起完成三件事：

1. 现状分析：如果你是项目新人，可以命令Cursor：“当前功能如何运作？用户交互路径和数据流向是怎样的？请整理成Mermaid时序图。” AI会帮你快速梳理业务主线，避免盲目“代码考古”。

2. 改动方案设计：给AI清晰的指令，如“在我让你写代码之前不要生成代码”，并让它“先逐步分析需求再说明打算怎么做”。这样可以迫使AI进行思考，暴露它的理解偏差，方便你及时纠正。

3. 方案汇总：由于AI有“短期记忆”，对于复杂需求，要分模块与AI讨论方案。确认每个模块的方案后，再让AI汇总到文档中，形成最终的、精准的“长期记忆”。

阶段二：执行阶段（让AI“精准执行”）

有了明确的技术方案，现在可以让AI上场写代码了。关键在于“渐进开发，分而治之”：

• 每次只让AI实现一个具体模块，降低其复杂度。
• 遵循“最小改动原则”，提示AI：“即使识别到历史问题也不要自行优化，先告知我问题描述，不要直接改与本次需求无关的代码。” 这能有效控制影响范围，保证代码质量。

三、提升质量的关键：AI辅助的影响评估

开发完成后，自测是保证质量的重要环节。Cursor能极大地提升自测效率：

• 代码审查：使用@git指令，让Cursor分析当前分支与主干的代码差异，评估是否引入了新问题。

• 生成测试用例：同样基于代码变更，让Cursor自动生成一份详尽的自测用例清单，覆盖各种边界场景，确保测试的完整性。

总结：成为“提问者”，而非“执行者”

文章的结论是，AI时代颠覆了“记忆与执行”的传统开发者能力模型。未来的核心竞争力在于“提出好问题的能力”。

• 对AI小白而言：不要畏惧，将Cursor当作24小时在线的资深同事。通过不断向它提问（现状是什么？该怎么实现？），你能快速学习并完成复杂任务。
• 对前端开发者而言：将繁琐的、重复性的脑力劳动（如代码考古、撰写样板代码、生成测试用例）交给AI。让你的精力聚焦于更有价值的业务架构、技术选型和性能优化上。

最终，工具的意义是节省人类的体力和脑力，让我们能以更充沛的精力聚焦在真正的创新和个人成长上。希望这份详细的总结能帮助您更好地将Cursor融入您的工作流！

阿里

一、核心目标

帮助不同背景的开发者（深度用户、高效手工编码者、新人）真正掌握AI编程工具，提升开发效率与代码质量。

二、核心原理与机制

1. Token计算机制

   • 每次交互的Token消耗包括：系统提示、用户问题、规则（Project/User Rules）、对话历史、工具调用结果（如文件读取、代码搜索）。
   • 关键建议：清晰描述问题（含文件名/代码块），避免无关信息占用有限上下文窗口。

2. 工具调用（Function Call）

   • AI通过工具（如搜索、编辑、终端操作、浏览器自动化）与代码库交互，弥补其无法直接修改代码或感知私有仓库的局限。

3. 代码库检索（RAG技术）

   • 流程：代码分块→向量化→存储→语义匹配查询。
   • 性能优化：使用Merkle Tree实现增量同步，快速检测变更，避免全量索引。
   • 开发者启示：编写语义清晰的代码和提问，便于AI准确检索。

4. 系统提示词（Prompt）结构

   • 包含环境信息、工具使用规范（如优先语义搜索、编辑前读取文件）、代码修改原则（如最小化变更、合并同文件编辑）。

三、提升效用的关键实践

1. 优化对话质量

   • 精简上下文：新开对话处理不相关问题，使用Revert回退错误步骤。
   • 多元化输入：结合代码、图片、网页链接、Git历史等丰富信息。

2. 规则（Rules）的制定与使用

   • Project Rule（项目级）：通过.cursor目录或CLAUDE.md文件定义技术栈、编码规范。
   • User Rule（用户级）：全局习惯（如“禁用自动生成测试文件”）。
   • 作用：减少重复提示，保持一致性。

3. 渐进式开发（推荐）

   • 避免一次性生成大需求代码，采用“结对编程”模式：
     • 拆分任务为小步骤，逐步生成和审查代码。
     • 每步咨询AI实现是否优雅、需重构。
   • 优势：控制代码质量，减少上下文干扰。

四、典型应用场景

1. 快速熟悉项目：自然语言查询模块功能、依赖关系、代码位置。
2. 绘图生成：用PlantUML/Mermaid生成架构图、流程图（需提供详细需求）。
3. 问题排查：结合截图和代码分析，定位异常原因。
4. 信息补充：通过网页链接引入外部知识（如文档、技术文章）。

五、编码最佳实践推荐

1. 文档规范化
   • 根目录维护README.md（项目简介）、CHANGELOG.md（版本日志）、ARCHITECTURE.md（复杂架构说明）。
   • 建立/docs目录存放错误码规范、异常处理指南等。
2. 代码可读性
   • 清晰的命名、注释（含使用场景）、分支说明。
   • AI生成量大的文件标注@author AI Assistant。
3. 安全合规：遵守公司规定，避免泄露敏感信息。
4. 团队推广：统一维护规则库，同步Project/User Rules至各项目。

六、工具生态与替代方案

• 主流工具：Cursor（底层基于Claude模型）、Claude Code、CodeX等CLI工具。
• 国内替代：如阿里云百炼平台的Qwen3-Coder模型，通过API密钥替换境外模型。
• 选型建议：以结果为导向，选择适合个人/团队习惯的工具。

总结

本文强调，高效使用AI编程工具的关键在于：

1. 理解原理（如Token机制、检索逻辑），明确能力边界；
2. 掌握方法（如渐进开发、规则管理），最大化信息效率；
3. 结合场景（如排查、绘图），拓展应用范围。
   最终目标是让人工智能成为可控的协作伙伴，而非完全依赖的黑盒。