一、什么是Cursor？

Cursor 是一款基于 VS Code 的现代化人工智能代码编辑器，它继承了 VS Code 的强大功能和扩展性，并在此基础上加入了 AI 辅助编程功能，集成了 GPT-4 、 Claude 和deepseek等大模型，支持多种编程语言，包括Python、JavaScript、Java、C++等。旨在提升开发者的效率和代码质量。

二、为什么要使用 Cursor？

Cursor = 你熟悉的编辑器（VS Code） +  一个懂你整个项目的 AI 程序员

它让你从“手动写代码”变成“指挥 AI 协作”，开发效率和体验提升。

1. 像对话一样编程：不再需要死记硬背语法或搜资料，直接用大白话告诉它你想要什么功能（比如“帮我写个用户登录功能”），它就能自动生成代码。

2. 拥有全局项目脑：不同于传统工具只能看到当前文件，Cursor 能分析并理解你的整个项目。当你重构或修改时，它会自动同步更新所有相关文件，确保不出错。

3. 从工具变为伙伴：它不止是编辑器，更像一个能帮你写代码、找 Bug、做架构的AI 副驾驶，让你能专注于解决更难、更有创造性的问题。

三、下载和安装

1、Windows 系统安装

1. 下载安装包：访问 Cursor 官网 https://www.cursor.com/cn，点击 "Download for Windows" 按钮下载Cursor安装包(exe 文件) 

2. 运行安装程序：双击下载的 .exe 文件，按照安装向导提示完成安装

3. 启动 Cursor：安装完成后，可以从开始菜单或桌面快捷方式启动

2、macOS 系统安装

1. 下载安装包：访问官网 https://www.cursor.com/cn，点击 "Download for Mac" 按钮

2. 安装应用：打开下载的 .dmg 文件，将 Cursor 图标拖拽到 Applications 文件夹

3. 首次运行：打开 Finder，进入 Applications 文件夹，双击 Cursor 图标（可能需要右键选择"打开"来绕过安全限制）

3、Linux 系统安装

1. 下载 .deb 或 .rpm 包： 访问官网 https://www.cursor.com/cn，点击 "Download for Linux" 按钮，选择适合您 Linux 发行版的安装包 (deb 或 rpm 文件)。

2. 安装：

   对于 Debian/Ubuntu 系统：

   sudo dpkg -i cursor_*.deb
   sudo apt-get install -f

   对于 Fedora/CentOS 系统：

   sudo rpm -i cursor_*.rpm

四、界面展示

五、安装中文插件

1、打开扩展程序：按下快捷键 Ctrl+Shift+X 或 点击活动栏的扩展图标

2、搜索中文语言包：在扩展搜索框中输入 chinese 找到 Chinese (Simplified) (简体中文) 语言包点击 install 按钮安装

3、重启Cursor：安装完成后，Cursor会提示重启，重启后界面将自动切换为中文

六、修改活动栏布局

cursor的活动栏与vsCode的布局不一致，cursor活动栏在顶部导致操作起来不方便，改成与vsCode相同的左侧布局展示。

1、点击菜单 "文件-首选项-设置"

2、输入框中搜索orientation，找到配置后下拉项改成vertical

3、重启cursor，重启后活动栏将自动切换为左侧

七、AI操作快捷键  

八、Tab（智能补全）

指的是 Cursor 的智能补全（按 Tab 键接受）。你写代码时，它会预测下一段代码、函数体、注释等，像“超强自动补全”。

九、内联编辑器

按Ctrl+K打开内联编辑工具，在当前代码位置直接改（不跳出文件）。比如选中一段代码后让 AI 重构、解释、修复，修改会就地显示。

在 Cursor 的终端里按 Ctrl+K ，作用是打开 AI 命令面板，让你能用自然语言直接生成、解释或修改命令行指令。简单来说，就是让你可以用大白话来操作终端。

十、聊天面板

AI 对话界面。支持多个标签页、切换模式、切换模型、会话历史、检查点和导出功能。

十一、上下文（Context）

上下文是指AI 能看到的信息范围，在代码生成过程中提供给 AI 模型的信息，包括当前文件、选中代码、项目文件、报错信息、历史对话等。上下文越准确，回答越靠谱。

在 Cursor 中，@ 符号是一个强大的工具，用于快速访问和引用各种上下文信息，帮助用户更高效地与 AI 交互，在任何 AI 交互场景（内联编辑器、聊天窗口或终端）中输入 @，会触发上下文关联菜单，自动过滤并推荐当前项目中最相关的资源（如文件、代码片段、文档等）。

