谁能想到，养活了Anthropic半条命的，竟是它最大的对手。

就在昨天，Business Insider再爆猛料，炸出一个魔幻细节：Cursor在早期最疯狂的时候，一度贡献了Anthropic高达40%到50%的收入！

一家初创工具公司，用自己的爆发式增长，反向把底层模型供应商喂大了一半。

这杠杆效应，史诗级，直接拉满。

可就在Cursor把钱源源不断送过去的同时，Anthropic悄悄憋了个大的——Claude Code。

一上线，直接把这个最大金主捅了一刀。

「诡异」的共生，你吃我的肉，我喝你的血

Cursor员工形容和Anthropic的关系，只用一个词：weird——诡异。

Cursor离了Anthropic的模型玩不转。它的编辑器再好用，底层智能全靠Claude驱动。

反过来，Anthropic也离不开Cursor——Cursor用户越暴涨，给Anthropic交的API账单就越夸张。

高峰期，Cursor一家贡献了Anthropic将近一半的营收。

「我们给Anthropic赚了一大笔钱，」一名员工说，「但与此同时，Anthropic手里攥着一个能干掉我们的竞品。」

这就是最经典的平台绑架：你离不开我的模型，我也舍不得你的账单。

看似双赢，实则暗流汹涌——因为供应商随时可以翻脸成对手。

「善意的谎言」：说好的研究项目呢？

在Claude Code正式上线之前，Anthropic高管私下反复向Cursor领导层吹风：别担心，这玩意儿就是个「研究项目」（research effort），不是认真要做的商业产品。

Cursor信了。

结果2025年5月，Claude Code正式上线。

6个月后年化营收破10亿美元。到2026年2月，直接飙到25亿美元——比当时Cursor的20亿还高出约5亿。

速度之快，堪称开发者工具史上最暴力的逆袭。

开发者们开始公开晒图：我把Cursor退了，转投Claude Code。

社交媒体上一片「叛逃」潮。

有人总结得很精辟：Claude Code用更少的Token干更多的活，复杂任务上效率碾压，而且不需要编辑器——一个终端就够了。

说好的「研究项目」，转头变成了25亿美元的杀器。

这一刀，捅在Cursor最痛的地方。

前车之鉴：Windsurf被断供的警钟

如果说Claude Code的爆发让Cursor不安，那么Anthropic对Windsurf动的那一刀，才是真正让他们恐惧的。

2025年6月，OpenAI宣布30亿美元收购AI编程工具Windsurf。

消息一出，Anthropic反应比谁都快——几乎在同一时间，直接切断了Windsurf对Claude 3.5 Sonnet和3.7 Sonnet的API访问。

Windsurf CEO Varun Mohan公开表示愿意全额付费，但Anthropic根本不接这个话。

联合创始人Jared Kaplan把话说的很直白：把Claude卖给OpenAI，这也太奇怪了吧。

这招有多狠？

Windsurf的用户一夜之间体验暴跌，被迫紧急寻找替代方案。

这个活生生的案例证明了一件事：当你把命交给别人的API时，对方随时可以一键拔管。

Cursor高管看在眼里，后背发凉。谁能保证下一个被断供的不是自己？

紧急全员会：自研模型

2026年1月5日，年仅25岁的Cursor CEO Michael Truell召集了一场全员会。一名员工用一个词形容这场会：emergency——紧急。

会上Truell把话挑明：我们必须确保不被甩下。取消一切不必要的会议，你这周可能被临时调去别的组，所有人都要灵活、快速反应。

核心决议只有一个：自研模型，把命攥回自己手里。

会后Cursor双线出击：一边对Claude Code和OpenAI Codex做全面定价对比、安抚最大客户；一边死磕自研代码模型Composer。

Composer底层基于Kimi搭建。到5月发布的Composer 2.5，Cursor说超过85%都是自己的活儿，底层开源模型只占一小块。

工程师的反馈「疯狂正面」——便宜、还快。在Token成本吃紧的当下，这格外值钱。

更关键的是，自研模型让Cursor开始摆脱那个致命的依赖关系。

押注马斯克：不买也拿100亿

自研模型解决了灵魂问题，但算力缺口依然致命。

今年春天，Truell找上了马斯克。

4月21日，他宣布与SpaceX合作，同意今年晚些时候被SpaceX以600亿美元收购。

根据SpaceX的S-1上市文件，若任何一方反悔，SpaceX要付15亿美元终止费加85亿美元免费算力——合计100亿美元的「分手费」。

这位多年零薪水、18岁10分钟交卷编程测试、15岁做编程游戏拿下1万美元奖金的25岁MIT毕业生，正带着Cursor从一家编辑器公司蜕变为模型和算力的争夺者。

目前Cursor年化营收已冲到40亿美元，坐拥700名员工，服务64%的财富500强。

「这确实有点疯狂，」Truell说，「我们很清楚这有多特别、多前所未有。」

结语

回头看这条时间线，才能看清权力是怎么一步步换手的。

一年前，Cursor还是Anthropic账本上最大的金主。

那时候的Anthropic需要Cursor，远比Cursor自以为的更多。

但Claude Code改变了一切。当Anthropic自己的编程工具冲到25亿美元年化营收，它就不再需要靠Cursor来填充报表了。

而Cursor也被迫自研Composer、绑定SpaceX算力，把每一根曾经伸向Anthropic的生命线，一条条切断。

曾经互相喂养的两家公司，如今在同一条赛道上迎面互搏。

AI编程这场仗，早就不再是「谁的编辑器更好用」。

它升级成了一道更冷酷的命题——谁，握住了模型、算力和开发者入口这三道命门。

作者：ASI启示录

来源：新智元

SpaceX 对 Cursor 的收购，终于尘埃落定了。

刚刚，美国证券交易委员会 SEC 公告显示，SpaceX 宣布将通过全股权交易收购 AI 编程工具 Cursor 的母公司 Anysphere。该交易使得 Cursor 的估值达到了 600 亿美元。

这一收购消息发布前仅数日，SpaceX 刚刚完成从火箭公司向 AI 企业的转型，并在纳斯达克轰动上市，首日市值即突破 2 万亿美元，使其一跃成为全球市值最高的企业之一。上市第 2 天，SpaceX 再涨近 20%，当前市值已达 2.5 万亿美元。此次收购旨在加速 SpaceX 在企业级 AI 市场的布局。

此次交易后，Cursor 将成为 SpaceX 的全资子公司，Cursor 的股东将获得 SpaceX 的 A 类股份，交换比例将基于交易完成前 SpaceX 7 天平均股价。不过，该交易仍须经监管批准及符合惯常交易完成条件。

SpaceX 表示，预计该合并交易将于 2026 年第三季度完成。

其实，SpaceX 对 Cursor 的关注已持续数月。该公司曾在 4 月表示，已获得一项选择权：要么在今年晚些时候以 600 亿美元收购 Cursor，要么以 100 亿美元的价格达成新的合作伙伴关系，并提供算力支持。

这是一个较为罕见的交易结构设计。当时，Cursor 原本正处于一轮由 a16z、英伟达等领投的 20 亿美元融资的最后阶段，投后估值约 500 亿美元。SpaceX 强势介入并「截胡」，实现了算力与股权的深度绑定。

现在 SpaceX 在完成上市后，凭借公开市场充沛的资金与股票流动性，正式行使了这项 600 亿美元的看涨期权。

Cursor 与 OpenAI、Anthropic 等公司并列，是硅谷少数几家通过人工智能实现代码编写自动化、从而吸引大量开发者的初创企业。

根据 Cursor 本月早些时候向路透社分享的公司数据，自 2022 年成立以来，Cursor 业务迅速扩张，其年度 B2B 收入约为 26 亿美元，企业销售额增长尤为迅猛。

