Cursor —— AI编辑器 使用详解

Cursor - The AI Code Editor

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一、Cursor 是什么？

Cursor 是一款优秀的AI代码编辑器，它内置了 Deepseek-R1、GPT-4、Claude等 AI 模型。

简单说，就是：Cursor = VS Code 编辑器 + AI 大模型 + Cursor 功能特性（代码补全、文件编辑等）

它可以：

• 智能补全代码
• 解释代码
• 定位Bug
• AI大模型问答
• 文本编辑

更重要的是，它可以：

• 根据自然语言，生成代码

这一点，非常利好 “不懂编程，但是有开发想法” 的人。

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二、核心功能

1、Cursor Tab

Cursor Tab 是手写代码过程中，使用最高频的一个功能。

写代码时，Cursor 会基于当前光标的位置推断出你接下来要写的代码内容。

Cursor 会像输入法的联想功能一样，联想出你接下来想要编写的内容。如果接受，只需要按键盘的 Tab 键，代码就会自动生成，然后 Cursor 会基于新的光标位置推断新的内容。

如果不接受，只需按照自己的想法继续敲代码即可。Cursor 会基于新的光标位置，推断下一步的联想。

在上下文代码逻辑比较完整的情况下，Cursor 对代码的联想一般比较准确。所以大多数时间里，你会频繁地按 Tab 键采用 Cursor 联想的代码。（未来就像 tab tab tab）

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2、聊天窗口：Chat

Chat 聊天窗，是最核心、最重要的一个功能。

Chat 聊天框分为 3 种模式，分别为：Ask、Edit、Agent。

（1）Ask

Ask 模式，类似你使用 Deep Seek app 来聊天的功能。它侧重于对你的提问进行解答。

平时开发时，可以把它当作：

• 思维发散的工具，辅助你设计一些创新的游戏设计
• 技术咨询的工具，告知你要实现这样的功能，需要用到哪些技术
• 代码解释的工具，复制一段代码到聊天框，让Cursor告诉你这段代码的逻辑，帮你排查代码是否有Bug
• 提高效率的工具，一些机械式的编码工作，一些不太熟悉的编码工作，可以让Cursor帮你写
  • 案例：之前做Demo，找了一个第三方特效插件，有一个Shader用的是内置渲染管线的写法，让Cursor把这份Shader转为URP渲染管线的写法
• （其他任何你能想到让Cursor去做的功能）

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（2）Edit

Edit 模式，可以理解为增强版的 Ask 模式。相比之下，Edit 模式增加了直接修改项目文件、代码的功能。

举个例子，我分别在 Ask 模式和 Edit 模式下，给 AI 提了相同的问题：

一个简单跑酷游戏的赛道生成逻辑怎么写

Ask 模式，生成了 C# 代码以及文字描述： 

Edit 模式，则是直接修改了代码文件，并给出了文字描述：

Edit 模式，更适合在需求明确的情况下，让 Cursor AI 直接参与到项目工作流中。

当然 AI 生成的代码还是需要人去评估的，这些代码生成后，对应的文件处于“待保存”的状态。

你需要一个文件一个文件、一行代码一行代码地去过一遍：

• 符合要求的代码，保留——“√ Accept”
• 不满足要求的代码，还原——“× Reject”