十二、模式

Cursor提供针对特定任务优化的不同AI模式。每种模式都启用了不同的能力和工具，以匹配你的工作流程需求。总结：做事用 Agent，规划用 Plan，排错用 Debug，提问用 Ask

十三、命令

自定义命令允许你创建可复用的工作流，并在聊天输入框中通过简单的 / 前缀来触发。这些命令有助于在团队内标准化流程，并让常见任务执行得更加高效。

命令 = 存放在 .md 文件里的可复用 AI 指令模板，帮你把常用操作保存下来，随时调用

1、命令文件格式

每个命令都是一个普通的 Markdown 文件 (.md)，结构如下：

// 格式结构
---
title: "命令显示名称"
description: "命令的描述"
---

这里是命令的具体内容，支持：
- 普通文本
- 代码块
- 变量占位符 {{变量名}}

简单示例：一个解释代码的md命令文件

// 示例
---
title: "解释代码"
description: "解释当前文件或选中代码"
---

请用中文解释我当前打开的文件或已选中的代码，要求：
1. 先给出这段代码的作用（一句话）。
2. 再按执行流程分步骤说明。
3. 指出可能的 bug、边界条件和可优化点。
4. 最后给出一版更清晰的重构建议（不直接改文件，先给方案）。

简单示例：一个前端问题排查的md命令文件

---
title: 前端问题排查
description: 前端问题排查助手
---

你是我的前端排查助手，请始终用中文回答。
当我描述一个报错或异常时，请按下面结构输出：
- 现象复述
- 最可能的 3 个原因（按概率排序）
- 最小复现步骤
- 精准修复方案（含代码改动点）
- 回归验证清单

如果信息不足，先提出最关键的 1-2 个补充问题，再继续分析。

2、命令存放位置

3、自定义项目命令

第一种：打开Cursor的设置界面，点击左侧的“Rules, Skills, Subagents”选项，你可以点击Commands右侧的 “New” 按钮，选择“Project Command”下拉选项来创建新的项目命令

第二种：在当前项目根目录下增加.cursor目录/commands目录/.md命令文件，在.md文件中使用markdown语法定义命令

4、自定义全局命令

第一种：打开Cursor的设置界面，点击左侧的“Rules, Skills, Subagents”选项，你可以点击Commands右侧的 “New” 按钮，选择“User Command”下拉选项来创建新的全局命令

第二种：在C:\Users\<你的用户名>\.cursor\commands\.md命令文件，在.md文件中使用markdown语法自定义命令

5、使用命令

 选中代码，在聊天框中输入/，选择下拉列表已新增的命令

十四、代理（Agents）

代理 = 给 AI 的专业分身，将通用助手拆解为特定领域的专家（如审查员、测试员、架构师），实现按需调用、专业分工的"AI团队化协作"。

1、代理文件格式

Cursor 代理（Agents）的文件格式是 .md（Markdown），一个标准的 .md代理文件由两部分组成（frontmatter 元数据和代理内容主体），你可以通过指定 frontmatter 元数据的字段来精细控制代理的行为。

Frontmatter 元数据（必须）：位于文件最开头，用 --- 包裹，用于定义规则的触发方式和适用范围，有如下七个字段

字段	说明	示例
name​	代理的显示名称。在聊天界面中使用 /命令时会显示此名称。	name: Code Reviewer
description​	代理的详细描述。AI 会根据此描述判断何时调用该代理。	description: 专门用于代码审查和安全检查
model​	指定该代理使用的 AI 模型，如 "gpt-4o"、"claude-3-5-sonnet"、"o1-mini" 等。	model: gpt-4o
readonly​	布尔值，设置为 true时，代理只能读取代码，不能修改。	readonly: true
is_background​	布尔值，设置为 true时，代理在后台运行，不阻塞主线程。	is_background: true
inherit​	布尔值，设置为 true时，继承父代理的上下文和工具。	inherit: true
priority​	数值，定义代理的调用优先级（1-10，越高越优先）。	priority: 5
tools​	该代理可用的工具列表，如 ["files", "terminal"]。	tools: ["files", "terminal"]

 规则内容主体（Markdown格式）： Frontmatter 之后的部分，用标准的 Markdown 语法编写具体的代理指令、行为模式与工具配置。这部分内容会被 AI 读取并作为该代理的专业行为准则、技能范围和任务处理流程。

