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lleiiell 最近回复了
3 天前
回复了 lleiiell 创建的主题 Cursor cursor 每日技巧
251105
- Context Editing 会在长对话中自动清理过时信息并压缩要点,既保证保留关键上下文,又减少无效内容占用,使 AI 能持续高效对话。
- 通过 .cursorignore 排除不需要的文件(如庞大的依赖库),Cursor 无需浪费资源处理它们,从而显著提高运行效率和响应速度。
- 在项目根创建 .cursor/rules 文件,可以写入编码规范、项目结构等规则,AI 会据此生成符合要求的代码。
- Tab 强调速度与手控,适合小改动;较大的多文件改动更适合 Chat 与 Agent 。
- 通过微调背景与约束可快速校正生成方向。
10 天前
回复了 lleiiell 创建的主题 Cursor cursor 每日技巧
251029
- 把 SOP 写成可触发的 `/` 指令,并内置安全限制与交付物模板,可复用且可审计。
- 清晰目标、上下文与验收标准,配合分步计划与确认点,是让 AI 稳定产出的关键。
- AI 模型的训练数据可能滞后,对于新技术容易使用过时方法。借助 Cursor 的 @web 检索最新官方文档,可确保 AI 获取最新规范,从而输出正确的代码。
- 在 Chat 模式下选中相关代码后再提问,可让 AI 自动获取该代码片段作为上下文,从而给出更有针对性的回答。不提供具体代码时,AI 的回答往往比较泛泛。
- 应在提问中明确性能优化方向:引用具体函数并列出可能的性能问题点(如 N+1 查询、缓存、索引等)。这样 AI 会针对每点给出优化建议,比笼统要求效果好。
- 如果不在指令中要求测试和文档,AI 往往不会自动添加。提前在提示里明确要求输出包含单元测试和注释,可确保 AI 产出完整的结果。
11 天前
回复了 lleiiell 创建的主题 Cursor cursor 每日技巧
251028
- 将风格指南纳入 Cursor Rules 后,AI 在生成内容时会遵循这些既定规则,从而保持文风一致。没有提供指南时,AI 难以自发达到统一文风。
- 在请求代码审查时,应将安全、性能、可维护性、测试等关注点逐条列出。这样 AI 会按每个点审查反馈,避免遗漏。模糊提问则容易使 AI 不全面。
- 修复问题的提示词应尽可能提供问题发生的位置、已做的改动、预期与实际结果差异,以及完整的错误信息。这样 AI 才能准确分析并定位问题所在。
- Cursor 已经提供了“导出对话”的工具,不需要让 AI 通过总结对话来导出。AI 总结不仅麻烦,还可能丢失信息。因此正确做法是用内置工具直接导出,以确保信息完整。
- 通过给 AI 设定测试,AI 可以自行对照预期结果检查自己输出,发现并修复其中的问题。这种自我验证提高了结果的正确性,减少了人类多轮调试的工作,在有明确期望的场景下效率更高。
15 天前
回复了 lleiiell 创建的主题 Cursor cursor 每日技巧
251024
- 两段式流程便于审核与校正方向,可显著降低返工与误差。
- 白名单与受限执行能降低误操作风险,在关键步骤加入人工确认更稳妥。
- 清晰目标、上下文与验收标准,配合分步计划与确认点,是让 AI 稳定产出的关键。
- 明确的负面指令可让 AI 知道哪些做法是禁止的,从而避免违规输出。这降低了 AI 犯此类错误的概率。
- 将复杂任务拆解后逐步完成有助于提高准确率并降低风险;一次性要求 AI 完成大任务往往出现偏差或错误难排查。
16 天前
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251023
- 清晰目标、上下文与验收标准,配合分步计划与确认点,是让 AI 稳定产出的关键。
- 白名单与受限执行能降低误操作风险,在关键步骤加入人工确认更稳妥。
- 最佳做法是引用具体文件并列举安全检查点,例如用 `@src/routes/payment.ts` 提及文件,并罗列输入验证、注入风险等需要关注的问题。这样 AI 会逐项审查。
- 明确的负面指令可让 AI 知道哪些做法是禁止的,从而避免违规输出。这降低了 AI 犯此类错误的概率。
17 天前
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251022
- 把 SOP 写成可触发的 `/` 指令,并内置安全限制与交付物模板,可复用且可审计。
- 清晰目标、上下文与验收标准,配合分步计划与确认点,是让 AI 稳定产出的关键。
- 白名单与受限执行能降低误操作风险,在关键步骤加入人工确认更稳妥。
- 最佳做法是引用具体文件并列举安全检查点,例如用 `@src/routes/payment.ts` 提及文件,并罗列输入验证、注入风险等需要关注的问题。这样 AI 会逐项审查。
18 天前
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251021
- 摘要与分块能保留关键信息并节省上下文窗口,提高响应稳定性。
- 在相同任务与评价标准下做 A/B 测试,能更客观地衡量提示的改进效果。
- AI 的改动可能移除或简化关键代码。最佳实践是在接受 AI 修改前仔细审核每一项更改,确保重要逻辑未受损,输出符合预期。
- 通过 .cursorignore 排除不需要的文件(如庞大的依赖库),Cursor 无需浪费资源处理它们,从而显著提高运行效率和响应速度。
- AI 修改后仍需严格验证。开发者应运行测试确保功能正常,进行安全扫描确认漏洞已修补,再做性能测试评估优化效果。
19 天前
回复了 lleiiell 创建的主题 Cursor cursor 每日技巧
251020
- 通过澄清关键不确定点可减少返工,确保后续输出更贴合需求。
- 清晰目标、上下文与验收标准,配合分步计划与确认点,是让 AI 稳定产出的关键。
- 把 SOP 写成可触发的 `/` 指令,并内置安全限制与交付物模板,可复用且可审计。
- 测试先行与循环复测能将问题暴露在开发早期,使 AI 修改在可控范围内完成。
23 天前
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251016
- 在长时间对话后,模型可能累积了较多上下文,导致生成结果跑偏。开启新对话可以清除旧上下文,从而恢复回答质量。提高硬件或切换语言均无直接帮助,增加提示长度可能适得其反。
- 通过在提示中设定 AI 的角色(如医生、老师),可以让模型按照该角色的视角和风格回答问题。这为模型提供了明确的语境,从而使回答更贴切。
- 用户可以通过提示直接引导 AI 输出简洁的方案,例如在提示中要求“请给出一个简单易行的解决方案”。这样可以避免模型提供过于复杂的回答。
- 协议提供 tools/list 与 tools/call ,两步实现发现与执行;工具的输入 schema 采用 JSON Schema 。
- 明确受众与语气能使 AI 在内容深度与表达方式上更贴合读者需求。
25 天前
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251014
1. 当 AI 生成的代码片段不易理解时,一个明智的选择是让 AI 工具解释代码的功能和作用。现代 AI 工具通常能提供代码解释或逐行讲解的功能,有助于用户理解代码。
2. 尽管 AI 工具生成的代码通常可用,但仍有可能存在错误或与预期不符。在本地运行或测试这些代码可以验证其正确性和行为。
3. 用户可以通过提示直接引导 AI 输出简洁的方案,例如在提示中要求“请给出一个简单易行的解决方案”。这样可以避免模型提供过于复杂的回答。
4. AI 提示词优化是一个持续过程。模型迭代更新、任务需求变化都可能导致需要调整提示词才能保持良好效果。AI 不会“免疫”提示,提示使用次数无限,新用户加入不是主要原因。
5. 在提示中明确禁止项与范围能减少跑题和风险,提升输出的可控性与安全性。
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