Cursor开发实战应用

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文章目录

Cursor开发实战应用
- - 模型
  - 使用技巧
  - Rules
  - Skills
  - Subagents
  - prompt
  - 实际场景应用
  - 目录设计方案

模型

OpenAI系列

GPT-4 Turbo：最新的GPT-4版本，128K上下文，知识截止到2024年4月

GPT-4o：Omni模型，多模态能力强，响应速度快

o1系列：你提到的推理优化模型

Anthropic（Claude系列）

Claude 3.5 Sonnet：你已提到，目前综合能力很强

Claude 3 Opus：更高阶版本，适合复杂任务

Claude 3 Haiku：轻量快速版本

Google系列

Gemini 1.5 Pro：100万token上下文，多模态能力强

Gemini 1.5 Flash：更快更经济的版本

开源/其他商业模型

DeepSeek：有不错的推理能力

Qwen系列：阿里通义千问，Qwen2.5表现不错

Llama系列：Meta的开源模型，Llama 3.1值得关注

Mistral系列：法国的Mistral AI，性能很好

模型选择建议：

日常对话/写作：GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet

复杂推理：o1系列、Claude 3 Opus

长文档处理：Claude/Gemini（长上下文优势）

多模态：GPT-4o、Gemini 1.5 Pro

成本敏感：GPT-4o、Claude Haiku、开源模型

使用技巧

通过Cursor Rules、Skills 等机制实现人机协作、可控可追溯与安全优先的开发模式，结合 Subagents 与多代理工作流提升质量与效率，最终形成可维护、高安全、持续优化的 AI 辅助开发体系。

配置类型本质内容特点加载时机 AGENTS.md 项目名片项目概览、工作流程始终加载 Rules 精炼的规范禁止规则 + 简洁指导始终加载 Skills 详细**实践完整流程、示例代码、脚本按需加载 Commands 快捷操作固定流程、快速响应用户调用 Subagents 专业代理独立任务、结构化输出按需调用 Hooks 自动化触发器 Shell 命令、强制执行事件触发 MCP 外部能力接口数据源、外部服务按需连接

 
   
    
      
      AI 开始任务 ↓  
      读取 AGENTS.md → 了解项目是什么、结构如何 
      ↓  
      读取 Rules → 知道精炼的规范和约束 
      ↓  
      遇到特定任务时 → 按需加载相关 Skill / 调用 Subagent / 连接 MCP 
      ↓  
      执行操作时 → Hooks 自动触发检查和格式化

 Rules

精炼的编码规范，始终加载到上下文中对ai的编码行为进行指导。精炼的规范包含禁止规则、简洁的指导原则和关键约定：

rules保持精炼，始终被加载到上下文中，内容过多会占用token
详细的**实践和完整的工作流程应该放到skills中
应该包含的内容：
- 禁止规则：明确的红线约束
- 简洁的指导：命名规范表格、类型选择指南
- 关键约定：如测试覆盖率要求

Skill vs Rules：

Rules (.cursor/rules)：永远在后台生效的宪法，用于定义项目全局的编码规范、技术栈等

Skills (SKILL.md)：按需加载的工具书，用于封装特定领域的专业知识和工作流程

Skills

skills是为agent动态加载的操作手册、或领域知识包。与始终生效的rules不同，Skills 只在需要时才被激活，这让 Agent 在面对特定任务时能瞬间变身专家，同时不会在平时增加上下文的负担。skills是**实践的载体，用于存放详细的、内容丰富的编码规范和工作流程：

设计原则：

输入输出：清晰定义skill的输入参数与输出格式
领域完整性：包含详细说明、代码示例、工作流程，每个Skill应包含某个领域的完整**实践
领域隔离：不同领域的**实践互相独立，便于维护，每个Skill只解决一类问题
独立更新：可以独立更新某个领域的**实践，不影响其他部分

创建与使用：

创建文件夹：在项目根目录下创建 .cursor/skills/my-first-skill/ ，如果想让所有项目都能用则在用户目录下创建 ~/.cursor/skills/
编写SKILL.md：在文件夹内创建SKILL.md文件，这是Skill的核心
使用Skill：创建后重启Cursor，在设置的Rules中可以看到，
- 之后在Agent模式下AI会根据描述自动调用
- 或者可以手动输入/skill-name 来强制激活使用

--- name: skill-name description: 这是一个用于代码审查的技能，当用户要求审查代码或PR时使用。 category: 'Development' keywords: ['keyword1', 'keyword2'] --- # Skill 名称 [详细描述] 适用场景 - 场景 1 - 场景 2 工作流程 1. 步骤 1 2. 步骤 2 输入 - 参数 1: 说明 - 参数 2: 说明 输出 - 输出格式说明 示例 [使用示例]

skills触发机制：

触发方式说明示例自动触发 AI 根据任务上下文自动识别并调用收到 Figma 链接时触发 figma 技能手动触发用户明确请求时才调用 /i18n-prepare 处理国际化关键词触发检测到特定关键词时触发提到"设计稿"时触发 figma 技能

