Cursor Agent 编码最佳实践：官方指南完整解读

随着 AI 编程助手的快速发展，如何高效地与 AI Agent 协作编码成为每个开发者需要掌握的技能。Cursor 作为目前最受欢迎的 AI 编程工具之一，官方近期发布了一份详细的 Agent 编码最佳实践指南。本文将深入解读这份指南的核心内容，帮助你更好地利用 Cursor Agent 提升开发效率。

一、理解 Agent 的工作原理

在开始使用技巧之前，先了解 Cursor Agent 的核心架构。Agent 系统由三个关键组件构成：

Cursor 团队针对每个前沿模型进行了专门调优，确保这三个组件能够协同工作，产出最佳结果。

二、先计划，后编码

“你能做的最大贡献，就是在写代码之前先做好计划。”

这是整篇指南中最重要的观点之一。经验丰富的开发者在让 Agent 生成代码之前，会先进行充分的规划。

1. 使用计划模式（Plan Mode）

通过 Shift + Tab 激活计划模式，Agent 会：

• 研究代码库：自动分析项目结构和现有代码
• 提出澄清问题：确保理解你的真实需求
• 制定详细计划：创建可执行的实施方案
• 等待确认：在你批准后才开始编码

2. 计划文件的价值

计划会保存为 Markdown 文件，存放在 .cursor/plans/ 目录下：

.cursor/
└── plans/
    ├── feature-auth-refactor.md
    ├── bug-fix-payment.md
    └── api-redesign.md

这些计划文件有多重价值：

• 团队文档：成为项目决策的记录
• 断点续传：中断的工作可以随时恢复
• 可编辑：你可以手动修改计划内容

3. 何时重新规划

当 Agent 的输出与你的预期不符时，回退并优化计划比反复迭代修改更高效。记住：好的计划是成功的一半。

三、上下文管理策略

上下文管理是影响 Agent 效果的关键因素。

1. 让 Agent 自己找上下文

不要手动标记大量文件。Agent 具备强大的自主搜索能力：

• 语义搜索：理解代码含义
• Grep 搜索：精确匹配关键词
• 文件遍历：探索项目结构

最佳做法：

❌ 不推荐：@file1.ts @file2.ts @file3.ts @file4.ts 帮我修改认证逻辑

✅ 推荐：帮我修改用户认证逻辑，需要支持 OAuth 登录

只有当你明确知道涉及哪些特定文件时，才需要手动指定。

2. 对话管理策略

何时开启新对话：

• 切换到不同的任务
• Agent 表现出困惑或混乱
• 完成一个逻辑单元的工作

何时继续当前对话：

• 在同一功能上迭代
• 调试刚刚编写的代码
• 需要之前的上下文信息

核心原则：长对话会积累"上下文噪音"，降低 Agent 的有效性。

3. 引用历史对话

使用 @Past Chats 可以选择性地导入之前的对话内容，而不是在新对话中重复描述整个需求。这样既保留了有价值的上下文，又避免了噪音累积。

四、定制化配置：Rules 与 Skills

Cursor 提供了两种定制 Agent 行为的机制：Rules（规则）和 Skills（技能）。

1. Rules：静态上下文

在 .cursor/rules/ 目录下创建 Markdown 文件，为 Agent 提供持久化的项目指导：

<!-- .cursor/rules/project-conventions.md -->

# 项目约定

## 构建和测试
- 构建命令：`npm run build`
- 测试命令：`npm run test`
- 类型检查：`npm run typecheck`

## 代码风格
- 使用 ES Modules
- 优先使用解构赋值
- 异步操作使用 async/await

## 工作流程
- 每次修改后必须运行类型检查
- 提交前确保所有测试通过

Rules 的最佳实践：

重要原则：响应式添加规则——只有当你发现 Agent 反复犯同样的错误时，才添加对应的规则。

2. Skills：动态能力

Skills 定义在 SKILL.md 文件中，提供动态加载的能力：

• 自定义命令：通过 / 触发
• 钩子函数：在 Agent 动作前后执行
• 领域知识：在相关时自动加载

3. 长时间运行循环示例

一个实用的场景是"持续迭代直到测试通过"。配置 .cursor/hooks.json：

{
  "version": 1,
  "hooks": {
    "stop": [
      { "command": "bun run .cursor/hooks/grind.ts" }
    ]
  }
}

钩子脚本接收 JSON 输入，返回 followup_message 来继续迭代循环。这对于自动化的"修复 → 测试 → 再修复"工作流非常有用。

五、测试驱动开发（TDD）

测试驱动开发与 Agent 编码是天作之合。测试提供了明确的、可验证的目标，Agent 可以据此自我改进。

1. TDD 工作流

1. 请求 Agent 根据输入/输出对编写测试（明确表达 TDD 意图）
   ↓
2. 确认测试在没有实现时会失败
   ↓
3. 提交通过的测试
   ↓
4. 让 Agent 编写代码使测试通过（禁止修改测试）
   ↓
5. 迭代直到所有测试通过

