🚀 Cursor Agent 编码最佳实践

( ps 核心思想来源于官文)

过去2年，AI 写代码的讨论从“能不能用”变成了“怎么用得更好”。而最近真正让我感到开发方式被彻底改变的，是 Cursor 推出的 Agent 编码（Agent-based coding）。

它不是简单的“补全代码”，而是能连续工作数小时、自动规划任务、跨文件重构、跑测试、修 bug 的那种“能干活的 AI 同事”。

这一周的深度体验下来，我整理了一套通俗易懂但非常实用的最佳实践，帮助你快速上手 Agent 编码。

🧠 01. Agent Harness：AI 的“工作台”到底是什么？

Cursor 的 Agent 运行在一个叫 agent harness 的结构里，它包含三部分：

• Instructions：告诉 Agent 你希望它怎么做
• Tools：如文件编辑、代码搜索、终端执行
• User messages：你在对话框里输入的内容

不同模型对同样的提示词反应不同，有的喜欢 grep，有的更依赖语义搜索。Cursor 会自动调优这些细节，你只需要专注于目标。

📝 02. 写代码之前，先写 Plan（真的很重要）

Cursor 的 Plan 模式（Shift + Tab） 是我最推荐的新习惯。

它会让 Agent：

• 先分析你的代码库
• 提出澄清问题
• 生成一个结构化的执行计划（包含文件路径、代码引用）
• 等你确认后再开始写代码

这让整个过程更可控，也更像在和一个靠谱的同事合作。

🔍 03. 上下文不用你操心，Agent 会自己找

你不需要把所有文件贴给 Agent，它会自动用：

• grep
• semantic search（语义搜索）

来定位相关代码。

你只需要：

• 明确目标
• 必要时引用关键文件
• 不要给太多无关上下文

🔄 04. 什么时候要“重新开个对话”？

这是很多人忽略的关键点。

建议开新对话的情况

• 换了一个完全不同的任务
• Agent 开始“迷糊”或重复犯错
• 一个功能已经完整结束

建议继续当前对话的情况

• 还在迭代同一个功能
• Agent 需要之前的上下文
• 正在调试它刚生成的代码

长对话会积累噪音，适时重开能显著提升效果。

🧱 05. Rules & Skills：打造你的“专属 AI 工程师”

Cursor 提供两种扩展方式：

🧩 Rules（静态规则）

放在 .cursor/rules/，用于定义：

• 项目命令
• 代码风格
• 组件结构
• 工作流约定

⚙️ Skills（动态能力）

定义在 SKILL.md，可以包含：

• 自定义命令（custom commands）
• Hooks（在 Agent 行为前后执行脚本）
• 特定领域知识（domain knowledge）

例如，你可以让 Agent 自动循环执行任务直到所有测试通过。

🧪 06. TDD + Agent：效果出奇地好

流程非常简单：

1. 让 Agent 写测试（只写测试，不写实现）
2. 运行测试，确认失败
3. 让 Agent 写实现
4. 反复迭代直到通过

测试为 Agent 提供了明确的“可验证目标”，效果比纯 prompt 驱动好太多。

🧭 07. 让 Agent 帮你理解代码库

你可以问它：

• “这个项目的 logging 是怎么做的？”
• “如何添加一个新的 API endpoint？”
• “CustomerOnboardingFlow 有哪些 edge cases？”

它会结合 grep 和语义搜索给出答案，速度比你自己翻代码快得多。

🧑‍💻 08. Git 工作流自动化：AI 真的能帮你省时间

你可以让 Agent 自动：

• 生成 commit message
• 推代码
• 创建 Pull Request
• 解决 merge conflict

甚至可以定义 /pr、/review、/update-deps 等团队共享命令。

🐞 09. Debug Mode：解决棘手 bug 的秘密武器

当普通 Agent 解决不了问题时，Debug Mode 会：

• 生成多个假设
• 自动插入日志
• 要求你复现问题
• 基于真实运行数据定位根因

特别适合处理 race condition、性能瓶颈、回归 bug 等复杂问题。

☁️ 10. 云端 Agent：让 AI 帮你“异步写代码”

你可以把一些不紧急但耗时的任务交给云端 Agent：

• 重构
• 写测试
• 更新文档
• 修小 bug

它会自动创建分支、完成任务、提交 PR，并通知你。

🎯 写在最后：把 Agent 当作“协作者”，不是“工具”

最有效的开发者往往具备这些习惯：

• 写具体的提示（prompt engineering）
• 逐步优化自己的配置
• 认真 review AI 生成的代码
• 提供可验证的目标（tests、linters、types）
• 把 Agent 当作有能力的队友，而不是工具

AI 编码的时代已经到来，而掌握这些方法，会让你在新的开发范式中如鱼得水。