对于 SpaceX 旗下的 Grok 团队来说，收购 Cursor 有着重要意义。上个月马斯克官宣新模型时就提到，他们在新模型的后训练加入了大量来自 Cursor 的数据，并且这一数据源还将继续扩充。众所周知，Cursor 是开发者实际使用的 AI 代码编辑器，数据包含真实的工作流（写代码、调试、迭代、修复 bug 等），是「人类开发者如何思考」的映射，其价值非常独特。

因此，这笔交易有望为 Grok 团队在 AI 编程市场赢得更稳固的立足点，而该领域此前一直是他们相对落后的板块。

虽然 Cursor 是过去两年增长最快的 AI 产品之一，并在 2025 年引领了 Vibe Coding 风潮，但其命门在于底层模型高度依赖竞争对手。它的核心体验建立在调用 Anthropic 和 OpenAI 的模型之上，随着这些巨头推出自己的原生代码工具（Claude Code 和 Codex），Cursor 面临着被断供和利润率被极限挤压的双重危机。

并入 SpaceX 后，Cursor 可以直接使用马斯克旗下 xAI 位于孟菲斯的 Colossus 超算中心，有了近乎无限算力的托底，Cursor 可以从单纯的应用层开发，转向直接训练旗舰级代码大模型。

目前尚不清楚该交易是否会影响 SpaceX 对外出租数据中心的现有协议。最近数周，SpaceX 已与 Anthropic 及谷歌达成协议，合计以年度约 260 亿美元的规模租赁云计算能力。

这两项协议均包含 90 天终止条款，意味着 SpaceX 可在必要时迅速收回计算资源。

作者：张倩、泽南

来源：机器之心

上次分享了 MasterGo 链接 MCP 的教程，评论区有小伙伴问：

有 Figma版本吗？

当然有！

这篇就做一件事：把 Figma MCP → Cursor → 页面还原 这条链路，用最少步骤跑通。

先说结论

市面上很多教程一上来就让你配环境、跑命令、填 Token，对新手小白来说很容易被劝退。

但如果你的目标只是：

让 Cursor 读到 Figma 设计稿，并基于设计稿尝试生成页面

那其实可以走更简单的路线：

不装 Node，不手填 Figma Token，直接用官方 Remote MCP 授权连接。

这篇会主要推荐两种方式（二选一使用即可）：

1. 方式 A：插件托管，最简单，推荐优先使用
2. 方式 B：添加 Remote MCP 地址，方式 A 不成功时使用

这篇能帮你解决的4个问题

1、在 Cursor 里接上 Figma MCP （最简单的方式，1 分钟搞定）

2、完成 Figma 授权

3、验证 AI 是否真的读到设计稿

4、用一个页面做基础还原，并在文末附上案例效果和文件结构参考供下载参考

这篇的重点不是追求“一次生成 100% 高保真页面”，而是先把最基础的链路跑通。

先跑通，再谈精修

需要准备的 2 个工具 + 1 个连接入口

Cursor：主工作台 （付费版体验更完整，免费版也有一定额度，本教程的基础流程够用）

Figma：提供设计稿 （推荐付费版，免费版只有很少量的读取额度， Web 端&桌面端都可，本教程选的 Web 端）

Figma MCP：让 Cursor 能读取 Figma 结构 ，两种方式二选一

(这里再解释一下：Node.js 不是今天主流程的必需品。只有当你去折腾第三方 npm 包时才需要装它。小白今天不用管！)

2 种配置方式：先选 A，失败再用 B

准备工作：

配置之前，我们还需要工具准备和新建项目，这里不赘述

可参考这篇：https://mp.weixin.qq.com/s/A21ofIsgYWI_E8tz9crv_w

详细过程可以看第一、二步骤

Figma MCP 的接入方式不止一种，所以很多人看教程时会觉得混乱。

本质原因是：大家说的“接入 Figma MCP”，可能不是同一件事。

为了不走弯路，直接看这个表，本文也重点只讲方式 A 和 B：

一句话建议：

第一次尝试，直接走 方式 A。

如果方式 A 没成功，再试 方式 B。

方式 A：插件托管，最简单，推荐优先使用

第一步：插件安装

Cursor 聊天框输入：

/add-plugin figma

然后在弹出的选项中选择：Add for Myself

这一步的作用是：

把 Figma MCP 作为插件添加到 Cursor 里。

第二步：进入 Cursor 设置面板

路径是：

Settings → Tools & MCPs

在列表里找到 figma，点击右侧的：

Connect

第三步：浏览器授权

点击 Connect 后，会跳转到浏览器授权页面，这里直接点击：

Allow access

如果浏览器弹出确认框，继续确认即可。

成功标志：

回到 Cursor，看到 figma 旁边亮起绿色小圆点，并且显示 tools / resources enabled，搞定！

方式 B：添加 Remote MCP，备选方案

在 Cursor 的对话框里输入（直接复制即可，不用改任何文字）：

请帮我添加一个 Figma MCP server，地址为：https://mcp.figma.com/mcp

然后进入：

Settings → Tools & MCPs

找到figma（当前还是小黄点状态），点击 Connect 授权。

后面的浏览器授权步骤和方式 A 一样：

授权完成后，回到 Cursor 看是否变成绿色连接状态。

为什么不用手填 Token

最简单的理解是：你走的路不一样。

1. 如果你是自己写程序直接调 Figma 接口（像工程开发），通常要自己准备 Token。
2. 如果你用的是一些第三方 MCP 脚本，也经常要手动填 Token。
3. 但你现在在 Cursor 里连官方 Figma MCP，走的是 Connect 授权流程，系统会帮你处理登录授权，所以一般不用手填。

MCP连通验证

这里一定要注意：

绿灯亮了，只能说明 MCP 连接成功。

但 AI 是否真的读到了设计稿，还需要单独验证。

正式让它写代码之前，建议先测一下它的“视力”。

在 Cursor 聊天框发这段话进行测试：

请使用 Figma MCP 读取这个 Figma Frame 链接。 先不要写代码

先不要写代码，只返回：

1. 页面结构

2. 组件层级

3. 颜色与字体信息

4. 图片 / 图标资源列表 链接：{你的 Frame 链接}

如果它能准确说出设计稿里的文字、颜色、字体、图层和结构，才说明它真的读到了 Figma 页面。

避坑铁律：优先复制单个Frame 链接，不要直接丢整个文件 千万不要一上来就把整个 Figma 文件链接水灵灵的丢给 AI。

更推荐在 Figma 里选中你要还原的那个具体 Frame（画板），右键 Copy link。链接里带 node-id 越具体，AI 读取越聚焦，越不容易崩溃。

页面还原 Prompt

前面只是验证 Cursor 能不能读到 Figma，接下来才是让它真正开始还原页面。

我这次主要用的是：Figma Frame 链接 + 本地完整参考图

可以使用这段 Prompt：

请结合 Figma Frame 链接 + 名为xxx.png本地完整参考图还原页面。

规则：

1. 结构以 Figma 读取结果为准；

2. 视觉细节以本地参考图为准；

3. 只修改 index.html / style.css / script.js；

4. 优先使用 assets/portal 下现有切图；

5. 不要生成占位图；

6. 不要改资源路径；

7. 完成后输出修改文件清单和缺失资源列表。

跑下来之后，再针对字号、颜色、间距、圆角、阴影等细节继续微调。

这种结构比较简单的落地页，只要资源完整，精修后还原度可以做到比较高。

另外，发现可以增加交互动效很好玩，直接 Cursor 对话框输入：

例如，所有卡片都加 Hover 效果，卡片向上移动 6px或者第二排 logo 循环滚动起来等等。

案例来源： 本案例设计稿来自 Figma Community 免费设计文件 SaaS Website UI Kit — Framer Website Kit (Community)。本文仅基于该设计稿进行 Figma MCP 接入、读取验证与页面还原测试，不涉及商业使用。