你可以在 AI 的回答中选择是否使用生成的代码：

也可以在聊天窗口的代码修改总览中选择是否采纳代码：

也可以在生成的代码文件中，做更精细化的采纳判断。

那么，如果你不会写代码，该怎么用这个功能？

很简单，无脑点 Accept All 采纳所有生成的代码，然后运行起来看看，不符合效果的，继续向AI提出修改意见，直到代码的运行符合预期。

文章一开始的案例演示，用的就是这种方式。

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（3）Agent

Agent 模式，可以理解为增强版的 Edit 模式。

除了 Edit 的功能，它还可以：

• 根据搜索内容的关联性，搜索相关的代码
• 调用 MCP 服务器，接入其他 AI 工具，比如：文生图
• 运行终端（命令行）指令
• 自动从网上搜索最新的内容

因为 Agent 模式比 Edit 模式更强大，逻辑更复杂，所以 Agent 模式的执行速度会比 Edit 模式慢很多，但是回答的质量也高很多。

什么情况下使用 Agent 模式？

• 有编码需求的前提下，
  • 如果你不是很懂代码
    • 无脑选择 Agent 模式来生成代码；
  • 如果你是程序员
    • 如果要生成的代码需要分模块才能理清楚
      • 选择 Agent 模式，交给 AI 来托管
    • 如果只是生成一些简单的逻辑
      • 选择 Edit 模式，精细化操控

Ctrl K 其实是一个 Edit 模式的内嵌聊天窗口。

你可以把光标定位到文件的某一行，在内嵌窗口中输入你希望 AI 生成的代码逻辑。

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三、Cursor的使用技巧

1、AI 乱改代码问题的解决思路

网上经常会刷到，网友使用 Cursor 时，AI 把之前生成好的、可以稳定运行的代码给改坏了。

这个问题可以拆分成3个步骤进行解决：预防、检测、回滚。

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1、预防

预防，就是避免让AI生成自己不想要的代码。

换种说法，就是：怎么向 AI 提问，让 AI 完全理解我们的诉求。

有以下几种策略：

• 让 AI 复述需求

在聊天框输入需求之后，加上一句：

请先复述一遍我的需求，先不要修改代码，确保你真正理解我的需求。

然后基于 AI 的回复，确认AI的理解和需求完全一致时，再让 AI 生成代码。

• 限定影响范围

让 AI 生成代码时，尽可能引用相关的文件、文件夹，限定 AI 生成、修改代码的文件范围。

哪怕 AI 生成了错误的代码，也可以让影响降到最小。

• 拆解并细化需求

AI 善于执行明确的指令，太泛、太模糊的指令会让 AI 思维发散，从而生成偏离期望的代码。

• 引导与修正

AI 在知识领域非常强大，但是在自然语言的沟通理解上，尤其是中文，还远远没能达到一名成年人的理解水准。

即使是两名智力正常的程序与策划，也依然会出现开发内容与项目需求有偏差的情况，所以在AI思考方向有偏差时，要及时修正、加以引导。

必要时，可以将自己对问题的思考策略告知AI，也可以附上一些引用、链接等，帮助 AI 更好地理解我们的需求。

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2、检测

这一点，在前面讲 Edit 时有提到过。在 Edit 模式下，AI 可以一次性帮我们编写很多代码文件，你需要自己去判断这些代码是否符合预期，从而判断代码是否采用。

不熟悉编程的同学，可以 Accept All，运行后根据结果，告知 AI 哪些地方不符合预期，期望的预期是怎么样的，以此来一步步把代码修改成自己想要的样子。

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3、回滚

回滚，是一个追悔的功能。

如果误点了 Accept All，但是代码逻辑又不是自己想要的，可以找到代码生成前的那一次提问，点 Checkpoint 旁边的 Restor 把代码回滚到修改前的状态：

遵循这 3 个步骤，可以让 AI 乱改代码的可能性降到最低。

即使你不会写代码，也可以让 AI 写出符合你心意的代码。

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四、Cursor 的整体使用思路

• 需求分析、整理成档：
  • 用 Ask 模式，找 AI 把需求聊透，并记录成文档，以便后续引用，让 AI 快速理解。
• 编写代码、按需选模式：
  • 程序员：用 Edit 模式编写简单的代码逻辑，借助 Agent 模式编写复杂模块的代码逻辑
  • 门外汉：无脑用 Agent 模式。
• 使用引用、制定规则：
  • 高效使用 @ 引用功能
  • 合理制定规范，让 AI 的回答更精准。
• 模型选择：
  • 编码用 Claude-xxx-sonnet
  • 聊需求用 Deep Seek R1、ChatGPT-4o。

参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/27335614120