2026年09月22日 AI编程技巧#

1. 扒了下 Cursor 的提示词，被狠狠惊艳到了！如果让你开发一个 AI 编程工具（比如 Cursor），你觉得最大的难点 - 掘金#

2、操作约束#

接下来的提示词就是在教 AI 做事。

分为 6 个部分，每个部分都是用一组对称的 HTML 标签括了起来，结构非常清晰。

1、角色定义#

提示词：

这段提示词上来就定义了：

💡 这也是典型的提示词编写技巧，通过明确角色、背景和目的，确保 AI 生成的内容聚焦于某个具体的领域和场景，提升输出的有效性。

接着往下看：

“你必须一直运行到完全解决用户的问题” 这里进一步明确了 AI 的角色，并且赋予 AI Agent 的持续运行模式，让 AI 有能力处理复杂、多步骤的任务。

💡 不知道大家有没有注意到，这段内容的表达有点冗余，多次重复了 “继续工作”、“解决查询”。这也是写 Prompt 常用的一种手段，我们知道，AI 跟人一样，在接受信息比较多的情况下，很可能会忘记一部分内容、或者忽略掉一些重点。通过从不同的角度 反复强调 同一个事情，能够强化 AI 的理解、保证这段内容的权重，也能在一定程度上消除 AI 理解 Prompt 时的歧义。

比如鱼皮说一遍 “记得点赞三连”，你可能不以为然，所以这里我要说第二遍 “求你点赞三连”，但你可能还是没有被打动，所以我要说第三遍 “在你没有点赞三连之前，请你先点赞三连”。

💡 还有个类似的技巧叫 Re-Reading 重读，又称 Re2。其实就是复读机，通过让模型重新阅读一遍问题来提高推理能力，有 文献 印证了它的效果。

2、操作约束#

接下来的提示词就是在教 AI 做事。 […] #### making_code_changes

这个模块的作用是 规范 AI 修改代码的行为：

💡 对于 AI 编程工具来说，这段提示词非常重要。想象一下，如果已经生成了一个 5000 行代码的文件，结果用户只需要修改文件中的某一行代码，难道要重新把这 5000 行代码输出一遍么？更高效的方式肯定是提供给 AI 一个支持 “字符串替换” 的代码编辑工具，可以让 AI 只修改部分代码，不仅输出效率更高、修改更精准可控，还有利于对比修改前后的代码。

3、支持的工具#

Tools 模块的内容非常长，占了整个提示词的 80%，但其实很好理解，就是给 AI 提供各种各样的工具，并且将每个工具的作用、用法、注意事项给 AI 描述清楚。

由于工具较多，在最外层将工具通过 namespace 命名空间进行分类，包括 functions 和 multi_tool_use，为 AI 提供了一个清晰的工具层级。

namespace functions multi_tool_use

命名空间下有很多工具，比如代码库搜索工具：

💡 从这个模块中，我们能学到一些小技巧。

来源：https://juejin.cn/post/7547547103166595122

2. GitHub - InfyEdge/system-prompts-and-models-of-ai-tools-chinese: AI编程工具中文提示词合集，包含Cursor、Antigravity、VSCode Agent等多种AI编程工具的提示词，为中文开发者提供AI辅助编程参考资源。持续更新中文编程Rules和最新AI编程提示词。 · GitHub#