2个页面精修小技巧：先选中，再修改

页面生成后，不建议只靠对话框一句句反复描述问题。

Cursor 里其实有两种更快的精修方式，特别适合改字号、颜色、间距、圆角、位置这些细节。

首先，可以在 Cursor 里直接下指令，获取我们的预览页面，然后就可以进行调整。

技巧 1：用可视化面板直接微调样式

选中要调整的元素，在右侧的样式面板里面直接调整：字号、颜色、间距等元素，比反复跟 AI 描述“再大一点、再往上一点”要快很多。

技巧 2：选中元素后，再让 AI 定向修改

如果你不想手动改，也可以先在预览页面里点中要修改的元素。

选中后，这个元素会自动带到右侧对话框里。

这时候再输入修改指令，AI 会更清楚你要改的是哪个元素，减少误改其他区域的情况。

比如可以这样说：

把当前选中的标签字号改小一点，背景色改成 #EAEFFE，圆角保持 10px。

常见问题 FAQ

Q1：必须用 Figma 桌面版吗？

不一定。Remote MCP 可以配合网页端使用。只有 Figma Desktop 本地 MCP 才需要桌面客户端。

Q2：为什么我没装 Node 也能用？

因为这次走的是远程 MCP，不是本地 npm 服务。

Q3：连接亮绿灯了，但 AI 说读不到文件？

检查四点：

1. 链接是不是具体的 Frame？

2. Figma 授权是否成功？

3. 文件权限是否对（当前用于 MCP 授权的 Figma 账号必须对目标文件至少有可查看权限（can view））？

4. 是不是在设置里不小心开启了多个相同的 Figma MCP 导致冲突？（我们推荐的方式二选一即可）

Q4：读到了结构，写出来还是不准？ MCP 负责让 AI 看见设计稿，但页面最终写得准不准，还取决于模型能力、资源是否完整、后续有没有做分块精修等等。

所以不要期待一次生成就完全还原，更现实的流程是：

先跑通 → 再生成 → 再对比 → 再分块精修

最后

Figma MCP 的价值，不是让 AI 一次性替你做完所有页面。

它更像是给 Cursor 多开了一双眼睛：

让它少猜一点，多看一点。

但页面最终能不能还原好，还是取决于你怎么给它框定范围、拆分任务、补充参考图，以及如何做后续精修。

先别追求完美。

先跑通，再优化。 先完成，再精修。

马斯克的编程三板斧，一口气全亮了！

就在5月25日凌晨，马斯克在上亲自官宣：

1.5万亿参数的Grok基座模型V9-Medium训练完成，是现役模型的整整三倍，2到3周后面向公众发布。

几乎同一时间，更劲爆的细节浮出水面——

训练过程中，xAI往模型里灌入了大量Cursor编程数据。

对此，老马直接放话，Grok的编程能力将得到大幅提升。

再加上600亿锁定Cursor、Grok Build编程Agent上线，马斯克围绕编程赛道的布局，已经全面摊牌。

1.5万亿参数，Grok 5要来了

V9-Medium是xAI内部版本代号，对应的产品名几乎可以确定就是「Grok 5」。

参数规模1.5万亿，现役v8-small（5000亿参数）的整整三倍，并且针对英伟达Blackwell架构GPU进行了专项优化。

对于现在的Grok，就连马斯克本人都嫌弃得不行——「垃圾太多了」。

V9-Medium要还的，就是这笔债。

而还债的核心手段，就藏在帖子里那句「大量Cursor数据」。

偷师Cursor：拿着答案卷复习考试

Cursor的分量不用多说。

超过67%的财富500强企业在用，2026年底预计年化收入突破60亿美元。

老黄公开表示，Cursor是他最喜欢的企业级AI服务。

用Cursor数据训练Grok V9，就相当于拿着答案卷复习考试。

只不过这场考试考的是写代码，而答案卷就是工程师们实际写代码的方式。

某种意义上这既算作弊，又恰恰是正解。

这背后的原因在于，如今LLM的瓶颈不是写基本语法，而是理解复杂工程逻辑、多文件代码库和真实的调试工作流。

而Cursor有着大量来自真实开发者与AI协同编程的完整交互记录——prompt设计、代码修改、bug调试、多文件协作。

因此，恰好能补上这个缺口。

网友Peter Kuhar干脆直接问Grok本尊「Cursor数据到底包含什么」，Grok还真答了——

高质量的真实编程交互，包括开发者的prompt、代码上下文、编辑操作和任务完成记录。

值得一提的是，除了V9的发布外，此前的v8-small（0.5T）模型将在年底前开源。

编程全家桶，齐了

回看这段时间的操作不难发现，马斯克在编程赛道上的布局是一套三连击。

第一步，600亿美元锁定Cursor。

4月21日，SpaceX宣布与Cursor达成协议，拿到了以600亿美元收购Cursor的期权。如果年底前不行使，支付100亿美元合作费。

SpaceX在声明中表示：「SpaceXAI与Cursor正在紧密合作，打造全球最好的编程和知识工作AI。」

600亿锁定一家编程工具公司，马斯克对AI编程这条赛道有多看重，不用多说了。

第二步，Cursor数据直接灌进模型。

公开代码能训出基本功，但Cursor的私域编程交互数据，才是打造编程「尖子生」的核心燃料。

第三步，Grok Build编程Agent正式上线。

5月14日，xAI发布了Grok Build——

终端级AI编程Agent，命令行运行，支持代码生成、文件编辑、依赖管理、shell命令执行。

最大卖点是最多8个子Agent并行工作。

定价是SuperGrok Heavy订阅每月300美元，前六个月促销价99美元。

值得一提的是，Grok Build原生兼容Claude Code的CLAUDE.md配置文件。

没错，xAI做的工具，原生支持竞品Claude的配置格式。

Claude Code在开发者中的地位已经是事实标准，而xAI为了降低迁移成本，愿意主动兼容对手生态。

务实，但也多少有点心酸。

至此，三步棋全部落完——收购拿分发，数据拿能力，Agent拿入口。

全部指向同一个目标：AI编程。

Grok离编程王座还有多远？

把Grok放到编程赛道的坐标系里，差距一目了然。

SWE-bench Verified是目前开发者社区最关注的AI编程基准测试。

然而，与OpenAI和Anthropic相比，Grok差的是一整个身位——

• GPT-5.5：88.7%。
• Claude Opus 4.6：80.8%。
• Grok 4系列：72%-75%。

更惨的是企业采用率。

Enterprise Technology Research的数据显示，截至2026年3月，企业用户中OpenAI占55%，Anthropic从一年前的20%飙升到47%，谷歌39%。而Grok只有区区的6%。

参数翻三倍加上Cursor数据，V9-Medium确实有可能带来质变。

但参数规模和能力从来不是线性关系，训练数据质量和RLHF精度往往更关键。

有分析推测，xAI可能在预训练后期就已经灌入了大量编程数据，类似Cursor Composer 2.5的heavy mid-training策略，这样post-training阶段确实可以压缩。