2. 为什么 TDD 适合 Agent

• 明确的成功标准：测试通过 = 任务完成
• 自动验证：Agent 可以自己运行测试
• 防止过度工程：只需满足测试要求
• 快速反馈：立即知道代码是否正确

3. 实践建议

✅ 推荐的提示词：

"为用户登录功能编写单元测试，覆盖以下场景：
1. 正确的用户名密码应该返回 token
2. 错误的密码应该返回 401 错误
3. 不存在的用户应该返回 404 错误

使用项目现有的测试模式，参考 __tests__/auth.test.ts"

六、代码审查

AI 生成的代码可能看起来很专业，但仍然需要仔细审查。

1. 生成过程中审查

• 实时观察 diff：关注每一行变化
• 及时中断：发现方向偏离时按 Escape 停止

2. 生成完成后审查

• Find Issues：点击 Review → Find Issues，获取专门的代码分析
• 请求解释：让 Agent 解释关键决策

3. Pull Request 审查

• Bugbot：自动分析 PR，提前发现问题
• 架构图：对于重大变更，请求生成 Mermaid 图表

"为这次的认证系统重构生成一个 Mermaid 架构图，
展示各模块之间的调用关系"

架构图能快速暴露结构性问题，比逐行审查更高效。

七、并行执行

Cursor 支持多个 Agent 同时工作，互不干扰。

1. 工作原理

Cursor 自动使用 Git Worktrees 管理并行 Agent：

项目目录/
├── .git/
├── main-workspace/     ← Agent 1 工作区
├── .worktrees/
│   ├── agent-2/        ← Agent 2 工作区
│   └── agent-3/        ← Agent 3 工作区

每个 Agent 在独立的工作区操作，文件修改互相隔离。

2. 使用场景

• 同一任务，不同模型：比较 GPT-4 和 Claude 的输出
• 同一任务，不同方案：探索多种实现路径
• 复杂问题分解：并行处理独立的子任务

3. 最佳实践

1. 用相同的 prompt 启动多个 Agent
2. 让它们独立完成任务
3. 并排比较结果
4. 选择最优方案合并

八、编写有效的提示词

提示词的质量直接决定 Agent 的输出质量。

1. 具体胜过泛泛

❌ 泛泛的请求：
"给 auth.ts 添加测试"

✅ 具体的请求：
"为 auth.ts 中的 logout 函数编写边界情况测试，
使用 __tests__/ 目录下的现有模式，
避免使用 mock，测试真实的 session 清理逻辑"

具体的描述能显著提高成功率。

2. 从简单开始

不要一开始就建立复杂的规则体系：

第一周：使用默认配置
   ↓
观察 Agent 的行为模式
   ↓
发现重复问题
   ↓
添加针对性规则
   ↓
继续观察和迭代

3. 提供可验证的目标

• 使用强类型语言：TypeScript 优于 JavaScript
• 配置 Linter：ESLint、Prettier 等
• 编写测试：单元测试、集成测试

这些工具为 Agent 提供了客观的验证标准。

4. 将 Agent 视为协作者

不要只是发号施令，而是进行真正的协作：

✅ 协作式沟通：

"我想重构认证模块，目标是支持多种登录方式。
你能先分析一下现有代码结构，然后提出几种可能的方案吗？
每种方案请说明优缺点。"

九、常用工作流示例

1. Git 命令自动化

在 .cursor/commands/ 目录下创建可复用的工作流：

<!-- .cursor/commands/pr.md -->
# /pr - 创建 Pull Request

1. 提交当前更改
2. 推送到远程
3. 创建 PR 并生成描述

其他常用命令：

• /fix-issue [number]：修复指定 Issue
• /review：审查当前变更
• /update-deps：更新依赖

2. 代码库探索

用 Agent 快速了解陌生代码：

"这个项目的日志系统是怎么工作的？
帮我梳理一下日志从产生到存储的完整流程。"

Agent 会搜索相关代码、阅读历史提交、总结出清晰的答案。

3. 后台任务（Cloud Agents）

对于不紧急的任务，可以通过 Web 或移动端创建后台 Agent：

• Bug 修复
• 代码重构
• 测试生成
• 文档编写

即使你离线，Agent 也会持续工作。

十、总结

Cursor Agent 编码的核心原则可以归纳为：

1. 计划先行：使用 Plan Mode，先想清楚再动手
2. 智能上下文：让 Agent 自己搜索，避免噪音累积
3. 渐进定制：从简单开始，响应式添加规则
4. 测试驱动：用测试提供明确的验证标准
5. 仔细审查：AI 代码仍需人工把关
6. 并行探索：多个 Agent 同时工作，取最优解
7. 协作心态：把 Agent 当作有能力的同事

记住，AI Agent 是你的协作伙伴，不是简单的代码生成器。投入时间学习如何与它有效沟通，回报将是巨大的。

相关链接：

• Cursor 官方文档
• 原文：Best Practices for Agent Coding
• Cursor Rules 配置指南