| Factory（Droid） | Factory（Droid） | | | | Fellou | Fellou | | | | GitHub Copilot（VSCode） | GitHub Copilot（VSCode） | | | | Gizmo AI | Gizmo AI | | | | Google（Gemini、Jules） | Google（Gemini、Jules） | | | | Grok（xAI） | Grok（xAI） | | | | Hermes | Hermes | | | | Hume（语音AI） | Hume（语音AI） | | | | Indus AI | Indus AI | | | | JetBrains（Junie） | JetBrains（Junie） | | | | Kagi（搜索AI） | Kagi（搜索AI） | | | | Leap（AI开发） | Leap（AI开发） | | | | Lovable（AI全栈开发） | Lovable（AI全栈开发） | | | | Manus（AI Agent） | Manus（AI Agent） | | | | Meta（Llama） | Meta（Llama） | | | | Microsoft（Copilot） | Microsoft（Copilot） | | | | MiniMax | MiniMax | | | | Misc | Misc | | | | Mistral（Le Chat） | Mistral（Le Chat） | | | | MultiOn（浏览器Agent） | MultiOn（浏览器Agent） | | | | Notion（AI） | Notion（AI） | | | […] . ├── Anthropic（Claude）/ # Claude 全系列（20个文件已翻译） │ ├── Core_Models/ # 核心模型提示词 │ ├── Features/ # 功能特性提示词 │ └── raw/ # 原始系统消息 ├── OpenAI（ChatGPT）/ # GPT 系列（5个文件已翻译） │ └── Core_Models/ # GPT-5.x 系列 ├── Grok（xAI）/ # Grok 系列（3个文件已翻译） │ ├── Core_Models/ # 基础模型 │ ├── Features/ # Grok Build 完整系统 │ └── Personalities/ # 个性化设置 ├── Google（Gemini、Antigravity）/ # Google AI 工具 ├── Microsoft（Copilot）/ # Copilot CLI ✅ ├── Meta（Llama）/ # Meta AI ✅ ├── Cline（VS Code插件）/ # Cline 完整系统 ✅ ├── Cursor（代码编辑器）/ # Cursor Composer ✅ ├── Sourcegraph（Amp）/ # Amp CLI ✅ ├── Notion（AI）/ # Notion AI ✅ ├── Comet Assistant/ # Comet 系统 ✅ ├── StackBlitz（Bolt.new）/ # Bolt.new ✅ ├── Factory（Droid）/ # Factory Droid ✅ ├── Hume（语音AI）/ # Hume Voice ✅ ├── MultiOn（浏览器Agent）/ # MultiOn ✅ ├── 字节跳动（豆包、Trae）/ # 字节系工具 ✅ ├── AWS（Kiro）/ # AWS […] ## 🚀 收录内容

本项目当前收录了 40+ 主流及新兴 AI 编程工具的系统提示词和模型设计资料：

核心大模型（已完整翻译 ✅）#

Anthropic Claude 系列: Claude 3.7, Claude 4.6 (Opus/Sonnet), Claude Code, Claude Cowork OpenAI GPT 系列: GPT-5.2/5.3/5.4 (Thinking & Instant) xAI Grok 系列: Grok 4.0, Grok Build (完整工程系统) Google Gemini: Gemini 3.5 Flash, Gemini CLI Meta AI: Llama 系列对话系统

代码编辑器与 IDE 工具（已翻译 ✅）#

Cursor: Composer Agent 2.0 Cline: VS Code 插件完整系统 Microsoft Copilot: CLI 命令行工具 Sourcegraph Amp: 代码搜索增强 Windsurf: AI 编程环境 VS Code Agent: 多模型支持

AI 编程助手（部分翻译）#

Cognition Devin: 自主编程 Agent Replit: 在线编程平台 StackBlitz Bolt.new: 快速原型工具 ✅ Factory Droid: 工程 Agent ✅

企业与效率工具（已翻译 ✅）#

Notion AI: 文档智能助手 Comet Assistant: 开发效率工具 Perplexity: 搜索增强

国内厂商工具#

字节跳动: 豆包、Trae ✅ 阿里巴巴: Qoder 系列 腾讯: CodeBuddy 智谱: Z.ai 月之暗面: Kimi

来源：https://github.com/InfyEdge/system-prompts-and-models-of-ai-tools-chinese

3. 【2025最新】Cursor vs GitHub Copilot 终极对比：AI编程助手王者之争 - Cursor IDE 博客#

学习曲线平缓 在熟悉的VS Code中使用 丰富的代码示例和解释 活跃的社区支持 免费的学生版本

Cursor高级使用技巧#

1. 优化Composer提示词：

1
// 好的提示词示例 "创建一个React组件，包含用户头像、姓名和状态指示器，支持在线/离线状态切换，使用TypeScript和Tailwind CSS" // 避免的提示词 "做一个用户组件"

1. 项目级配置优化：

1
json

// .cursor/settings.json{“cursor.ai.model”:“gpt-4”,“cursor.ai.maxTokens”: 4000,“cursor.ai.temperature”:0.3}

GitHub Copilot高级使用技巧#

1. 优化代码注释：

1
javascript

// 创建一个防抖函数，延迟300ms，用于搜索输入// 支持取消上一次调用，返回Promise function debouncefunc, delay// Copilot会生成高质量的防抖实现