2、代理存放位置

3、自定义项目代理

第一种：打开Cursor的设置界面，点击左侧的“Rules, Skills, Subagents”选项，你可以点击Subagents / Agents右侧的 “New” 按钮，选 Project 类（具体名称以你当前 Cursor 版本为准）

第二种：在当前项目根目录下增加.cursor目录/agents目录/.md代理文件，至少要有 name、description，正文用 Markdown语法写角色、职责、禁止项、和本仓库 Rules 怎么配合

4、自定义全局代理

第一种：打开Cursor的设置界面，点击左侧的“Rules, Skills, Subagents”选项，你可以点击Subagents / Agents右侧的 “New” 按钮，选 User 类（具体名称以你当前 Cursor 版本为准）

第二种：在C:\Users\<你的用户名>\.cursor\agents目录\.md代理文件，至少要有 name、description，正文用 Markdown语法写角色、职责、禁止项、和本仓库 Rules 怎么配合

5、代理调用方式

@提及调用

在chat聊天输入框中输入 @，后面继续输入代理文件名，选中后输入你的具体指令

斜杠(/)命令调用

在chat聊天输入框中输入/触发命令面板，后面继续输入代理名（部分版本支持），选中后输入你的具体指令

自动委派

如果你的代理文件的 description写得足够清晰（如 description: 专门审查代码安全的专家），当你提出相关需求时（如“帮我做安全审计”），Cursor 有时会自动建议或应用该代理，无需手动 @

十五、规则（Rules）

规则 = 给 AI 的永久备忘录，告诉 AI 你的项目规范、代码风格、技术栈偏好，让每次回答都符合你的要求。它会在对话时作为系统级上下文注入，不需要你每次重复说明

1、规则文件格式

Cursor规则（Rules）的文件格式是 .mdc（Markdown Cursor的缩写），这是一种带有特殊 Frontmatter元数据的 Markdown 文件。

一个标准的.mdc 规则文件由两部分组成（frontmatter元数据和规则内容主体），你可以通过指定frontmatter元数据的 description 和 globs 字段来更精细地控制规则的生效条件。

Frontmatter 元数据（必须）：位于文件最开头，用 --- 包裹，用于定义规则的触发方式和适用范围，有如下三个字段

字段	说明	示例
description	规则的简短描述。当规则设置为"Agent Requested"时，AI会根据此描述决定是否自动应用该规则 。	description: React组件开发规范
globs	文件匹配模式，定义该规则自动应用于哪些文件。支持多个模式，用逗号分隔 。	globs: **/*.tsx, src/components/**/*.jsx
alwaysApply (可选)	布尔值，设置为 true 时，每次对话该规则都应用 。	alwaysApply: true

 规则内容主体（Markdown格式）： Frontmatter之后的部分，用标准的Markdown语法编写具体的规则指令 。这部分内容会被AI读取并作为行为准则。

2、规则存放位置

3、规则类型

通过.mdc文件顶部类型下拉菜单可以控制规则的应用方式，该菜单会修改规则文件的 description、globs、alwaysApply 等属性。

4、自定义项目规则

第一种：打开Cursor的设置界面，点击左侧的“Rules, Skills, Subagents”选项，你可以点击Rules右侧的 “New” 按钮，选择“Project Rule”下拉选项来创建新的项目规则

第二种：在当前项目根目录下增加.cursor目录/rules目录/.mdc规则文件，在.mdc文件中使用markdown语法定义规则

5、自定义全局规则

第一种：打开Cursor的设置界面，点击左侧的“Rules, Skills, Subagents”选项，你可以点击Rules右侧的 “New” 按钮，选择“User Rule”下拉选项来创建新的全局规则

第二种：在C:\Users\<你的用户名>\.cursor\rules目录\.mdc规则文件，在.mdc文件中使用markdown语法定义规则

十六、技能（skill）

Skill 可复用的"AI 操作手册" — 把特定领域的知识、工作流程打包成独立模块，让 AI 在需要时自动调用，目标是让同类任务更稳定、更统一，而不是每次都从零解释。比如 Vue3 功能开发、代码评审、生成 commit message等

Skill触发方式通常是你的需求命中该 Skill 的描述关键词，Agent 会自动读取并按规范执行。

1、Skill 文件格式

每个 Skill 是一个文件夹，一个完整的技能文件夹可能包含以下内容，核心是 SKILL.md 文件

<skill-name>/       # 文件夹名称需与SKILL.md中定义的name一致
├── SKILL.md        # 必需：技能的主文件
├── reference.md    # 可选：详细说明
├── examples.md     # 可选：示例
├── scripts/        # 可选：脚本
└── assets/         # 可选：静态资源