Subagents

subagents是cursor实现复杂任务并行处理的工具，可以认为是一个项目主管，手下多个领域的专家。

主Agent接到一个庞大任务，会将任务拆解，并派生出多个 Subagents。它们并行工作 ，各自负责一个子任务。（如一个分析数据库模型，另一个修改前端路由），最终将结果汇总。这能极大提升复杂任务的执行速度，并保持主对话上下文的简洁。 Cursor 内置用于代码库分析、执行终端命令的默认 Subagents，也可以创建自定义的 Subagents，为特定领域配置专属的提示词、工具权限和模型。（如React 组件测试专家）

prompt

prompt编写原则：

明确具体：清晰说明任务目标和期望输出
提供上下文：给出必要的背景信息和约束条件
分步指导：复杂任务拆分为多个步骤
示例驱动：提供输入输出实例

上下文管理：

精选文件：使用@引用相关文件，避免信息过载
渐进式提供：先给概要，按需补充细节
及时清理：长对话中定期总结，减少冗余上下文
使用注释：在代码中使用注释说明意图

实际场景应用

日常的工作场景：业务需求代码开发、老代码项目结构重构、以及新项目架构设计，利用Cursor的Agent、Subagents、Skills的威力发挥到极致。针对这三个场景做实战组合策略：

日常业务开发 Skill

核心工作流：新需求 → Plan模式拆解 → Agent模式实现 → Code Review Skill检查

plan模式理清需求：

Plan 模式会输出一个任务清单，确认后可以直接让它开始执行

 
     
      
        
        需求：用户个人中心增加"收货地址管理"功能，支持增删改查，最多10个地址。  
        请帮我： 
         
         分析需要改动哪些文件 
         拆解成可独立交付的子任务 
         指出可能的技术风险和边界情况

创建业务开发专属skill：

在 .cursor/skills/cpp-business/SKILL.md

 
     
      
        
        ---  
        name: cpp-business 
        description: C++ 业务代码开发规范，重点关注内存安全和 RAII

C++ 业务开发规范

代码生成要求

优先使用 std::unique_ptr / std::shared_ptr，禁止裸指针管理资源
类的 5 大特殊成员函数（构造/析构/拷贝/移动/赋值）要么默认、要么显式
头文件中只放声明，实现放 .cpp，减少编译依赖
使用 #pragma once 或 include guard

错误处理

不使用异常？用 std::expected (C++23) 或 tl::expected
资源泄漏检查：每条 new 必须有对应的 delete（或用智能指针）

性能要求

避免不必要的拷贝：参数用 const&，返回值用移动语义
循环中不要频繁构造临时对象
热路径代码禁用 RTTI 和 dynamic_cast

测试要求

核心逻辑生成对应的单元测试
边界情况：空值、极限值、网络异常

完成后自查

有没有内存泄漏风险？
const 正确性是否保证？

头文件依赖是否最小化？

 
     
      
        
        // 在 Cursor 中输入：  
        使用 cpp-business skill，实现一个线程安全的用户会话管理器 SessionManager， 支持：

创建会话（返回 session_id）
根据 session_id 获取会话数据
销毁过期会话

要求：

使用 shared_ptr 管理会话生命周期
使用 std::shared_mutex 实现读写锁
会话过期时间可配置
```
 
```

项目架构设计 Skill

核心工作流：需求分析 → 架构方案对比 → 脚手架生成 → 架构文档固化

创建架构师Skill：.cursor/skills/architect/SKILL.md

 
    
     
       
       ---  
       name: cpp-architect 
       description: C++ 项目架构设计专家，负责技术选型和模块划分

C++ 架构设计规范

技术选型决策表

必须包含：

编译器版本（C++17/20/23）
构建系统（CMake/Bazel）
包管理（vcpkg/Conan）
测试框架（GoogleTest/Catch2）
日志库（spdlog）
序列化（protobuf/nlohmann/json）

模块划分原则

按编译单元组织：每个模块有独立的 include/ 和 src/ 目录
接口与实现分离：公开接口放 include/，实现放 src/
最小头文件原则：头文件只包含必要的依赖

ABI 稳定性策略

需要跨版本兼容的库使用 PIMPL 模式
导出接口只使用纯虚类 + 工厂函数

禁用内联函数在导出类中

 
     
      
        
        使用 cpp-architect skill，设计一个"实时数据采集与处理系统"：

需求：

从多个传感器采集数据（1000 Hz）
实时处理（滤波、特征提取）
数据存储和回放
提供查询 API

约束：

延迟要求 < 1ms
运行在 ARM Linux 上
内存受限（1GB）
团队熟悉 C++17

请输出：

技术选型决策表
模块划分图（Mermaid）
关键接口定义
CMake 项目结构

基于上面的架构方案，生成 CMakeLists.txt：

支持交叉编译（ARM）
分离 Debug/Release 配置
集成 GoogleTest 和 benchmark

可选组件（根据传感器类型启用）

代码重构 Skill

创建三个专用subagent，在 .cursor/agents/ 下创建：

依赖分析Agent（cpp-dependency-analyzer.md）：

 
     
