在使用Cursor这类AI编码工具时，很多开发者发现AI生成的代码常常不符合预期。事实上，如果没有正确引导，AI可能在10次中有8次会弄乱你的代码库。以下是确保Cursor代码符合你需求的实用方法。
1. 重视规划胜过执行
AI编码成功的关键是：70%规划，30%执行。
大多数开发者直接跳入编码阶段，期望AI能神奇地写出完美代码。这种方式几乎不会成功。没有适当的上下文和结构，AI会做出假设，导致输出不准确。
关键是为AI提供清晰的输入，让它无需猜测就能理解你的意图。
2. 利用ChatGPT Voice进行规划
在开始编码前，先明确你希望Cursor完成什么。使用ChatGPT Voice来分解：
• 核心想法
• 必要功能
• 应用流程（页面、导航、用户操作）
然后请ChatGPT起草一个结构化的项目大纲，确保在继续之前有明确的目标，指导Cursor生成内容。
3. 使用CodeGuide生成项目文档
AI生成的代码质量取决于它接收的上下文。在使用Cursor前，用CodeGuide生成全面文档，包括：
• 产品需求文档(PRD)
• 技术栈概述
• 文件结构
• 前后端开发指南
• Cursor规则文件
这些文档为AI提供结构化、详细的上下文，避免随机错误。CodeGuide还能提供50步实施计划，确保AI遵循清晰路线图而不是随意猜测。
4. 使用启动套件，不要从零开始
AI编码早期出错的最大原因是开发者期望它处理整个项目设置。更明智的做法是使用预构建的启动套件来：
• 避免设置问题
• 确保有结构化的代码库基础
• 给AI提供坚实的工作基础
启动套件通常包含：
• 预配置的文件结构
• 预安装的依赖项
• 内置的文档文件夹
5. 在Cursor中组建代码库
在实际编码阶段，先设定正确上下文：
1. 在根目录创建Instructions文件夹，添加所有生成的文档
2. 让Cursor阅读文档：
遍历Instructions文件夹中的所有文件，概括你对我项目的理解。3. 按实施计划开始编码：
按照@.implementation-plan.md文件开始编码，从第1步开始。4. 要求Cursor在每步后更新实施计划，以便跟踪进度
6. 设置项目规则：完美AI代码的秘诀
大多数开发者都在与不符合预期的AI代码作斗争，因为他们没有为Cursor设置明确规则。默认情况下，AI会基于模式生成代码，除非你明确告知，否则它不会了解你的具体编码风格。
7. 为什么单一.cursorrules文件不够用
Cursor最初使用单个.cursorrules文件，但存在明显缺陷：
• 一刀切的方法
• AI可能忽略或误解指令
• 对大项目缺乏可扩展性
• 无结构的规则导致不一致的AI响应
8. 使用Cursor的项目规则(.mdc文件)
Cursor通过在.cursor/rules/目录下引入项目规则(.mdc文件)解决了这些问题，提供了对AI生成代码的细粒度控制。
项目规则的优势：
• 规则按模块或文件类型应用
• Cursor只加载相关规则，使AI输出更精确
• 模块化规则易于编辑和更新
9. 项目规则如何提高代码质量
转向项目规则后，AI生成代码质量显著提高：
• 减少AI错误：Cursor遵循严格、范围明确的规则
• 无需重复修正：AI记住编码风格
• 跨项目保持一致的编码标准
• 加快开发周期：生成的代码需要更少修复
10. 构建项目规则的最佳实践
为充分利用项目规则：
保持规则模块化和具体
• 分开前端、后端和数据库规则
使用精确的范围定位
• .tsx → React前端组件
• api/**/*.ts → 后端API逻辑
• /*.sql → 数据库查询
定期更新规则
• 随项目发展调整规则
使用全局规则维持通用编码标准
• general.mdc → 用于代码清晰和可读性的全局规则
总结
成功使用AI生成代码的关键在于：
• 编码前设置清晰的项目上下文
• 使用ChatGPT Voice构建项目结构
• 生成详细文档为AI提供正确指导
• 使用启动套件避免设置问题
• 将项目文档加载到Cursor中
• 使用项目规则(.mdc文件)强制执行编码标准
有了正确的结构和指导，AI将能精确编写符合你需求的代码。