最近也试玩了下cursor，自动生成代码的功能确实好用又强大，起码对于日常运维要用的脚本足够了。具体的安装和用法网上教程很多，这里只侧重记录一些测试过程及小技巧。
之所以选择这个案例测试，一是因为有这个需求，二是因为之前简单学习过爬虫的课程，能明确对比，当时断断续续看了一周课程，而这个代码从萌生需求到实现和优化完成，不到半个小时，效率提升惊人。
- 对于较大较复杂的需求，先逐步拆解，逐步生成代码并验证。如果不知道怎么拆步骤，可以直接让cursor或者其他AI工具一步步先写出思路。
- 在提示词中让cursor给出代码中用到的依赖包或者软件安装方法，还可以进一步结合MCP Server，直接让它帮你装完及运行脚本
- 如果执行遇到报错，直接将报错代码输入给cursor并要求优化，测试的几次优化后的代码都能符合预期
- 可以将cursor生成的代码搬运给其他AI，让它们分别进行优化，直到得出相近的输出，作为最优解
- 对于生成的代码，如果看不懂，可以要求它给出注释甚至介绍每行代码含义，以通俗语言解释原理，对于快速学习代码很有帮助
我最终的目标是将本博客的所有文章备份至本地保存，拆解步骤大致是：
- 获取 Hehuyi_In-博客 博客中所有文档的链接（这里第一次cursor弄错了cs的页面渲染方式，没有获取成功，不过将报错提交给它后，立马就生成了正确的获取方法）
- 给出其中一篇的链接，以markdown形式将文章内容存储至本地
- 综合以上两段代码，获取 Hehuyi_In-博客 博客中所有文档内容，以markdown形式将文章内容存储至本地的article目录下
以上3段提示，其实cursor已经生成了能实现需求的代码，但运行过程中还发现两个优化点：
- 单线程执行，效率过低
- 执行过于频繁，基本抓取到100篇左右，就会被反爬禁掉，直接报超时
针对以上两点，cursor一是引入了线程池，二是增加了爬取间隔时间，最终成功抓取~
1. 生成代码
2. 实现效果
pycharm本身可以打开.md格式文件，效果如下
后续能想到的一些优化点：
- 执行效率：目前抓取600多篇文章耗时约5分钟，这个速度绝对有提升空间
- 增量获取：脚本定期运行，每当我新增、修改了文章内容，自动备份至本地
- 范围扩展：输入任何一个blog名称或ID，自动获取其所有博客内容；理论上不仅局限于博客，它应该能扩展到获取各种不同网站的内容
- 知识库构建：内容足够丰富后，结合cursor的codebase功能，实现个人AI知识库构建
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