CURSOR-VAN自定义模式memory-bank
https://github.com/vanzan01/cursor-memory-bank
cursor-memory-bank系统提示词模式.开箱即用
task-master github 8K start的项目.依附于外部claude或者gemini API,效果最佳还是claude
https://github.com/eyaltoledano/claude-task-master.git
以上我全部使用过.
通病:会消耗cursor自带的大量token上下文,所以到cursor真正在写代码和执行时立马就会出现start a new chat 按钮.
在你点击new chat会自动生成总结报告到下一个chat内,这是0.48到功能.
memory-bank使用体验都是很不错的.特别是刚上手那会.
但是当我的项目大了超过200个文件后.我就无法体验了.
经常出现下面7个坑和犯的病,导致我一半时间在修bug.
RIP-5其实也是一样.
好的，这是对您提供的内容进行的归纳、扩写和润色。我尽力保留了您原文的精髓，并使其更具条理性和可读性。
精通 Cursor：高效AI编程助手实战指南
Cursor 作为一款前沿的 AI 编程助手，潜力巨大，但驾驭它需要技巧。许多用户在使用中遇到困惑，甚至对其产生负面评价。然而，通过理解其特性、规避常见误区并采用正确的策略，Cursor 可以成为大幅提升编码效率的强大利器。本文将分享使用 Cursor 的避坑指南、最佳实践以及一套高效工作流，助你充分发挥其价值。
一、 常见误区与规避策略 (Cursor 使用避坑指南)
-
误区一：过度依赖内置工具，忽视系统原生能力。
- 现象：例如，完全依赖 Cursor 的 MCP (Multi-Code Project?) 工具进行代码读写。
- 建议：系统自带的或更成熟的专用工具在稳定性和功能性上往往更优。对于核心操作如文件读写、代码管理，优先考虑使用这些经过验证的工具。
-
误区二：在“开始新对话 (start a new chat)”提示后，仍持续在旧对话中进行。
- 现象：导致 Cursor 响应变慢、理解能力下降（变笨），浪费宝贵时间。
- 建议：当 Cursor 提示或你感觉上下文混乱时，果断开启新的聊天会话。这有助于刷新上下文，保持其响应速度和准确性。
-
误区三：放任 Cursor 长时间“思考”或“阅读文档”。
- 现象：如果你发现 Cursor 持续处于思考或查阅状态而无有效输出。
- 建议：这通常意味着你的提示词不够清晰或任务过于复杂。尝试优化你的指令，或者主动介入，将复杂任务分解，引导 Cursor 聚焦。
-
误区四：给予 Cursor 过高的自主性，缺乏明确限制。
- 现象：期望 Cursor 能“自主发挥”完成复杂任务。
- 建议：务必为 Cursor 的行为设定清晰的边界和限制。明确指出不希望它做什么，以及期望它如何完成任务。
-
误区五：治标不治本——“头疼砍头，脚疼砍脚”。
- 现象：Cursor 可能只针对表面问题给出解决方案，而未能触及根本原因。
- 建议：你需要引导 Cursor 深入分析问题，确保其提出的修改方案能够真正解决核心症结，而非简单粗暴地修改代码。
-
误区六：需求与产出严重不匹配——“想要根筷子，给你造个厨房”。
- 现象：对于简单的需求，Cursor 可能提供过于复杂或庞大的解决方案（例如，想要个简单的脚本，它却构建了一个完整的框架）。
- 建议：在提问时明确需求的范围和复杂度，避免 Cursor 过度设计。如果发生这种情况，及时纠正并简化指令。
-
误区七：混淆工作路径——“搞错文件夹”。
- 现象：Cursor 在错误的文件或目录下执行操作，导致意外修改或无法找到目标。
- 建议：在指令中明确指定操作的路径，并在 Cursor 执行敏感操作前，再次确认其工作上下文是否正确。