6月决战，四家硬碰硬

马斯克选择在这个时候亮牌，时间点很微妙。

SpaceX将于6月12日在纳斯达克上市，目标估值1.75万亿美元，若成功将是史上最大IPO。收购Cursor的600亿美元交易预计在IPO后30天内完成。

V9-Medium的公开发布，恰好卡在IPO之前。

更可怕的是，这不是马斯克一个人在加速。

OpenAI的GPT-5.6已经在Codex后台泄露，代号iris-alpha，150万Token上下文窗口实测跑通。Polymarket预测6月底前发布概率超过85%。

Anthropic的Claude Opus 4.8已在Google Vertex后台现身。Sonnet 4.8跳过4.7直奔4.8。曾被称为「太危险不公开」的Mythos 1，也在Claude界面短暂露脸。

谷歌的Gemini 3.5 Pro，同样定档6月。

四家前沿实验室，同一个月，硬碰硬。这个6月，注定是2026年AI领域最惨烈的一场混战。

前沿实验室之间的差距现在已经缩到以周为单位，单次发布不再重要，节奏才是关键。

马斯克赌的就是这个节奏。

V9-Medium不需要一炮封王，它需要的是证明xAI还在牌桌上，而且手里不止一张牌。

至于那台月租12.5亿美元租给Anthropic的Colossus 1——帮对手训模型的同时，也在帮自己续命。

这场AI军备竞赛里，活着比赢更重要。

而活着的前提，是有人愿意为你的算力买单。哪怕那个人，恰好是你的对手。

作者：ASI启示录；编辑：摩西

来源：新智元

很多没有代码基础的小伙伴，看到 AI 写代码，第一反应都是：我也想试试。

但真正打开教程之后，往往还没开始生成页面，就先被环境配置劝退了。

尤其是如果你想让 AI 不是“瞎猜页面”，而是老老实实参考设计稿去生成，那你一定会碰到这个东西：MasterGo MCP。

从下载 Cursor、建项目、装 Node.js，到接入 MasterGo MCP、验证能不能读设计稿，中间每一步我几乎都在踩坑。

所以这篇直接把我真实跑通的过程整理出来，分享给代码基础几乎为 0、但想亲手试一次 AI 写前端的“都市隶人”们。

这篇先解决最关键的一件事：把环境跑通。

跟着做完，你至少能搞定：

如果你也是第一次折腾这些东西，别怕，我们就从最基础的一步开始。

这次会用到的 4 个工具

1、Cursor

它是整个过程的主工作台，也是团队的主要工具，所以我从这个入手开始讲

后面建项目、改代码、预览页面、接 MCP，基本都在这里完成。

2、MasterGo

它负责提供设计稿上下文。

你可以把它理解成：让 AI 不只是“猜页面”，而是有地方可参考。

3、Node.js

这一步很多新手会觉得麻烦，但其实很有安装必要。 因为不管是 MCP 还是后面本地运行，Node.js 都是在给你打地基。

4、CodeX

我这次后面主要用它来做生成和修改。

刚注册 Cursor 的用户，一般会有一定免费额度可以体验；我自己的情况是，Cursor 额度用完后，开始用 ChatGPT 附带的 CodeX 来继续跑后面的步骤。

第一步：下载 Cursor

我们要用的编辑器叫 Cursor。它其实就是 VS Code 的“AI 增强版”，长得跟 VS Code 一模一样，但它内置了超强的 AI 助手。

下载方式

去 Cursor 官网下载对应系统的版本，然后一路“下一步”安装就可以。

https://cursor.com/cn/download

官网截图

第二步：新建项目

1、先在本地建一个文件夹

这里先提醒一个很容易被忽略的坑：

 避坑提醒：尽量不要把项目直接建在桌面，也尽量避开 iCloud 同步目录。

我自己实操时就发现，如果文件夹放在同步盘里，AI 在写入文件时更容易遇到权限或同步问题。 更稳妥的方式，是直接在你电脑的“文稿”目录下，新建一个纯英文命名的文件夹。

比如我这里命名为：

260406cursor-test

本地新建文件夹

2、在 Cursor里打开这个文件夹

打开 Cursor，点击顶部菜单栏的 File -> Open Folder…。 然后选中我们刚才创建的项目文件夹（比如我们刚才起名 20260406cursor-test）。

 避坑提醒：一定要选「Open Folder」而不是「Open」，因为只有打开“整个文件夹”，AI 才能拿到完整的项目权限。

否则它很多时候只能看单个文件，后面帮你建文件、改结构、写资源路径时都容易出问题。

3、在项目里先把基础结构建好

打开后，左侧一般只会看到一个空文件夹，这时候我们先把最基础的结构搭起来：

鼠标 Hover 到 260406cursor-test 的文件夹，右侧有 4 个悬浮图标

新建文件：点击文件图标（带+号的纸片）

• 选 New File
• 输入 index.html
• 再右键新建 style.css

新建文件夹：点击文件夹图标（带+号的文件夹）

• 选 New Folder
• 第一个命名assets ，放图片素材
• 第二个命名reference ，放原型/设计参考图

 为什么要建这两个空文件夹？

-assets：我们要把 MasterGo 里导出的图标、切图都扔进去，路径才不会乱。

-reference：把你想要复刻的原型图、设计稿扔进去。后面我们要对 AI 说：“参考这个 reference 文件夹里的图”，它才能真正开始“按图做题”，而不是自由发挥。

成功后，文件里显示是这样的

第三步：Node.js

很多设计师第一次看到这一步都会想：

我只是想做个页面，为什么还要装 Node.js？

答案很简单：

因为我们这次不是只让 AI“写一段代码”，而是要让它进一步去连接 MasterGo、读取设计稿信息，而这一步依赖的 MCP，本质上就是跑在 Node 环境里的。

所以，Node.js 不是额外负担，而是必须先补上的底层环境。

1、官网下载安装

直接去 Node.js 官网下载就行。 如果你不知道选哪个版本，优先选 LTS（长期支持版）。我下载的 v24.14.1版本 目前没啥问题

下载地址： https://nodejs.org/en/download

2、安装方式

下载后一路下一步安装即可。

安装成功后，不代表这一步就结束了，真正关键的是下面这一步。

3、检查是否安装成功

很多人装完 Node 就觉得大功告成了，结果后面配 MCP 的时候死活连不上。其实最简单的确认方法就在 Cursor 里面：

点击顶部菜单栏的 Terminal -> New Terminal。

然后输入node -v到TERMINAL：

node -v

如果出现 v18.x 或 v20.x 这样的数字，恭喜你，安装成功了。如果显示 command not found，说明没装成功，得重来。

如果像我一样出现 v24.14.1 这样的版本号，恭喜你，这波稳了。

我这里装的是比较新的 v24 版本。大家如果去官网下载，选绿色的 LTS（长期支持版） 也是完全 OK 的。只要有这个版本号输出，AI 助手才有能力去帮你读取 MasterGo 的设计稿数据。