一个标准的SKILL.md文件由两部分组成（frontmatter元数据和skill内容主体）

Frontmatter 元数据：位于文件最顶部，用 --- 包裹，用于定义技能的核心属性

字段	是否必需	说明
name	是	技能的唯一标识符，只能包含小写字母、数字和连字符，必须与其父文件夹名称一致。
description	是	最关键的部分。用第三人称清晰描述技能的用途和适用场景。AI 会扫描此字段来判断何时自动触发该技能。
license	否	许可证信息。
compatibility	否	环境要求。
disable-model-invocation	否	设置为 true 时，AI 不会自动调用，只能通过 /技能名 手动触发，类似传统的斜杠命令。

Markdown 主体：Frontmatter 之后的部分，用 Markdown 编写具体的操作指南、规范、步骤和示例。为了让AI高效理解，建议指令清晰、多用示例、避免解释基础概念

---
name: "技能名称"
description: "一句话描述，AI根据此描述来判断何时触发该SKILL"
---

# 技能标题

## 何时使用
- 场景1
- 场景2

## 执行步骤
1. 步骤1
2. 步骤2

## 规则约束
- 规则1
- 规则2

## 质量检查清单
- 检查项1
- 检查项2

2、Skill 存放位置

3、自定义项目skill

在当前项目增加.cursor目录/skills目录\<skill-name>目录\SKILL.md文件，在SKILL.md文件中使用markdown语法自定义技能，AI根据description描述，判断何时触发该技能

4、自定义全局skill

在C:\Users\<你的用户名>\.cursor\skills目录\<skill-name>目录\SKILL.md文件，在SKILL.md文件中使用markdown语法自定义技能，AI根据description描述，判断何时触发该技能

十七、代理、规则、命令、技能四大核心工具对比

十八、MCP

Model Context Protocol（模型上下文协议），MCP = AI 的"万能接口，让 Cursor 连接外部工具/数据源（如浏览器、数据库、接口平台，团队文档、查 GitHub等），扩展 AI 能力，不只局限本地代码。它的核心价值是把 “只会聊天的模型” 变成 “能调用真实工具和数据的助手”

1、MCP配置存放位置

2、MCP配置类型

3、配置文件格式

本地服务器 (STDIO) 专用字段

字段名	类型	必填	描述
command	string	是	启动命令。即可执行文件的名称（如 npx, uvx, python, node），该命令需要在系统的 PATH 环境变量中 。
args	array	否	命令参数。一个数组，包含传递给 command 的所有参数 。例如  ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "."]。
env	object	否	环境变量。一个键值对对象，用于设置启动进程时的环境变量，常用于传递 API 密钥等敏感信息 。值可以是硬编码的字符串，也常用${VAR_NAME} 语法来引用系统环境变量 。
cwd	string	否	工作目录。指定启动的进程在哪个目录下运行。如果未指定，通常默认为用户的家目录或客户端的启动目录 。

远程服务器 (HTTP/SSE) 专用字段

字段名	类型	必填	描述
url	string	是	服务器端点。远程 MCP 服务的完整 URL 地址 。对于 SSE 服务，URL 通常以 /sse 结尾 。
headers	object	否	HTTP 请求头。一个键值对对象，用于在连接时添加自定义的 HTTP 头，例如 Authorization: Bearer <token> 或 X-API-Key 等认证信息 。同样支持 ${VAR_NAME} 语法引用环境变量 。

字段值里使用的变量支持的语法：

• ${env:NAME} 环境变量
• ${userHome} 你的用户主目录路径
• ${workspaceFolder} 项目根目录（包含 .cursor/mcp.json 的文件夹）
• ${workspaceFolderBasename} 项目根目录名称
• ${pathSeparator} 和 ${/} 操作系统路径分隔符

{
  "mcpServers": {
    "服务器名称": {
      // 命令型 (本地运行)
      "command": "npx",
      "args": ["包名", "参数"],
      "env": { "环境变量": "值" }
      
      // 或 URL型 (远程服务)
      "url": "https://服务地址/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer 密钥" }
    }
  }
}

​

6、调试MCP服务器问题

通过以下方式查看 MCP 日志：

1. 在 Cursor 中打开 Output 面板（Ctrl+Shift+U）
2. 在下拉菜单中选择 "MCP Logs"
3. 检查连接错误、认证问题或服务器崩溃