1. 利用Chat功能：

使用/explain解释复杂代码 使用/fix修复错误 使用/tests生成测试用例

💰 个人开发者省钱策略#

1. GitHub Copilot学生免费版：

   使用学校邮箱申请 完全免费，功能完整 适合学生和教育工作者

2. 开源项目免费使用：

   维护开源项目可免费使用 需要GitHub认证 适合开源贡献者

3. 使用laozhang.ai中转API： […] GitHub Copilot独有创新：

Copilot Chat：集成在IDE中的AI对话 代码解释：解释复杂代码逻辑 测试生成：自动生成单元测试 文档生成：自动生成代码文档 漏洞检测：识别潜在安全问题

创新功能实用性评分：

| 创新功能 | Cursor评分 | Copilot评分 | 实用性 | --- --- | | 自然语言编程 | 9/10 | 7/10 | 极高 | | 项目理解 | 9/10 | 6/10 | 高 | | 代码解释 | 7/10 | 8/10 | 高 | | 测试生成 | 6/10 | 8/10 | 中 | | 安全检测 | 5/10 | 8/10 | 高 |

胜出者：Cursor - 在创新性和前瞻性方面领先

🎯 个人开发者推荐#

选择Cursor的情况：

主要使用JavaScript/TypeScript/Python 专注于单一大型项目开发 喜欢尝试新技术和工具 对价格不太敏感 需要深度的项目理解能力

选择GitHub Copilot的情况：

使用多种编程语言 在多个IDE间切换工作 预算有限，追求性价比 需要快速上手，学习成本低 经常参与开源项目

🏢 团队/企业推荐#

选择Cursor的情况：

团队规模较小（5-20人） 主要开发Web应用 团队技术水平较高 愿意投入时间学习新工具

选择GitHub Copilot的情况：

大型团队或企业 多语言、多平台开发 需要严格的安全合规 已有GitHub企业账户 需要详细的管理和审计功能

🚀 初学者推荐#

强烈推荐GitHub Copilot：

学习曲线平缓 在熟悉的VS Code中使用 丰富的代码示例和解释 活跃的社区支持 免费的学生版本

来源：https://www.cursor-ide.com/blog/cursor-vs-github-copilot-ultimate-comparison-2025

4. AI编程之Cursor使用技巧及一些思考#

网上也能找到一些不错的提示词总结，比如awesome-cursorrules。我试着将仓库特定的规则告诉它，比如代码风格，比如一些工具或编译等，这都有助于我们未来更好的与AI沟通。

这个过程中，其实我们还可以偷懒，甚至.cursorrules也是由AI来写的，它基于README或code base，可以帮我们完成一个初稿，我们自己再补充完善一些，未来这就是喂给AI的一部分提示词了。我在想，若是能够不断编辑完善rules，比如如何写一个测试用例，如何写注释，如何写一个模块，那么真的很可能取得不错效果，这一块我应该未来还会持续有更多实践，特别是工作中会经常和某几个仓库打交道，必然有些成熟的惯例是AI能轻松学去的吧：） Cursor Rules

单元测试#

有一些工作是我们平常自己厌烦的，但是咱们的AI助手可是任劳任怨，比如写更多单测。我们自己写平常会有两大问题，用例想不完全以及偷懒覆盖不足。这种目标性比较确定的事情，在Cursor中是比较容易完成的，当然前提是你的代码比较规范，也有一些可参考的示例。

也有些场景生成的代码不太符合预期，那么如何写出AI友好的用例/代码呢？我看Behavior Driven Development (BDD)挺不错，它强调行为，而不是实现，所以可以更聚焦于功能，而不是实现细节。有这种代码框架后，细节刚好AI可以补全，而咱们只需要关注于功能（即用例）。在Go语言中，可以借助于Ginkgo()，它支持BDD框架。你看着感受一下会不会AI友好些： […] 未来如何在更多场景中使用AI来帮助完善单测是值得探讨的事情，希望有更多实践后能和大家分享更多心得体会。

Code Review#

没想到吧，AI除了帮你写代码，当然也能帮你评审代码。随着不停的听着各种AI刷爆排行榜，那么我也期待它们能帮我把控更多的风险。我尝试将工作中的一些比较隐蔽的BUG，通过Cursor来评审，发现它确实能发现一些问题，甚至一些我们组内多人评审都漏掉的问题。我不由得想，如果大家提交代码前，都有一个这么强力的助手帮你先看看本次改动，提供一些参考建议，那么提交的代码质量会更高，也更有信心。