第四步：连接 MasterGo MCP

这一步是整套流程里最关键的一步。

因为一旦 MCP 接通，AI 就不只是“看截图猜页面”，而是有机会真正读取设计稿里的结构和信息。

1、先去 MasterGo 拿访问令牌

打开 MasterGo，点击右上角头像 -> 个人设置。

找到 安全设置>个人访问令牌>复制

1、尽量在企业版/专业版环境下操作，接口更稳，少踩 50% 的断连坑。

2、这个令牌一定要妥善保管，不要随便泄露。

2、在 Cursor 里打开 MCP 配置

进入 Cursor 设置页后，找到：

Tools & MCPs

然后添加自定义 MCP，进入 mcp.json

进入设置页的方式有 2 种

方式 1

Cursor-> Preferences-> Cursor Settings

方式 2，点右上角的小齿轮

依次setting-> 「 Tools&MCPs」-> 「+ Add Custom MCP」

3、修改 mcp.json 里的内容

其实 Master go 官方文档有详细介绍，并且有几种配置方式，优先建议阅读官方文档的MasterGo MCP 板块

https://mastergo.com/help/MG/MCP（想要复制代码块 建议官网这里直接复制）

或者直接复制下面这段代码到你的 mcp.json当中，为了保险，我建议你直接把整个文件的内容清空后再粘贴：

codeJSON

 关键细节说明：

1、把 “这里粘贴你复制的令牌” 换成刚才在 MasterGo 里生成的长字符串。 记得保留前后的双引号。

2、空格是大忌：粘贴令牌的时候，前后千万别带空格，否则 AI 登录的时候会提示“身份非法”

4、改完以后，必须重启Cursor

这个动作非常关键。

不是关窗口，也不是最小化，而是要真正退出应用，按下 Cmd + Q 彻底退出进程，再重开。

因为很多 MCP 配置变更，只有在 Cursor 彻底重启后才会重新加载。

5、最后检查 MCP 是否加载成功

这一点不要只看设置页有没有绿点。

更稳妥的做法，是在右侧会话里直接验证 AI 是否真的能识别 MCP 工具。

你就在 Cursor 右侧对话框里，直接发这句：

请检查当前是否已经成功加载了 mastergo-magic-mcp 这个 MCP 服务。如果已加载，请直接告诉我“已加载”；如果未加载，请直接告诉我“未加载

如果它回复：已加载 、可以调用 mastergo 相关工具 、能读取设计稿链接 ，那就说明基本成功了。

如果设置页里看起来正常，但会话里始终拿不到工具，说明配置虽然被识别了，但当前会话并没有真正挂载成功。

这一点也是我自己这次踩坑最深的一步。

‍ 如果碰到不能解决的问题，最好的办法就是直接截图问豆包、或者 AI studio等工具，现在的 AI 工具就是最好的老师

第五步：安装CodeX

Cursor 的高级模型是收费的，额度用完后就得继续想办法。

我也是因为额度用完了 选择了CodeX。

对于刚开始试水的朋友，也推荐安装 CodeX 插件。尤其是 ChatGPT 的付费用户，自带 Codex 的使用额度。

好处也很简单，新注册用户通常有免费的使用额度，足够你跑通这篇教程的 Demo。

安装方式：左侧点击那个小方块图标，在扩展市场搜 CodeX，点击 Install

第六步：最终验证

环境配好了，咱们直接小测一下。直接在右侧的对话框里开始输入内容

第一遍效果

对 AI 说：

请基于当前项目，生成一个可本地运行的 B 端页面。

MasterGo 设计稿链接：【https://mastergo.com/你自己具体的文件地址】

要求：使用 index.html + style.css 组织代码

左图是网站上找的 Arco开源文件，右侧是第一遍跑出来的效果。

可以看到 一眼看过去，基本还原度 7788，虽然结构有点问题，还有细节要调整。

第二遍效果

这一次用参考图+设计稿的方式跑一遍，你会发现很多结构就开始变准了。

比如筛选区、表头按钮这些地方，通常会比第一轮更接近设计稿。

对 AI 说：

请基于当前项目，生成一个可本地运行的 B 端页面。

设计参考有两部分：

1、本地参考图：reference/参考图名字.png

2、MasterGo 设计稿链接：【https://mastergo.com/你自己具体的文件地址】

要求：使用 index.html + style.css 组织代码

如何预览

然后可以在文件夹里点击 index.html，右击用浏览器打开，或者直接在对话框让 Codex 给你提供预览地址

最后

到这里，这套环境就算正式跑通了。

这一篇先解决的是最基础、但也最容易劝退人的部分： 把 Cursor、Node.js、MasterGo MCP 和 CodeX 接起来。

环境通了，后面才是真正有意思的部分。 下一篇，我们不再停留在简单页面了，直接上一个更复杂的 dashboard 看板页，看看 AI 到底能还原到什么程度。

小伙伴们可以尝试下～有问题欢迎评论区留言沟通

你听说过一款编程工具，让程序员用了之后说”回不去了”？它叫Cursor。它2年估值涨到90亿美元，100万付费用户，连OpenAI的工程师都在用它写代码。这篇文章，我们不聊技术，只聊：它为什么能做到这一切？

一、先做一个灵魂拷问

如果你是一个程序员，每天的工作是什么样的？

早上打开电脑，面对几千行代码，脑子里想的是：”这个函数是谁写的？””这个Bug到底在哪里？””这个需求要改多少个文件？”

然后你打开Google，搜索，复制，粘贴，改改，跑一下，报错，再搜，再改……

一天就这么过去了。

Cursor说：这件事我来帮你。

但问题是，GitHub Copilot也是这么说的。VS Code插件也是这么说的。为什么偏偏是Cursor赢了？

答案不在技术，在产品策略。

二、Cursor是什么？三句话说清楚

Cursor是一款AI原生的代码编辑器。

不是插件，不是扩展，是一个完整的编辑器。它基于VS Code改造，界面几乎一模一样，但整个交互逻辑围绕AI重新设计。

用一个比方：

GitHub Copilot像是给你的汽车装了个辅助驾驶功能。Cursor是直接给你造了一辆新车，方向盘、油门、仪表盘全部为自动驾驶重新设计。

三、Cursor的核心功能拆解：它到底做了什么？

Cursor有三个核心交互，每一个都值得仔细拆解。

功能一：Tab补全——不是补单词，是补”你的想法”

普通的代码补全是什么？你打了for，它补全for i in range(10):。

Cursor的Tab补全是另一个级别：

你改了第5行代码，它会预测你接下来要改的第12行、第20行，用灰色字提示你。你只需要按Tab确认。

这背后的逻辑是：Cursor在实时分析你的编辑意图，而不只是当前光标位置。

它理解的不是”你打了什么字”，而是”你在做什么事”。

用产品语言说，这叫意图预测，是从”输入补全”到”任务补全”的跃迁。

功能二：Cmd+K——选中代码，直接对话

你选中一段代码，按Cmd+K，输入：”帮我把这个函数的性能优化一下”。

Cursor直接在原地修改代码，并用diff高亮显示改了哪里，你可以选择接受或拒绝。

这个功能看起来简单，但它解决了一个关键的用户体验问题：

上下文切换成本。

之前用ChatGPT写代码，你要复制代码→切换到浏览器→粘贴→等回答→复制答案→切回编辑器→粘贴→对比修改。

整个流程切换了6次窗口，打断了4次心流。

Cmd+K把这个流程压缩成：选中→输入→回车→接受。4步，不离开编辑器，心流不中断。

这一点，Copilot做不到，因为Copilot是插件思维，它活在VS Code的边缘；Cursor是编辑器思维，AI活在工作流的正中心。

功能三：Composer（现在叫Agent）——跨文件的自主修改

这是Cursor最重磅的功能，也是它在2024年引爆口碑的核心。

你告诉Cursor：”帮我在这个项目里新增一个用户登录功能。”

Cursor会：

• 自动分析整个项目的代码结构
• 决定需要新建哪些文件，修改哪些文件
• 一次性完成跨越多个文件的修改
• 把所有改动列出来让你审查

这个功能的本质是：AI从”回答问题”变成了”完成任务”。

这就是为什么2024年之后，很多程序员开始说：”我现在写代码，更像是在审代码。”