      
        
        name: cpp-dependency-analyzer  
        description: 分析 C++ 项目的头文件依赖、循环依赖、编译时间瓶颈 tools: [read_file, grep, bash] prompt: | 你是 C++ 依赖分析专家。给定一个模块，分析： 
         
         头文件依赖图：哪些头文件被包含，是否有循环包含 
         编译时间杀手：找出在 .h 中包含了重量级头文件（如 
          
            、 
           
             ） 
            
           
         前向声明机会：哪些 #include 可以替换为前向声明 
         PIMPL 适用场景：识别可以通过 PIMPL 隐藏实现的类

输出格式：Mermaid 依赖图 + 优化建议列表

 内存安全审计 Agent (cpp-memory-auditor.md)： 
   
    
      
      name: cpp-memory-auditor  
      description: 审计 C++ 代码的内存安全问题 tools: [read_file, grep] prompt: | 你是 C++ 内存安全专家，检查： 
       
       裸指针管理资源的地方（new/delete 未配对） 
       悬空指针风险（返回局部变量的地址、迭代器失效） 
       异常不安全代码（资源泄漏路径） 
       未初始化的变量 
       数组越界风险 
       
      对每个问题，给出修复建议和代码示例。

 重构影响评估 Agent (cpp-impact-analyzer.md) 
   
    
      
      name: cpp-impact-analyzer  
      description: 评估 C++ 代码改动的影响范围 tools: [read_file, grep, bash] prompt: | 分析修改特定函数/类的影响： 
       
       直接调用方（包括模板实例化的隐式调用） 
       间接依赖（通过虚函数、回调函数） 
       头文件传递依赖（改 A.h → 所有 include A.h 的文件需要重新编译） 
       ABI 兼容性影响（如果这是动态库接口） 
       
      输出：影响文件列表 + 预估重编译成本

 使用方案： 
   
    
      
      # 第一步：让 Subagents 并行分析  
      @cpp-dependency-analyzer 分析 src/legacy/network/ 模块的依赖关系 @cpp-memory-auditor 审计 src/legacy/network/TcpConnection.cpp @cpp-impact-analyzer 评估把 TcpConnection 改成智能指针管理的影响 
      第二步：用 Plan 模式制定重构计划 
      切换到 Plan 模式： 基于分析结果，制定渐进式重构计划，要求： 
       
       每一步都能编译通过 
       不改变公有接口（保持 ABI 兼容） 
       优先解决内存泄漏问题 
       
      第三步：执行重构 
      使用 cpp-business skill，按计划执行第一步：将裸指针改成 unique_ptr

 目录设计方案 
   
    
      
      teamtalk-项目根目录/  
      ├── .cursor/ │ ├── rules/ # 全局规则（始终生效） │ │ ├── general.mdc # 通用编码规范 │ │ ├── cpp-standards.mdc # C++ 标准规范 │ │ ├── teamtalk-specific.mdc # TeamTalk 专属规则 │ │ └── security.mdc # 安全规范 │ │ │ ├── skills/ # 按需加载的技能包 │ │ ├── teamtalk-client/ # Windows 客户端开发技能 │ │ │ ├── SKILL.md │ │ │ └── references/ │ │ ├── teamtalk-server/ # 服务器开发技能 │ │ │ ├── SKILL.md │ │ │ └── references/ │ │ ├── db-schema/ # 数据库设计技能 │ │ │ └── SKILL.md │ │ ├── protocol-analyzer/ # 协议分析技能 │ │ │ └── SKILL.md │ │ └── performance-tuner/ # 性能调优技能 │ │ └── SKILL.md │ │ │ ├── agents/ # 专用 Subagents │ │ ├── dependency-analyzer.md │ │ ├── memory-auditor.md │ │ ├── protocol-debugger.md │ │ ├── db-optimizer.md │ │ └── windows-specific.md # Windows 特有（COM、Win32 API） │ │ │ ├── templates/ # 代码模板 │ │ ├── module.h.tmpl │ │ ├── module.cpp.tmpl │ │ ├── service.h.tmpl │ │ ├── unit-test.cpp.tmpl │ │ └── cmake-module.txt.tmpl │ │ │ ├── scripts/ # 辅助脚本 │ │ ├── analyze_deps.py # 依赖分析 │ │ ├── find_circular.py # 循环依赖检测 │ │ └── proto_gen.sh # protobuf 生成 │ │ │ ├── context/ # 项目上下文知识库 │ │ ├── architecture.md # 架构文档 │ │ ├── known-issues.md # 已知问题和 workaround │ │ ├── module-index.md # 模块索引 │ │ └── refactoring-notes.md # 重构笔记 │ │ │ └── config.json # Cursor 配置文件 │ ├── .cursorrules # 根规则文件（最简单方式） └── .vscode/ # VS Code 配置（可选） 
      ├── settings.json └── tasks.json