12个高效让Cursor改bug的技巧，彻底解放AI编程生产力

今天聊个让所有AI Coder都“红温”的话题：用Cursor改Bug，怎么就那么容易翻车？需求描述得清清楚楚，它却越改越乱，好不容易修好一个，又带出仨新的，简直心态爆炸！😭

经过大量的实战和踩坑，我总结出了一套驯服Cursor的绝招。这一切，要从我发现的一个“自虐式”提示词开始，它堪称点醒我的“当头一棒”：

哦，不对，是这个：

“你要每次都用审视的目光，仔细看我的输入、我的潜在问题，你要犀利地提出我的问题。并给出明显在我思考框架之外的建议。你要觉得我说得太离谱了，你就骂回来，帮助我瞬间清醒！”

看到没？这才是和AI协作的正确打开方式，我们和AI是一起完成工作的，所以可以相互提(ma)醒

AI不是全知全能的神，是一个能力超强，但毫无项目经验的实习生。

好了，心态摆正，咱们直接上干货！以下是我总结的12个让Cursor丝滑改Bug的绝招，希望能让你和AI的协作效率直接起飞！🚀

1️⃣ 范围控制：最小化改动，小步快跑

这是必须遵守的核心原则！当AI开始胡乱修改，很可能是你给的自由度太高了。也就是说，AI往往会做太多了。

• 限定修改范围：在给AI下达指令时，明确告诉它：“只改动xx文件里的xx部分，不要改动其他地方。” 限制它的“表演欲”，避免它为了解决一个表象问题，大范围修改底层代码，导致整个项目崩溃。

• 小步迭代：养成“小步迭代，完成一个小步骤就保存代码”的习惯。任何一个微小的、正确的进展，立刻git commit。这样即使AI后面改崩了，你也能轻松回滚，不至于前功尽弃。

参考实践：

请只修改 src/components/UserProfile.js 这个文件。具体来说，只在 handleUpdate 函数内部添加逻辑，用于在更新成功后弹出一个提示。绝对不要修改组件的 state 结构或任何其他文件。

2️⃣ 测试先行：用测试用例给AI戴上“紧箍咒”

与其事后亡羊补牢，不如采纳“测试先行”（Test-Driven Development）的开发模式。这招太绝了！

先为你的功能或Bug修复编写好测试用例，然后把这些测试用例交给Cursor，让它生成代码，直到所有测试通过。这就像给孙悟空戴上紧箍咒，AI的所有修改都必须以通过测试为目标，大大降低了“自由发挥”导致的出错概率。

测试示例也是直接让AI生成就好了。

参考实践：

这是一个用于计算阶乘的函数 factorial 的测试用例（使用Jest）：

// factorial.test.jsconst factorial = require('./factorial');

test('calculates the factorial of 5', () => {

expect(factorial(5)).toBe(120);

});

请在 factorial.js 文件中实现 factorial 函数，使其能通过这个测试。

3️⃣ 文档驱动：先谋后动，设计文档是“圣经”

很多时候，代码越改越乱，根源在于需求和设计本身就不清晰。专业的做法是先谋后动。

• 先规划再编码：在动手前，先把需求、技术栈、UI设计、数据结构等想清楚，形成文档。
• 拆分文档：一个非常实用的技巧是，可以把前后端的需求分开写在不同的md文件里，比如frontend.md和backend.md。清晰地列出项目目标、技术栈、要解决的问题、参考文档、项目结构等。这样AI的上下文更清晰，犯错率更低。

参考实践：

“请根据以下Markdown设计文档，实现一个React的 CharacterCounter 组件：

### 组件：CharacterCounter

功能: 实时显示输入框中的字符数和最大字符限制。

Props:

- `maxLength` (number): 最大允许的字符数。

UI:

