在 AI 代码协作时代，Cursor 不再只是一个“AI 代码补全工具”，它更像是一个可被“配置”与“驱动”的智能开发引擎。如果你想让 Cursor 真正成为你团队的“项目开发助理”，你需要做两件事：
- 把项目的关键知识（架构、设计、目标、规则）写成文件
- 把这些文件通过 Cursor 的规则（rules）组织起来，让 Cursor 能正确读取、理解并执行
先理解一下Cursor是怎么写代码的
先理解一下cusor来写项目代码时的步骤，最重要的还是尝试，尝试构建了很多项目之后再进行汇总。这些内容是尝试之后总结的
你写代码时，Cursor 主要做什么？
当你在 IDE 里写代码时，Cursor 会自动：
- 读取项目上下文（你项目里的关键文件）
- 识别你当前在做什么（任务、模块、需求）
- 给出“符合项目规则”的代码补全、重构建议、实现方案
所以Cursor 进行创作第一明确需求，以及对项目有足够的了解
如果你的项目没有“知识文件”，Cursor 只能靠它自己的模型知识进行猜测，结果往往：
- 为了达到你的要求，写特别多不方便维护的东西
- 设计不符合你的架构（当然或许一开始也没有架构_）
- 遇到问题了debug需要很长时间，尤其是多人协作时
所以你要做的，是让 Cursor有“可读的项目说明”，这样它才能好维护的代码。
用 Cursor 来写项目：最重要的配置文件
在 Cursor 项目中，最重要的配置文件体系是：两个目录一个隐藏文件
规则/Instruction 相关：.cursor/rules/
这里是 Cursor 的“核心规则库”，决定了 Cursor：
- 如何写代码
- 写代码时遵循什么规范
- 对业务的理解方向
- 代码风格、架构约束
建议目录结构：
.cursor/ rules/ 01_project_overview.md #项目概览 02_architecture.md #系统架构设计 03_design_requirements.md #设计需求 / 功能需求规格 04_coding_standards.md #编码规范 05_api_spec.md #API 接口规范 06_testing_guidelines.md #测试指南 07_release_process.md #发布流程上下文/索引相关：项目关键文件（docs/ 或者 src/）
Cursor 会读取项目内容，建立“索引”。 你可以把项目的重要文档放在docs/，让 Cursor 作为“知识库”来使用。
建议目录结构：
docs/ 01_product_requirement.md #产品需求文档（PRD） 02_system_architecture.md #系统架构设计 03_data_schema.md #数据模型与数据库设计 04_api_documentation.md #API 接口文档 05_deployment.md #部署与运维指南忽略文件：.cursorignore
Cursor 也需要“过滤噪声”。 你应该把不需要 AI 读取的文件列进去，比如：
node_modules/ dist/ build/ .git/ .env *.log举个例子：想清楚了就可以开始写了——AIDF（AI Data Forge） 项目示例
下面我们以 AI Data Forge 项目为例，展示一套可落地的 Cursor 配置与项目结构。
项目目录结构（建议）
AIDF/ .cursor/ rules/ 01_project_overview.md 02_architecture.md 03_design_requirements.md 04_coding_standards.md 05_api_spec.md 06_testing_guidelines.md 07_release_process.md docs/ 01_product_requirement.md 02_system_architecture.md 03_data_schema.md 04_api_documentation.md 05_deployment.md src/ backend/ frontend/ infra/ .cursorignore.cursor/rules/内容模板（中文注释版）
01project_overview.md
# 项目概述 # 这个文件用于告诉 Cursor：我们在做什么项目，目标是什么。 项目名称：AIDF（AI Document Framework） 项目目标： - 实现企业级文档管理系统 - 支持文档检索、问答、自动生成报告 - 支持本地数据存储，云端能力调用 - 兼容多行业合规要求（例如等保、RBAC） 关键功能： 1. 文档上传/解析/存储 2. 语义检索与向量索引 3. 问答与生成式摘要 4. 权限控制与审计02_architecture.md
# 技术架构 # 让 Cursor 知道我们的技术栈、模块划分与边界。 架构层级： - 前端：Vue + Tailwind - 后端：Flask / FastAPI - 数据库：PostgreSQL - 向量数据库：Milvus / Weaviate - 任务队列：Redis + Celery - 部署：Docker + Kubernetes 模块划分： - auth：用户与权限管理 - docs：文档上传、解析、索引 - qa：问答与生成 - admin：系统管理与审计03designrequirements.md
# 设计要求与目标 # 让 Cursor 在写代码时遵循这些设计约束。 设计要求： 1. 代码必须可测试，可维护 2. 接口必须遵循 REST 风格 3. 所有文档与处理后的数据都在本地保存 4. 需要考虑多租户与权限隔离04codingstandards.md
# 代码规范 # 让 Cursor 写出一致风格的代码。 语言规范： - Python：遵循 PEP8，使用 black 格式化 - Vue：使用 ESLint + Prettier - 统一日志规范，统一异常处理 命名规范： - 模块：snake_case - 类：PascalCase - 接口：REST 风格05apispec.md
# API 规范（示例） # 让 Cursor 知道接口应该长什么样。 示例： POST /api/v1/docs/upload - 参数：file - 返回：doc_id GET /api/v1/qa - 参数：q（问题） - 返回：答案 + 相关文档引用06testingguidelines.md
# 测试规范 # 让 Cursor 自动生成可测试的代码。 测试要求： - 后端：pytest - 前端：vitest - 必须覆盖关键业务流程07releaseprocess.md
# 发布流程 # 让 Cursor 了解 CI/CD 规则。 发布流程： - 代码合并必须通过 CI - 通过单元测试 + 集成测试 - 镜像构建：Docker - 部署：K8s 或 Docker Compose.cursorignore示例
# 忽略依赖目录 node_modules/ venv/ __pycache__/ # 忽略构建产物 dist/ build/ *.log # 忽略敏感文件 .env实践步骤
下面给出一套可执行的流程：
总结：Cursor 的核心价值是什么？
AI conding不是简单的实现需求呀，更好的维护也是从demo到真正的商业化软件的改变
让项目知识可读、可索引、可复用，形成“可被 AI 驱动的开发体系”。
只要你把项目的关键知识写成文件，并且让 Cursor 读取它们，你的项目就能形成“持续一致的开发能力”。
