零程式設計用Cursor開發？你想多了！Cursor AI 15個實用避坑技巧

作者: Axton 原始連結: 原始連結

1. Cursor 的核心功能與局限性

1.1 Composer：專案框架生成器

Cursor 的 Composer 功能堪稱革命性創新，它能夠根據使用者的需求自動生成整個專案的框架結構。例如，當你告訴 Composer 你需要建立一個使用 OpenAI API 來翻譯 SRT 字幕檔案的 Web 應用，並且希望部署在 Vercel 上時，它會為你選擇最合適的技術架構，並自動建立所需的目錄和檔案。

然而，Composer 也存在一些值得注意的局限性：

對話歷史不能儲存：這是最讓人頭痛的問題之一。當你退出 Cursor 後，所有在 Composer 中的對話都會被清除。雖然 Composer 視窗有"Show History"功能，但這個歷史記錄僅存在於 Cursor 的執行期間。因此，如果有重要的對話內容，你需要手動複製並儲存到其他筆記應用中。
檔案更新可能中斷：有時候，由於網路問題或語言模型的原因，Composer 可能會在檔案更新到一半時停止。這時千萬不要點擊"Accept All"，否則可能會用損壞的檔案替換原檔案。
檔案檢索問題：Composer 偶爾會出現無法檢索到檔案的情況。例如，它可能會說"如果你的專案中有 app.py檔案，你需要怎麼怎麼改"，這時你需要明確告訴它專案中確實有這個檔案，並請求它直接修改。

1.2 AI 對話的優勢與注意事項

Cursor 的 AI 對話功能允許使用者透過自然語言與 AI 助手互動，這大大提高了程式設計效率。但在使用過程中，我們也需要注意以下幾點：

謹慎使用"Apply"和"Accept"：不要急於接受 AI 的所有建議。即使你不懂程式碼，也應該仔細檢查 Cursor 計劃修改的內容。AI 可能會無意中刪除或簡化重要的程式碼邏輯，特別是自訂的 prompt。
上下文遺失：在經過幾次較長的對話後，Cursor 可能會遺失上下文。例如，它可能會忘記之前討論的翻譯策略，轉而建議一種完全不同的方法。這時需要我們及時提醒和糾正。
模型選擇：Cursor 有時會自作主張地將 GPT 模型更改為 GPT-4，即使你明確指定使用其他模型。這不僅可能影響效能，還可能增加不必要的成本。

2. 高效使用 Cursor 的技巧

2.1 任務分解的重要性

在使用 Cursor 開發複雜應用時，任務分解是一個關鍵策略。將大任務拆分為更小、更易管理的部分有以下好處：

提高準確性：AI 在處理小而具體的任務時表現更佳。
便於審核：小規模的更改更容易檢查和理解。
降低錯誤風險：如果出現問題，影響範圍會更小，更容易修復。例如，在開發字幕翻譯應用時，你可以先專注於完成前端介面，然後再處理後端邏輯。或者先實現基本的翻譯功能，再新增進階特性如時間戳對齊。

2.2 利用 @web 獲取最新資訊

AI 模型的訓練資料通常有幾個月的滯後，這在快速發展的技術領域可能導致資訊過時。Cursor 提供了 @web 命令，允許 AI 在完成任務前檢索最新的線上文件。

使用方法：在你的指令中加入 @web，例如：

"@web 請檢查 Vercel Blob 的最新文件，確保你的程式碼符合最新的 API 規範。"

這樣，Cursor 就會去網上搜尋最新的相關資訊，大大提高了程式碼的準確性和時效性。

2.3 版本控制與備份

在使用 Cursor 進行開發時，做好版本控制和備份工作至關重要。以下是一些建議：

使用 Git：定期提交你的更改，這樣你可以隨時回滾到之前的版本。
本地備份：對於重要的程式碼片段，特別是自訂的 prompt，可以定期複製到本地檔案中。
分支開發：在嘗試大的改動前，建立一個新的分支，這樣可以安全地實驗而不影響主程式碼。

記住，AI 雖然強大，但並非萬能。它可能會意外刪除或修改重要程式碼，所以保持警惕和備份習慣是非常必要的。

3. Cursor 在實際專案中的應用

3.1 字幕翻譯應用案例分析

透過使用 Cursor，我成功開發了一個字幕翻譯的 Web 應用。這個專案很好地展示了 Cursor 的能力，同時也暴露了一些局限性。

應用特點：

支援多語言翻譯
使用 Gemini 1.5 Flash 模型
部署在 Streamlit Cloud 上

開發過程中的關鍵點：

模型選擇：最初計劃使用 GPT-4，但考慮到成本因素，最終選擇了 Gemini 1.5 Flash。這個決策過程展示了在 AI 開發中需要平衡效能和成本。
翻譯策略：原計劃是先翻譯整段文字，再拆分對應時間戳。但在實際開發中發現這種方法難以準確對齊時間戳，最終不得不簡化為逐句翻譯。
效能優化：在測試階段發現一個嚴重的效能問題 —— 單次執行消耗了 44 萬個 token。透過程式碼審查，發現 Cursor 生成的程式碼在維護所有翻譯的歷史記錄，而不僅僅是當前會話的歷史。這個案例強調了理解和優化 AI 生成程式碼的重要性。