1. 一个`textarea`输入框。

2. 输入框下方显示文本，格式为 `当前字符数 / maxLength`。

3. 当字符数超过 `maxLength` 时，计数文本变为红色。

```”

4️⃣ 规则至上：用.cursor/rules给AI立规矩

Cursor的.cursor/rules目录是驯服AI的神器，但很多人没用好。我们可以用它来给AI立规矩。

• 定义项目规则：把项目中通用的结构、参数、编码规范、限制条件等，写成规则放在.cursor/rules目录下。在一个项目完成后，还可以用/generate rules命令让AI自动为当前项目生成规则，方便下次复用。
• 全局生效：对于必须遵守的铁律，记得在规则文件里设置为Always，这样每次请求它都会加载，避免“失忆”。

参考实践： (.cursor/rules文件)

在你的项目根目录创建 .cursor/rules/api-style.mdc 文件，并写入：

Rule Type: Always

---

所有与后端API交互的函数必须遵循以下规则：

1.必须使用`async/await`语法。

2.必须包含`try...catch`块来处理错误。

3.在`catch`块中，必须调用`logger.error()`记录错误信息。

4.函数命名必须以`fetch`或`post` 开头。

分享一个收集了很多Cursor规则文件的仓库：

https://github.com/sanjeed5/awesome-cursor-rules-mdc/tree/main/rules-mdc

现在，Cursor也能自动生成规则了。

我在之前分享的浏览器插件开发的文章就就有用到： https://mp.weixin.qq.com/s/R-EyuFpWy5GL5w4n715F-w

5️⃣ 持续重构：别让AI的“代码屎山”埋了自己

AI在反复修改后，会产生大量废弃、冗余的代码。这些“垃圾”不仅影响性能，还会在后续修改中误导AI，让它陷入歧途。

• 定期清理：要不断地让AI执行整理和清理操作，合并相似逻辑，删除废弃代码。
• 小心求证：清理时要格外小心！别让AI直接动手。先让它“给出清理方案”，你审查通过后，再让它“再三检查相关调用关系”，最后才执行删除。否则，它很可能大笔一挥，把正在使用的代码也给干掉了。

参考实践：

请分析 src/utils/dataProcessing.js 这个文件。里面有 processUserData 和 processAdminData 两个函数，逻辑非常相似。请不要直接修改，先提出一个重构方案，将它们的共用逻辑提取到一个新的、可复用的 processData 核心函数中，并说明如何修改原有两个函数来调用这个新函数。

6️⃣ 迭代调试：打不过就“换个姿势”再来

当AI对一个Bug反复修改都解决不了时，别跟它死磕，可以试试这些迭代调试的技巧：

• 新开聊天：试试新开一个chat，清空上下文，重新描述问题，可能会有奇效。
• 增加调试信息：让AI先别急着修复，而是“增加调试输出项”。然后你运行代码，把详细的报错信息、日志喂给它，让它基于更充分的信息再次分析。
• 引导AI自问自答：当AI对某个库不熟，表现为库里的方法名和数据类型乱编时，可以引导它：“请你进行多轮自问自答，找出可能的原因，并加日志定位。”

参考实践： (分步调试指令)

我的应用在点击保存按钮时崩溃了，控制台显示 TypeError: Cannot read properties of undefined。

第一步: 不要修复它。请在 src/pages/EditForm.js 的 handleSave 函数的入口处，添加 console.log 来打印所有传入的参数和相关的state值。

第二步: 把修改后的代码给我，我去复现问题并把日志发给你。

7️⃣ 全局视野：让AI“通读全文”再动手

我发现了一种高级用法，我称之为“全局视野”或“链式思辨”。有时候AI改不对，是因为它只看到了局部。

通过@folders等命令，强制AI阅读整个项目的核心代码和文档，让它建立起全局观。虽然这会消耗更多token，但对于复杂的修改，这是确保方向正确的必要投资。