四、竞争对手都有AI，为什么偏偏Cursor赢了？

这是这篇文章最核心的问题。

让我们把主要竞争对手放在一起比较：

Copilot的问题在哪里？它是插件，受限于宿主。微软不可能为了一个插件重新设计VS Code的交互逻辑，所以Copilot永远只能做”辅助”。

Cursor的核心护城河是：它控制了整个编辑器，所以它能控制整个体验。

但这只说明了技术基础，还没解释增长逻辑。

五、深挖增长策略：Cursor是怎么从0到100万付费用户的？

这里是产品策略最精彩的部分。

策略一：寄生VS Code生态，零迁移成本

Cursor最聪明的一步，是基于VS Code开源版本（VSCodium）做的。

这意味着：

• 你所有的VS Code插件，在Cursor里照常用
• 你的快捷键习惯，一模一样
• 你的主题、字体、设置，可以一键导入

迁移成本接近于零。

这是一个极其精准的产品决策：不要用户改变习惯，把AI嵌入他们已有的习惯里。

类比：微信支付刚出来，不是让你下载新APP，而是在你每天都在用的微信里加了一个”钱包”。

策略二：免费试用 + 高转化率定价

Cursor的定价策略：$20/月，折合人民币约145元。

对于一个日均工作8小时的程序员来说，这相当于每天5块钱。

Cursor的转化逻辑不是”说服你付钱”，而是”让你先爽到，让你自己觉得不付钱说不过去”。

用过免费版之后，Tab补全已经形成肌肉记忆。一旦额度用完，切回没有AI的编辑器，那种落差感会自然驱动你付费。

这叫习惯养成型转化漏斗，比任何广告都有效。

策略三：口碑裂变——程序员社区的精准引爆

Cursor的早期增长几乎没有投广告。

它的核心传播路径是：

这条链路的核心在于：程序员是天然的内容创作者，他们喜欢分享工具、分享效率。

Cursor给了他们值得分享的素材——用AI一天写出一个完整APP的视频，天然具有传播力。

Cursor没有花钱做这件事，但它用产品力赢得了用户主动传播的意愿。

六、反推Cursor的核心产品哲学

把上面所有内容放在一起，我们可以反推出Cursor的产品哲学：

“AI不应该在工作流之外，AI应该就是工作流本身。”

这句话听起来像废话，但它和Copilot的产品哲学有本质区别：

• Copilot的哲学：“AI是助手，在你需要的时候出现。”→ 插件形态，等你呼唤
• Cursor的哲学：“AI是搭档，全程陪着你一起写。”→ 编辑器形态，主动预测

这个哲学差异，决定了两款产品完全不同的天花板。

插件的天花板是”让现有工具变得更好”，编辑器的天花板是”重新定义写代码这件事”。

七、Cursor的隐患：它的护城河够深吗？

当然，Cursor也不是没有软肋。

隐患一：模型本身不是壁垒

Cursor调用的是OpenAI、Anthropic等公司的API，它自己不训练模型。这意味着Copilot、Windsurf理论上可以调用一模一样的模型。

模型能力的差距在缩小，Cursor的差异化越来越依赖产品体验而不是AI能力本身。

隐患二：微软随时可以抄

VS Code是微软的，Copilot也是微软的。如果微软决定把Copilot深度整合进VS Code，做出类似Cursor的体验——Cursor怎么办？

目前的答案是：Cursor跑得足够快，微软的大公司体制跑不过它。

这是初创公司对抗巨头的经典策略：速度即护城河。

隐患三：程序员市场天花板

全球职业程序员大约2700万人。就算全部转化，市场规模也有限。Cursor未来必须回答一个问题：下一个用户群体是谁？

目前的迹象是：产品经理、数据分析师、非技术创业者正在成为Cursor的新用户群。他们用AI写代码，不是为了成为程序员，而是为了把想法直接变成产品。

这可能是Cursor真正的天花板：让每个人都能写软件，而不只是让程序员写得更快。

八、最值得学习的产品方法论：从Cursor身上偷三件事

不管你做什么产品，Cursor的策略里有三件事值得所有产品经理学习：

第一件事：寄生成熟生态，而不是从零建生态。

Cursor没有让用户抛弃VS Code，而是建在VS Code上。你做新产品，要问自己：有没有一个成熟的用户习惯可以寄生？微信生态、淘宝生态、抖音生态——寄生比独立更快。

第二件事：用体验差距制造付费动力，而不是用功能墙。

Cursor的免费版足够好用，好用到你会形成依赖。付费版的价值不是”有功能”，而是”不受限”。这比”付费才能用这个功能”更聪明——因为它先让你上瘾，再让你付钱解锁完整体验。

第三件事：把最核心的用户场景做到极致，而不是做全。

Cursor没有做项目管理、没有做团队协作、没有做云端同步——这些功能Notion、Linear、GitHub都有。它只做一件事：让写代码这个动作本身变得更爽。聚焦，是大多数产品死于功能膨胀之前最需要的东西。

九、总结：Cursor教会我们的事

Cursor的故事，本质上是一个”把AI放对地方”的故事。

不是AI最强，而是AI用得最准。

不是功能最多，而是把最重要的一个场景做到了极致。

这其实也是所有好产品的共同逻辑：找到用户最痛的那一刀，然后把刀磨得足够快。

本文将为大家分享 30 个让 Cursor 更听话、更高效的实用技巧，帮助你实现极致心流体验。

基础理念篇

01. 理解”聊天式”编程

Cursor 标志着”聊天式”编程的到来。与传统编程模式相比，它有三大核心突破：通过”自然语言”写代码、追求以判断力的速度迭代、模糊了产品经理、设计师和程序员的边界。这种新范式下，我们的注意力将从”如何写代码”转移到”解决什么问题”，AI 会逼迫你”想清楚、说清楚”。

02. 了解 Cursor 四大件

Cursor 在不同场景提供了不同能力支持，从简单到复杂依次是：Tab、Inline chat、Ask 以及 Agent。熟悉这四大功能模块的特点和适用场景，是高效使用 Cursor 的基础。

03. 掌握”想清楚”到”说清楚”的转变

AI 很强，但它不知道你脑子里到底想要什么。为了有效沟通，推荐使用结构化表达+足够的上下文，最直接的结构化表达就是使用 markdown 格式描述需求，这种格式天然会对内容”分块”，AI 更容易理解。

04. 学会分而治之+小步验证

将复杂问题拆分为简单的小问题，一步步解决。在开发过程中，不要一次生成几千行代码再验证，应该按照拆分任务逐步执行、逐步验证，这样更容易控制代码质量。

05. 理解 MCP (Model Context Protocol)

MCP 是 AI 与外部世界的”万能连接器”，让 AI 有了眼睛和手臂。它的真正价值在于统一了标准，不用再重复造轮子，让 AI 不仅有了更大的上下文，也让闭环操作性上了一个大台阶。

日常操作篇

06. 终端对话

再也不用因为忘记 Linux 命令而苦恼，直接使用 command+k，用自然语言描述命令行操作。这个功能在本地开发时特别实用，可以用 Cursor 专门操作本地终端。

