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第一步：结构化提示词——像写需求文档一样对话

常见误区：“做个知识管理模块，用SpringBoot。”
问题：AI会陷入迷茫——需要哪些字段？分页怎么做？异常处理是否需要？

正确写法：

@Note @Codebase  
我需要实现个人知识管理模块：  
1. 功能需求：增删改查、分页列表、标题/内容/发布时间字段  
2. 技术要求：Spring Boot + MyBatis，RESTful API  
3. 预期输出：后端API代码、数据库表设计、Vue.js前端页面  
4. 质量规范：添加注释、异常处理、遵循现有代码风格  

效果对比：

• 模糊需求：生成代码可能缺少关键功能，甚至用错技术框架。
• 结构化需求：Cursor精准输出完整模块代码，减少80%返工。

核心逻辑：按“功能需求→技术要求→交付物→质量标准”四要素拆解任务，如同给程序员写开发文档。

第二步：上下文指令——让AI记住你的规则

Cursor的@指令系统是隐藏的“记忆外挂”，可显著提升连续协作效率：

1. 延续对话

   @Chat 接着优化上次的JWT鉴权逻辑，增加refreshToken机制  

避免重复描述背景，直接衔接前序任务。

2. 统一代码风格

   @Codebase 参考用户管理模块，用同样风格编写标签API  

AI会自动学习现有代码的命名规范、分层结构等细节。

3. 实时检索文档

   @Web 查询Spring Security 6.2的权限配置最佳实践  

直接调用最新技术文档，避免依赖过时方案。

高阶技巧：组合使用@note + @Codebase，相当于告诉AI：“按我们团队的编码规范来！”

第三步：动态校准——避免结果“跑偏”

即使给出明确需求，AI仍可能因理解偏差生成错误代码。此时需掌握校准技巧：

1. 量化指标替代模糊描述

• 错误：“优化下性能” → 正确：“将查询响应时间从2秒降至200毫秒内”

2. 拒绝假设，明确引用

• 错误：“像之前那样处理” → 正确：“采用分类管理模块的分页封装方案”

3. 即时修正指令
发现生成结果不符合预期时，立即使用：

   @修正 第三点改为：前端页面采用Ant Design Vue组件库  

实战案例：某金融项目团队使用结构化提示词后，接口文档生成时间从3小时缩短至20分钟，准确率提升至95%。

现在，打开Cursor试试这样做

1. 用 /调出结构化模板，按步骤填充需求
2. 为每个要求编号，关键参数用 加粗标注
3. 遇到偏差时，立即用 @修正指令校准

你会发现，AI突然变得“善解人意”了！