参考实践： (全局上下文指令)：

@folders(src/api, src/hooks, src/components/dashboard)

我需要创建一个新的图表组件。请分析 src/api 中的数据获取函数、src/hooks 中现有的数据处理hook，以及 src/components/dashboard 中已有的组件风格，然后为我生成一个新的 RevenueChart.js 组件，确保它复用了现有的数据流和样式规范。

8️⃣ 人工审查：你才是最终的“代码守门员”

我们必须拥有审查其代码质量、发现其逻辑谬误的能力。比如，你得能看懂AI写的代码，才能判断它的修改是否合理。

AI再强，也只是副驾驶。它可能会写出看似能跑但存在安全隐患的代码（比如把数据库key写在前端），这些都需要你亲自把关。记住，你才是最终的“代码守门员”。

参考实践：

你刚刚提供了一段用于处理用户输入的代码。现在，请切换到资深安全工程师的角色，重新审查这段代码，专门检查是否存在SQL注入或XSS跨站脚本的风险。以列表形式报告你发现的潜在问题和建议的修复方案。

9️⃣ 可视化沟通：一张图胜过千言万语

当逻辑复杂时，纯文字沟通效率低下。一个非常有效的技巧是让AI输出流程图。新版的Cursor已经支持直接渲染Mermaid图表，这是一个非常强大的功能。在修改复杂逻辑前，让AI先生成流程图，你确认无误后，再让它写代码，可以避免大量返工。

参考实践：(Mermaid图表指令)：

在编写登录流程的代码之前，请先为我生成一个Mermaid序列图(sequence diagram)，清晰地展示以下流程：

用户在客户端提交表单。

客户端向认证服务器发送API请求。

服务器验证凭据。

服务器生成JWT并返回给客户端。

我将先确认图表逻辑，然后再让你继续写代码。

有这个图，跟Cursor沟通是不是就更清晰了？

（提醒：1.0版本后Cursor在对话框里就能直接画Mermaid图了）

🔟 善用工具：用MCP和Context7给AI“实时补课”

AI的知识库是滞后的，面对新框架、新API时常常“一本正经地胡说八道”。这里的解决方案就是利用MCP工具，比如Context7。

Context7能为AI实时提供最新、最准确的官方文档。当你要用某个库时，先让AI通过Context7阅读一遍最新文档，再进行开发，可以有效避免它使用过时的API。

参考实践：红温了！Cursor又乱写代码？1分钟装上Context7 MCP享受实时文档检索服务

对于开发网页相关功能的，可以使用PlaywrightMCP工具，让Cursor去看看自己到底写了啥：用Cursor「自动开发」Playwright网页自动化脚本，并打包成api给工作流调用

1️⃣1️⃣ 不当傻瓜：敢于追问“白痴”问题

我有一个重要的心得，就是不介意让自己当傻瓜。面对AI，不要有“形象包袱”。

遇到不懂的，哪怕是再基础、再白痴的问题，也要大胆问，反复问，让它用你听得懂的方式讲解。很多深层次的逻辑问题，就是在这种刨根问底中被发现的。

参考实践：

你建议我在这里使用 useCallback hook。我不太理解。请像对一个5岁的孩子解释一样(ELI5)，告诉我为什么直接传递函数会导致性能问题，而 useCallback 是如何解决这个问题的。请用一个生活中的简单比喻。

1️⃣2️⃣ 氪金变强：别在生产力工具上“薅羊毛”

最后，也是最实在的一点：要舍得投资。

强大的模型（如GPT-o3、Claude 4）、更长的上下文、更快的响应速度，都需要成本。在能极大提升生产力的工具上，适当的“氪金”是非常明智的投资。别总想着薅羊毛，如果你看中AI带来的价值，这点投入几乎不值一提。

结构和控制是关键

总结下来，用好Cursor的核心，就是把它当成一个能力超强但心智尚不成熟的初级开发者。你需要提供清晰的指导（文档和规则） 、严格的审查（代码审查和测试）和持续的反馈（小步迭代和调试） 。掌握了这些，你的AI编程效率绝对能上一个新台阶！

你还有什么独家的“驯服”AI技巧吗？或者在使用中踩过什么大坑？欢迎在评论区留言交流，我们一起探索AI编程的更多可能！

以上，

文章来自于“饼干哥哥AGI”，作者“饼干哥哥”。