07. 历史代码生成注释

选中代码后使用 command+k，为历史代码快速生成注释，相比 Ask 模式速度极快。这对于接手他人代码或回顾自己早期代码特别有用。

08. 一键生成 commit message

告别思考”我的代码改了什么”的烦恼，Cursor 可以一键帮你生成符合规范的提交信息，提高 Git 操作效率。

09. 快速可视化项目架构

接手新项目时，使用 Ask 模式给你整理出项目的架构图，输出 Mermaid 语法的文本。可以粘贴到 https://mermaid.live/ 查看，快速了解项目结构。

10. 巧用 Notepad 记录关键思路

使用 notepad 记录重要上下文，使用@即可调用。Notepad 在 Ask 和 Agent 模式之间起到很好的桥梁作用，有助于连贯思路。

11. @Git 找出代码漏洞

遇到代码 MR (Merge Request) 时，可以对比与主干代码的差异，检查是否有问题。当 MR 后代码发生问题时，使用 @Git 功能快速定位。

12. 使用 checkpoint 一键回滚

当 AI 修改代码出错时，可以使用 checkpoint 功能快速回滚到之前的稳定版本，避免手动恢复代码的麻烦。

13. 设置专属提示词

在 Cursor Rules 里设置你的专属提示词，提高 AI 理解你需求的准确性。网上有很多提示词模板，可以自行查找并定制。

14. 拖拽式添加上下文

再也不用一个一个寻找目录去添加上下文，在目录中直接按住目标文件，拖进对话框即可。大幅提高工作效率。

15. @web 联网获取最新信息

使用联网功能，快速获取最新的信息，解决开发中遇到的各种问题，特别是对最新技术或库的问题。

高级技巧篇

16. 一个问题一个 Chat

把大模块需求拆分成小问题，为每个新问题单独开启一个 Chat 对话。过长的对话可能导致 AI 记忆混乱、响应时间变长，不利于回顾和管理。

17. 多文件修改使用 Composer

当涉及模块间的数据联调（多个代码文件需要协同工作）时，建议使用 Cursor 的 Composer 功能。相比 Chat，Composer 能同时分析多个文件，理解代码上下文，提供更合理的修改建议。

18. 告诉 Cursor 不要急于写代码

Cursor 更倾向于直接提供代码，在项目前期，可以先进行发散讨论，让 AI 帮助补充不明确的细节。明确要求 AI 暂缓执行，等思路确认后再让它动手。

19. 引导 AI 提问，避免无脑执行

让 AI 反问你，主动确认更多细节。Cursor 默认相信你的判断，如果你自己都拿不准解法，一定要让 AI 反问你，避免按照错误思路执行。

20. 强调不要修改无关代码

在需求描述中明确范围，指明哪些代码可以修改，哪些不能动，以降低 AI 误改的概率。强调自己是代码小白，让 AI 生成更详细的中文批注，帮助理解代码逻辑。

21. 做好 .md 需求文档沉淀

建立 .md 需求文档，记录项目背景、核心逻辑、已实现功能等内容。每次开发新功能时，让 AI 先阅读文档，确保理解上下文。明确指示 AI 阅读需求，避免因多个文件 @ 过多而遗漏关键内容。22. 强调”思维链”提高 AI 推理能力

使用”思维链”(Chain of Thought) 技巧，让 AI 进行更严谨的逻辑思考，适用于复杂计算、代码分析、任务规划等场景，减少 AI 的模糊推理。

23. 添加调试代码，帮助定位原因

在实现复杂功能时，让 AI 添加调试代码，将代码粘贴到编辑器运行，查看实际执行情况。结果不符预期时，截图反馈给 AI，帮助快速定位问题。

24. 让 Claude 展示丰富回复帮助理解

引导 Claude 以更丰富的方式解释模糊概念，通过符号、文字排列的方式，更直观地感受差异，增强对复杂概念的理解。

25. 使用项目规则 (Project Rules)

放弃 .cursorrules，改用 Project Rules。它支持按文件类型设置不同规则，控制 AI 语气和结构，还能通过 GitHub 团队同步，让 Cursor 更懂你的技术栈。

分享一个比较万能的规则，保存为 .mdc 文件放入项目里使用：

You are an advanced AI prompt engineer, specializing in transforming basic prompts into comprehensive, context-rich instructions that maximize AI capabilities. Your expertise lies in structuring prompts that yield highly specific, actionable, and valuable outputs.

Core Process:
1. Deep Prompt Analysis
Thoroughly analyze the user’s original prompt to extract explicit and implicit intentions

Identify the domain, complexity level, and desired output format

If the prompt lacks critical details, ask targeted clarifying questions focusing on:

Intended audience and their expertise level

Specific goals and success metrics

Required output format, length, and tone

Subject-specific considerations

2. Strategic Prompt Enhancement
Transform the original prompt by incorporating:

Clear role definition with specific expertise level

Contextual background information to ground the response

Precise instructions with actionable verbs

Parameters that define scope, constraints, and boundaries

Create a hierarchical structure with primary and secondary objectives

Include concrete examples that demonstrate the desired quality and approach

Add conditional logic for handling different scenarios or edge cases

3. Domain-Specific Optimization
Incorporate domain-specific terminology, frameworks, and best practices

Reference relevant methodologies, tools, and techniques appropriate to the field

Include industry standards, benchmarks, or metrics for evaluation

Tailor the prompt to address common challenges or misconceptions in the domain

Provide strategic guidance on how to approach complex aspects of the topic

4. Structural Engineering
Organize the enhanced prompt using a clear hierarchical structure:

Role & Context: Define who the AI is emulating and the situation

Objectives: Primary and secondary goals with clear success criteria

Methodology: Specific approach, frameworks, or processes to follow

Required Components: Essential elements that must be included

Format Specifications: Exact structure, sections, and presentation style

Evaluation Criteria: How the output should be assessed for quality

Use precise formatting (bullets, numbering, bold text) to improve clarity and emphasis

Incorporate semantic markers to denote different types of instructions

5. Quality Assurance
Review the enhanced prompt against these criteria:

Completeness: Addresses all aspects of the original intent

Specificity: Provides concrete instructions rather than vague directions

Actionability: Contains clear, executable steps or components

Flexibility: Allows for creative problem-solving while maintaining boundaries

Error Prevention: Anticipates and addresses potential misinterpretations

Advanced Techniques:
Chain-of-Thought Integration
Include step-by-step reasoning instructions to guide the AI through complex analyses

Structure sequential thinking processes for problem-solving tasks

Incorporate decision trees for scenarios with multiple possible approaches

Output Formatting Control
Define precise output structures using clear formatting instructions

Include templates or schemas when appropriate

Specify exactly how information should be organized and presented

User Interaction Design
Build in options for follow-up refinement

Include progressive disclosure mechanisms for complex topics

Add instructions for soliciting appropriate user feedback when needed

Example Implementation:
Basic Prompt: “Create a business plan”

Enhanced Prompt:

“You are a seasoned business consultant with 15+ years of experience developing successful business plans for startups across diverse industries. Your expertise combines strategic planning, financial modeling, and market analysis with practical implementation guidance.

Objective:
Create a comprehensive, investor-ready business plan that balances strategic vision with practical execution details. The plan should serve dual purposes: guiding internal operations and attracting potential investors.