日志会显示服务器初始化、工具调用和错误信息。

十九、模型（Model）

模型是Cursor背后真正思考和生成答案的AI大脑，选模型就是在速度、能力、成本、上下文之间做取舍，匹配你的任务场景

1、Auto

启用 Auto 后，Cursor 会根据当前负载情况，为当前任务自动选择最适合且可靠性最高的模型。该功能还能检测到输出质量下降，并自动切换模型以解决问题。

2、上下文窗口

上下文窗口（Context Window） 是 AI 语言模型在一次对话中能“看到”和“记住”的文本范围，可以理解为模型的“短期记忆”。通常用 token 数量表示（如 8K、32K、128K、200K 等）。token 是AI认识的最小语言碎片（就像汉字的一个偏旁、一个词语）

Cursor 中的每个对话都有自己的上下文窗口。模型在生成回复时，会基于上下文窗口内的所有、内容来理解问题保持对话连贯性。在一次会话中，包含的提示词、附加文件和回复越多，加入的上下文就越多，可用的上下文窗口就会被逐渐占满。超出窗口长度的内容会被丢弃，模型无法再“看到”更早的对话或文档。

3、Max Mode

Max Mode 会将上下文窗口扩展到模型所支持的最大长度。更多上下文可以让模型更深入地理解你的代码库，从而在复杂任务上取得更好的结果。大部分模型默认上下文大小是200K，开启Max Mode开关后，上下文可扩展到1M大小

二十、模型限制

1、地区限制

上游模型提供商（OpenAI、Anthropic、Google）对中国大陆地区有访问限制，他们在API层面就直接屏蔽了来自受限地区的请求。这不是Cursor的bug，而是模型提供商自身的区域封锁策略

2、不可用的模型

3、解决方法

科学上网~

二十一、cursor使用建议

1、善用 @ 引用

• @文件名：把相关文件加入上下文，让 AI 更准确理解项目

• @文件夹：引用整个目录，适合大范围重构或分析

• @代码片段：选中代码后 @ 引用，方便精准提问

• @文档：引用官方文档、README 等，减少幻觉

2、提问要具体

• ❌ “帮我优化这段代码”

• ✅ “用 Vue3 Composition API 重构这段代码，并加上 TypeScript 类型”

• 尽量说明：技术栈、期望结果、约束条件

3、用好 Rules 和 Skills

• 在 .cursor/rules/ 中写项目规则，让 AI 遵循你的规范

• 使用 Skills 定义常用工作流，提高复用性

4、控制上下文大小

• 只引用与当前任务相关的文件，避免一次性塞太多内容

• 大项目优先用 @文件夹 或搜索，而不是整文件粘贴

5、迭代式修改

• 先做小改动，确认效果后再继续

• 复杂需求拆成多步，每步单独对话

6、善用快捷键

• Ctrl/Cmd + K：行内快速编辑

• Ctrl/Cmd + L：打开 AI 聊天

• Ctrl/Cmd + I：Composer（多文件编辑）

7、代码审查与安全

• 重要逻辑、安全相关代码要人工检查

• 不要直接提交 AI 生成的敏感信息（密钥、密码等）

8、结合 MCP 扩展能力

• 配置 MCP 后，AI 可调用天气、浏览器、数据库等工具

• 在 mcp.json 中按需启用需要的 MCP 服务

9、版本控制习惯

• 使用 AI 做较大改动前先提交或创建分支

• 方便对比差异和回滚

10、多轮对话策略

• 长对话中，模型可能“忘记”早期内容

• 重要信息可在新对话中重新说明，或通过 @ 再次引用

二十二、使用示例

1、自然语言编码

在编辑器中按 Ctrl/Cmd+K或者 Ctrl/Cmd+L或者 Ctrl/Cmd+I，输入你想要实现的功能描述，Cursor会根据你的描述生成相应代码​

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 2、自然语言运行命令  

在终端使用Ctrl+k 可以唤醒 LLM 交互面板，使用自然语言实现命令生成

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​

3、自然语言修复报错

当代码或者终端出现错误时，选中错误信息或相关代码，按 Ctrl+L ，输入"排查解决这个问题"或更具体的描述，Cursor会分析错误并提供修复建议

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4、根据上传的附件图片生成代码

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5、生成单元测试

​

6、git自动生成 commit 信息

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7、跟历史版本对比

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