3.2 非程式設計師使用 Cursor 的可能性與挑戰

雖然 Cursor 大大降低了程式設計的門檻，但對於完全沒有程式設計經驗的人來說，僅依靠 Cursor 完成複雜應用的開發仍然面臨挑戰：

程式碼理解：即使不寫程式碼，也需要能夠理解程式碼邏輯，這對非程式設計師來說是一個較大的障礙。
問題診斷：當 AI 生成的程式碼出現問題時，非程式設計師可能難以定位和解決問題。
效能優化：如上述字幕翻譯應用的案例所示，優化 AI 生成的程式碼需要一定的程式設計知識。
架構設計：雖然 Cursor 可以生成基本框架，但優化整體架構仍需要專業知識。

然而，這並不意味著非程式設計師就無法利用 Cursor。對於簡單的任務，如建立基本的網頁或簡單的資料處理腳本，Cursor 仍然是一個強大的工具。關鍵是要認識到工具的局限性，並在必要時尋求專業幫助。

4. Cursor 使用的最佳實踐

4.1 提高 AI 互動效率的技巧

清晰具體的指令：給 Cursor 的指令越具體，得到的結果就越準確。例如，不要只說"優化這段程式碼"，而應該說"優化這段程式碼以減少 API 呼叫次數"。

分步驟提問：複雜的任務可以分解成多個小步驟。每完成一步，檢查結果後再進行下一步。
利用上下文：在長對話中，經常提醒 AI 之前討論的重點，保持上下文的連貫性。
學會拒絕：當 Cursor 的建議不合適時，要明確拒絕並解釋原因。這有助於 AI 更好地理解你的需求。

4.2 程式碼審查和優化

即使是 AI 生成的程式碼，也需要仔細審查和優化：

逐行檢查：特別注意 AI 修改或刪除的部分，確保重要邏輯沒有被改變。
測試驅動：為 AI 生成的程式碼編寫單元測試，確保功能正確。
效能分析：使用效能分析工具檢查程式碼效率，特別是在處理大量資料或頻繁 API 呼叫的情況下。
程式碼重構：AI 生成的程式碼可能結構不夠優雅，可以考慮重構以提高可讀性和可維護性。

4.3 持續學習和適應

Cursor 和其他 AI 程式設計工具正在快速發展，保持學習和適應新功能非常重要：

關注更新：定期查看 Cursor 的更新日誌，了解新功能和改進。
參與社群：加入 Cursor 使用者社群，分享經驗和學習他人的使用技巧。
實踐實踐再實踐：只有透過不斷實踐，才能真正掌握 Cursor 的各種功能和最佳使用方法。
結合傳統程式設計：不要完全依賴 AI，繼續學習和提高傳統程式設計技能，這樣可以更好地理解和優化 AI 生成的程式碼。

5. 結論與展望

Cursor 作為一款強大的 AI 輔助程式設計工具，無疑為開發者和非開發者 alike 打開了新的可能性。它能夠顯著提高程式設計效率，特別是在處理重複性任務和生成基礎程式碼結構方面。然而，我們也需要清醒地認識到它的局限性。對於有經驗的程式設計師，Cursor 可以成為得力助手，加速開發過程，但不能完全取代人類的創造力和問題解決能力。對於非程式設計師，Cursor 降低了程式設計的入門門檻，使得建立簡單應用成為可能，但要開發複雜的商業級應用仍然面臨挑戰。展望未來，我們可以期待 AI 程式設計工具的進一步發展：

更強的上下文理解能力，減少資訊遺失問題。
更精準的程式碼生成，減少人工干預的需求。
更好的專案管理整合，支援從需求分析到部署的全流程。
更強大的自然語言處理能力，使非程式設計師更容易使用。

無論如何，AI 程式設計工具正在重塑軟體開發的格局。透過掌握本文提到的這些技巧和最佳實踐，你將能夠更好地駕馭 Cursor 這樣的工具，在 AI 輔助開發的浪潮中保持領先優勢。

記住，工具再強大，也只是工具。真正的價值在於使用工具的人的創造力和判斷力。讓我們擁抱 AI 帶來的機遇，同時不斷提升自己的核心競爭力。