二、 Cursor 使用最佳实践
-
明确 Cursor 的能力边界：不期望它理解庞大复杂的项目。
- 将大型项目拆解成模块化、定义清晰的小任务，分阶段交给 Cursor 处理，而不是一次性抛给它整个代码库。
-
定位 Cursor 为辅助工具：不期望它包揽全部工作。
- Cursor 是强大的“副驾驶”或“编码工具人”，它能高效完成具体的编码、重构、文档生成等任务，但项目的整体架构、核心逻辑设计仍需开发者主导。
-
动态调整规则：为 Cursor 持续更新指令和约束。
- 随着项目的进展和需求的变化，不断优化和更新你提供给 Cursor 的“规则库”，包括编码规范、设计模式偏好等。
-
维护清晰的 README：项目导航的关键。
- 在项目及关键模块的文件夹中维护内容详实、结构清晰的 README.md 文件。Cursor 会优先阅读这些文档来理解项目结构和上下文。
-
善用其代码能力：视其为高效的代码编写和编辑工具。
- 充分利用 Cursor 在代码生成、补全、修改、解释等方面的优势，将其作为提升日常编码效率的加速器。
-
结合其他 AI 工具进行方案设计：取长补短。
- 对于需要广阔上下文理解和复杂逻辑推理的方案设计、架构规划等任务，可以先借助如 Gemini 等具有更长上下文处理能力的 AI 模型进行初步规划和拆解，再将具体的编码实现交给 Cursor。
三、 推荐工作流：发挥 Cursor 最大价值
这套工作流旨在结合不同工具的优势，让 Cursor 在其最擅长的领域发挥最大效能：
-
前期准备与自动化 (ROO - Read, Organize, Outline):
- 目标：通过自动化脚本或工具，对项目进行初步处理，生成结构化信息。
- 流程：
- 文件阅读 (Read)：批量读取项目相关文档、代码片段等。
- 文档整理 (Organize)：对收集到的信息进行分类、去重、初步结构化。
- 计划统合文档 (Outline Plan)：基于整理后的信息，形成初步的项目计划或需求概要。
- 归纳全部大纲 (Consolidate Outline)：将所有信息汇总，生成一个全面的、结构清晰的大纲文档。
-
高级 AI 辅助规划与细化:
- 工具：选择具有强大上下文理解能力的 AI 模型（如 Google AI Studio 中的 Gemini Pro，具备百万级上下文处理能力）。
- 流程：
- 将第一步产出的详细文档、计划概要以及你想要实现的功能，完整地提交给该 AI。
- 获取初步计划大纲：让 AI 帮助你梳理和制定一个高层次的实施计划。
- 持续细分任务：与 AI 互动，不断将计划中的各个模块进行细化、拆分，直至任务粒度足够小，适合具体编码实现。
-
Cursor 精准执行编码任务:
- 输入：将上一步骤中 AI 细化好的、具体的、小块的任务需求和上下文信息交给 Cursor。
- 核心规则配置：为 Cursor 设定清晰的核心规则，通常包括：
- 编码规范 (Code Standards)：例如命名约定、注释风格、代码格式化要求等。
- 架构原则 (Architecture)：项目遵循的关键架构模式、分层设计等。
- 模块映射与关联 (Module Mapping)：模块间的依赖关系、接口定义等。
- 执行：让 Cursor 基于这些明确的指令和规则，高效完成编码工作。
四、 总结
尽管社区中对 Cursor 的评价褒贬不一，甚至不乏批评之声。但通过高强度、高压力的实战检验，只要掌握正确的使用方法和策略，Cursor 无疑是当前提升编码效率最快的工具之一。它并非万能，但通过上述的避坑指南、最佳实践以及推荐工作流，你可以将其打造成个人工具箱中的“效率之王”，让其他工具在特定编码任务的执行速度上“都得靠边站”。
关键在于理解它的优势与局限，扬长避短，并将其巧妙地融入到你的开发流程中。
希望这份归纳、扩写和润色后的内容能帮助你更好地理解和使用 Cursor！
只有roo用