任劳任怨的AI，它不会因为一次修改几百处而眼花缭乱，它只会默默的遵从你的指定帮你检查。所以给CR的提示词也比较关键，这里我们可以看一下网上的一些总结ai prompts for code reviews。不过我感觉不同团队或项目最好有自己定制的CR规则，比如就写在.cursorrules文件中，这样更有针对性。

这里有点小技巧，我们在Cursor中提交代码前，可以@git选择PR (Diff with Main Branch) ，这样Cursor会基于当前的diff来评审，而不是基于整个仓库。模型上我建议你选择更强的模型，比如claude-3.5-sonnet或者o1-mini等。

我最近拿了一个较复杂的提交来让AI进行Code Review，使用claude-3.5-sonnet模型以及4o都没有发现问题，但我切换到o1-mini，它能够发现。我又试了一下国产最近大火的DeekSeek V3，也能够发现问题。给国产模型点个赞！所以作为CR使用，面对复杂的场景我们就别节约这点消耗啦：）

YOLO模式#

在使用Agent模式时，当遇到需要在计算机上执行一些命令时，有时会询问于你，要使用者主动点确定，主要是隐私等考虑。但有时我们想更快捷认为可以授权它去做点事，这便是Yolo功能的出现背景，要使用此功能则需要0.44+的版本。相对开启Agent，Yolo这个相当于一个配置，说是一种模式略显牵强。当前默认是不开启Yolo的，显式的为了安全起见，我们还是可以配置允许它自动执行哪些命令，白名单或黑名单都支持。

在启用YOLO后，Agent模式下工作会更加自动化，多数时候已经可以“围观”机器工作了。这个模式我使用的经验倒不是特别多，有时候似乎有些低效的循环，但未来价值可期。

定制化.cursorrules#

写文章时再查了一下，前几天更新的0.45版本又一次提升了.cursorrules文件的定制能力，它支持了多仓库级的rules配置，未来研究一下实际效果。我们先说两种使用方式：

1. 全局的Rules For AI。在Cursor的设置中可直接输入，可以配置一些全局规则，比如我就让它回复使用中文，但是代码注释使用英文，效果很明显。
2. 在根目录定义.cursorrules文件，在它上面写上你想告诉Cursor的一些提示词。

来源：https://gameapp.club/post/2025-01-26-programming-with-cursor

5. 免费AI编程助手实测对比：Copilot / Codeium / Cursor / Tabby#

联网需求与隐私#

Copilot、Codeium和Cursor的AI计算都在厂商云端进行，必须联网使用，而且代码片段会发送到服务器；其中Copilot和Cursor都声明遵守SOC 2等标准保护数据隐私，但仍需信任提供商。Codeium官方强调其服务基于自研模型，不收集用户代码或个人信息，不会使用GPL等非许可代码进行训练。Tabby则完全本地运行，不依赖外部API，用户代码和请求都存储在自己搭建的服务器中，隐私由用户自行控制。

在声网，连接无限可能#

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Exafunction公司推出的AI代码助手，以深度学习模型为驱动，可实现代码补全、代码生成、错误修复、重构、解释等功能。目前号称支持70多种编程语言，兼容VS Code、Vim/Neovim、Sublime Text、Atom、Emacs等40多种编辑器。Codeium提供智能的单行/多行补全和函数级生成，并能根据自然语言指令生成代码；其 Chat 功能（插件中通过输入 #chat 启动）可回答问题、解释代码或执行重构命令；搜索功能（#search）可查询项目或在线资源的API示例。Codeium主打“极速”体验，据称补全建议质量先进且生成速度非常快。

Cursor#

一个独立的AI编程编辑器（Fork自VS Code），由AnySphere公司开发。Cursor集成了Cursor Tab（智能补全）和内置AI Chat两大核心功能。Cursor Tab提供类似Copilot的自动补全，但强调多行连续补全能力：按一次Tab可补全当前行，再按一次可以跳到下一段落继续补全，非常适合批量重构或参数变更等场景。据用户测试，Cursor补全的连贯性和准确度优于GitHub Copilot。Cursor的AI Chat功能内置在编辑器中，可使用 @File、@Folder、@Codebase、@Doc、@Web、@Git 等指令获取不同范围的上下文，直接提问项目问题并一键将生成的修改应用到代码中。此外，Cursor支持自然语言的命令式修改（如在终端或代码内输入快捷键生成/重构代码），还有如“Composer 模式”自动拆分组件、代码审查等高级功能。

Tabby#

来源：https://www.shengwang.cn/blog/blogdetail/free-ai-code-assistant