Cursor AI 协同开发最佳实践，助您驾驭智能，告别混沌。
最高效的 AI 协作始于最清晰的规划。在敲下第一行代码前，先为 AI 铺设好轨道。
1. 向规划 AI 提需求
用 Claude/ChatGPT 定义项目目标，让它提问、自我批判，生成详尽计划。
2. 生成"给 AI 的指令"
将计划转化为给 Cursor 的、清晰具体的步骤化指令 (instructions.md)。
3. 在 Cursor 中执行
让 Cursor 参照指令文件，专注、高效地完成编码任务。
通过配置文件和全局设置，为 AI 设定行为边界，让它始终在你的掌控之中。
创建此文件，定义项目级的宏观规则（如代码风格、技术栈偏好），AI 将始终遵循。
排除 `node_modules`、日志、构建产物等无关文件，防止 AI 被噪音信息干扰。
在设置中修改“Rules for AI”，要求 AI 回答简洁、提供多种方案、重技术细节。
将常用的指令（如“重构这段代码”、“添加测试”）保存起来，一键调用。
将复杂的任务分解，通过“小步快跑”的迭代循环，与 AI 共同构建稳健的应用。
先写一个失败的测试
让 AI 编码以通过测试
若失败，分析并修复
运行测试验证代码
避免自动索引全项目。通过 `@` 精确引入文件/符号，保持上下文简短、相关。当任务切换或上下文过长时，果断开启新聊天。
AI 生成大量代码后，及时 `git commit`。这不仅是备份，更是创建安全的“回滚点”，让你敢于大胆尝试。
在 Prompt 中鼓励 AI 进行“Chain of Thought”，如“请先分析问题，然后列出步骤，最后生成代码”，以提高输出质量。
(可选) 开启此模式，允许 AI 自行运行 `npm test`, `vitest`, `tsc` 等命令，创建测试文件，实现更自动化的 TDD 流程。
当陷入困境时，利用外部工具和结构化求助，快速定位并解决问题。
当 Cursor 卡住时，让它生成一份报告，包含所有相关文件列表、功能说明和遇到的问题。这份报告是求助的绝佳材料。
使用此工具将项目中的相关代码、配置打包成一个可供 GPT/Claude 直接“消化”的页面，便于外部 AI 分析全局问题。
利用 MCP (Managed Context Provider) 等工具，让 AI 可以参考最新的 API 文档，避免使用过时信息。
成功的 AI 协同开发，是以下核心能力的综合体现。