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工程化实践快速起步

快速起步

欢迎来到 Effective Cursor Wiki！

这是一个由我们团队在长期实践 AI 辅助开发过程中总结出的工程化经验知识库。所有内容都源于真实项目中使用 Cursor 的得失成败，目标是帮助开发者（以及团队）系统化地建立一套高效、可靠、可落地的 AI 辅助开发体系，而不是零散地”问一问、抄一抄”。

我们的核心信念：AI 不是灵丹妙药，而是可以通过工程化手段持续放大的生产力工具。只有从工具配置、技术选型到规则约束、工作流规范，形成完整闭环，才能真正让 Cursor 成为日常开发的”超级搭档”。

章节导航

章节名称核心目标关键动作
0工具就绪让 Cursor 成为真正顺手的开发环境重要设置项、团队协作配置、选择合适模型、MCP 工具等
1技术选型选择对 AI 最友好的技术栈优先强类型、结构清晰、生态成熟的框架
2工程架构建立工程化基础保障配置 Lint/Format、自动化测试框架、CI/CD 流程，确保 AI 生成代码可信可落地
3制定 Cursor Rules让 AI 自动遵守团队规范编写项目级 Rules，约束编码风格、架构、分层、依赖等关键规则
4规范工作流把 AI 深度融入日常开发流程规范 Spec Driven Development 工作流，管理上下文资产
5反馈与迭代持续迭代，提升 AI 辅助效果定期复盘、收集团队反馈、演进 Prompt 与 Rules

为什么按这个顺序？

这些步骤正是我们团队在多个项目中反复试错、不断优化后提炼出的工程化路径：

  • 先把工具磨好、技术栈选对、工程基础打牢，才能避免”AI 写得快、后期修得惨”。
  • Rules 是降低人工修正成本的最高杠杆。
  • 规范工作流让 AI 从”偶尔帮忙”变成”全程协作”。
  • 反馈更新是我们能持续保持生产力领先的关键。

建议阅读路径

  1. 新手：从 0. 工具就绪 开始，按顺序逐个模块实践落地。
  2. 有一定经验者：优先看 3. 制定 Cursor Rules 和 4. 规范工作流，快速见到明显提升。
  3. 持续精进：定期回到 5. 反馈与迭代，并把自己的好 Prompt、Rules 贡献到模板库。

从左侧导航开始你的 Effective Cursor 之旅吧 🚀

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