Approach:
Executive Summary Development:

Craft a compelling 1-page overview capturing the business essence, unique value proposition, and growth potential

Include a concise problem statement, proposed solution, target market size, competitive advantage, financial highlights, and funding requirements

Write this section last to ensure it accurately reflects the complete plan

Business Analysis:

Define the business model using the Business Model Canvas framework

Articulate the problem-solution fit with specific pain points and how they’re addressed

Develop a clear uniquevalue proposition with differentiation factors

Identify the Serviceable Addressable Market (SAM) and Serviceable Obtainable Market (SOM)

Market Analysis:

Conduct a detailed market segmentation identifying primaryand secondary customer segments

Analyze target customer demographics, psychographics, and behavior patterns

Include a comprehensive competitive analysis using the Five Forces framework

Identify market trends, growth projections, and regulatory considerations

Strategy & Implementation:

Define concrete, measurable business objectives using the SMART framework

Develop detailed marketing, sales, and operations strategies

Create a realistic implementation timeline with key milestones

Include specific customer acquisition strategies with associated costs

Financial Projections:

Develop 3-5year financial projections including income statements, cash flow statements, and balance sheets

Include key assumptions behind all projections with sensitivity analysis

Calculate and explain key metrics: break-even point, profit margins, CAC, LTV, and ROI

Present funding requirements, use of funds, and expected returnsfor investors

Output Format:
Present the business plan in a professional, investor-ready format with these sections:

Executive Summary (1 page)

Company Overview (1-2 pages)

Market Analysis (2-3 pages)

Product/Service Description (1-2 pages)

Marketing & Sales Strategy (2-3 pages)

Operations Plan (1-2 pages)

Management Team (1 page)

Financial Projections (3-4 pages)

Funding Requirements & Use of Funds (1 page)

Appendices (as needed)

Include visual elements such as graphs, charts, and tables to improve readability and impact. Use professional business language while avoiding unnecessary jargon. Balance optimism with realism, particularly in financial projections and market analysis.

Additional Considerations:
Identify key risks and include mitigation strategies

Consider scalability factors for future growth

Address potential investor questions or concerns proactively

Include an exit strategy with potential options (acquisition, IPO, etc.)

Ensure all claims are supported by data, research, or logical reasoning”

Important Notes:
Always calibrate complexity to match the user’s expertise level

For technical domains, include field-specific methodologies and evaluation criteria

For creative tasks, balance structured guidance with creative freedom

Always prioritize actionable, concrete instructions over theoretical concepts

Your enhanced prompts should empower users to obtain precisely what they need from AI systems while minimizing iterations and clarifications.

26. 同步相关文档

在 @Docs 中添加相关框架和库的文档，给 Cursor 更多上下文，能提升代码准确性和建议质量。

27. 使用 @Codebase 查全库

想找 bug 或定位函数？用 @Codebase 提问，比如”支付流程在哪里？”或”哪个组件渲染了仪表盘？”Cursor 会扫描整个项目给出答案。

28. 启用 MCP，动态访问数据库

Model Context Protocol (MCP) 让 Cursor 实时读取数据库模式，可以动态获取表、自动编辑模式，省去手动写迁移文件的麻烦。

29. AI 自动生成行级安全 (RLS)

行级安全 (RLS) 设置很繁琐？直接告诉 Cursor：”生成 RLS 策略，让用户只能访问自己的数据。”几秒钟搞定安全访问规则。

30. 保存优质代码

Cursor 生成的好代码，存成 .md 文件供以后参考，或记到 Notepad 复用，逐步打造个人 AI 代码库。随着使用经验的积累，你可以形成自己的代码样板，提高开发效率。

对 AI 编程还有什么疑问，欢迎评论区留言交流。

AI编程这么火，尝试自己手搓一个小程序。从结果看，不需要自己懂/写一行代码，全程通过截图、Ctrl+c、Ctrl+v来实现。

我自己尝试做了一个微信小程序，给大家分享整个过程。

一、我的工作流

1. 注册小程序、并同步开启备案，这个备案是ICP备案，需要管局审核，所以第一步完成

这样后期在审核的时候，可以有冗余时间来调试，审核的时间也很快，我这个工作日时长应该在1周左右

小程序地址：https://mp.weixin.qq.com/

其他余下的信息，包含类目、产品介绍等基本就按照步骤填写就可以了。

这边及时获取一下appid，后面会更有利于AI来顺利做开发及调试。

2. 使用cursor来写产品需求文档、前端各类代码、以及UI设计

需求文档：

告诉AI要做什么产品，满足什么功能，基本上简单类的产品就可以啦。如果你有参考的产品，可以给链接或是对应的截图都可。

我需要开发一个完整功能的微信小程序，要求使用 JavaScript 语言，可以编译运行。

1、你是一名经验丰富的前端开发，且是设计科班出身，UI 也能设计很好。

2、我需要一个页面，用户导入本地的文档或是输入文本，会生成可视化的简历

3、页面要求科技风格， 炫酷渐变，最好背景有点跳动的图案，自带呼吸感效果。

4、微信小程序的 appid 是 XX。

给了这样的指令后，AI会根据微信小程序的要求文件给你创建一个文件夹，后面直接同步到微信开发者的调试工具。就实现AI那边改了，这边就同步验收，非常方便看是否符合预期。

余下的时间就是不断的调试，变改需求了。

从前面的提示词看，给的会比较抽象，所以生成的结果肯定是不如意。所以，需要做一些约束：

你需要帮我做页面设计：

## 内容要求

– 所有页面内容必须为简体中文

– 保持原文件的核心信息，但以更易读、可视化的方式呈现

## 设计风格

– 整体风格参考Linear App的简约现代设计

– 使用清晰的视觉层次结构，突出重要内容

– 配色方案应专业、和谐，适合长时间阅读

## 技术规范

– 使用HTML5、TailwindCSS 3.0+（通过CDN引入）和必要的JavaScript

– 实现完整的深色/浅色模式切换功能，默认跟随系统设置

– 代码结构清晰，包含适当注释，便于理解和维护

## 响应式设计

– 页面必须在所有设备上（手机、平板、桌面）完美展示

– 针对不同屏幕尺寸优化布局和字体大小

– 确保移动端有良好的触控体验

## 图标与视觉元素

– 使用专业图标库如Font Awesome或Material Icons（通过CDN引入）

– 根据内容主题选择合适的插图或图表展示数据

– 避免使用emoji作为主要图标

## 交互体验

– 添加适当的微交互效果提升用户体验：

* 按钮悬停时有轻微放大和颜色变化

* 卡片元素悬停时有精致的阴影和边框效果

* 页面滚动时有平滑过渡效果

* 内容区块加载时有优雅的淡入动画

## 性能优化

– 确保页面加载速度快，避免不必要的大型资源

– 图片使用现代格式(WebP)并进行适当压缩

– 实现懒加载技术用于长页面内容

## 输出要求

– 提供完整可运行的单

一HTML文件，包含所有必要的CSS和JavaScript

– 确保代码符合W3C标准，无错误警告

– 页面在不同浏览器中保持一致的外观和功能

基本此类约束下，就会离自己想要的非常靠近。

3. 下载并打开微信开发者工具做调试

直接下载：https://developers.weixin.qq.com/miniprogram/dev/devtools/download.html

完成后，基本AI写的框架是可以在里面直接预览的。

打开对应的模拟器，你在AI那边所有的需求更改，这边都会超快的同步过来，便于你及时验收校验。

基本到这一步，如果AI写的满足你需求，其实就已经开发完成了。

如果你遇到有报错，或是一些奇怪的弹窗，直接截图或是复制给AI，AI会帮你处理好。

然后点击上传，就会把代码上传完成。

如果有遇到一些红色感叹号、复制给AI也是一样。

4. 上传完成后，回到小程序后台-版本管理，可以看到你在调试的工具平台上传的代码，这里就是版本

点击提交审核就可以，提交后，5min后就审核完毕。

二、如果持续使用cursor

我这边用的是fly cursor，可以白嫖14天，还是很划算。