Cursor 中比較穩定的提示詞

Cursor 中比較穩定的提示詞：從原理到實踐的完整指南

隨著AI 驅動的編程工具（如Cursor）的普及，如何設計高效、穩定的提示詞（prompt）成為開發者關注的焦點。 Cursor 是一個基於AI 的代碼編輯器，能夠通過自然語言指令生成、修復或優化代碼。本文將深入探討在Cursor 中設計“比較穩定”的提示詞的原則、示例和實用技巧，幫助你最大化利用這一工具。

什麼是“穩定的提示詞”？

在Cursor 的語境中，“穩定”意味著提示詞能夠consistently（一致地）引導AI 生成準確、可用的代碼或回答，避免歧義、錯誤或不符合預期的結果。一個穩定的提示詞通常具備以下特徵：

• 明確性：任務目標清晰，避免模糊表述。

• 上下文豐富：提供足夠背景（如文件引用或項目需求）。

• 可預測性：輸出結果與預期高度一致。

設計穩定提示詞的核心原則

1. 明確任務目標

AI 需要知道你想要什麼。無論是生成代碼、修復bug 還是優化性能，直接說明任務是關鍵。

• 不穩定示例： Make this better

• 穩定示例： Refactor this Python function to improve readability and add type hints

2. 提供充分上下文

Cursor 支持通過@符號引用項目中的文件（如@main.py ），這能顯著提升AI 對代碼環境的理解。

• Write a login function login function

• 穩定示例： Using the database schema in @db.py, write a Python login function with SQLAlchemy

3. 指定技術細節

編程語言、框架或庫的選擇直接影響輸出。明確這些細節能減少AI 的猜測。

• 不穩定示例： Create a web page

• 穩定示例： Build a React component in TypeScript to render a user profile page

4. 定義輸出格式

如果需要註釋、測試用例或特定結構，提前說明能確保結果符合預期。

• 不穩定示例： Test this code

• 穩定示例： Write a pytest test suite with 3 cases (normal, edge, error) for the function in @utils.py

5. 利用.cursorrules 文件

在項目根目錄創建.cursorrules文件，定義通用規則（如代碼風格、技術棧），這些規則會自動應用到所有提示詞中。例如：

 - Use Python 3.11
  - Follow PEP 8 style guidelines
  - Include error handling in all functions

這能減少每次輸入提示詞時的重複說明。

穩定的提示詞示例及解析

示例1：生成代碼

提示詞：

Create a Python function to fetch data from a REST API using the requests lipary. Include error handling for network issues and invalid responses. Add type hints and a docstring.

解析：

• 語言：Python

• 庫：requests

• 功能：API 數據獲取

• 額外要求：錯誤處理、類型提示、文檔

  結果將是結構清晰、可直接使用的代碼。

示例2：修復代碼

提示詞：

Fix this function in @main.py that crashes with negative inputs. Add input validation and return a descriptive error message.

解析：

• 問題：負數輸入導致崩潰

• 文件：@main.py

• 目標：驗證輸入並返回錯誤消息

  AI 會針對性修復，輸出可靠。

示例3：重構代碼

提示詞：

Refactor this JavaScript code block into smaller functions. Use ES6 syntax, meaningful variable names, and add comments for each function.

解析：

• 語言：JavaScript（ES6）

• 任務：模塊化重構

• 要求：命名規範、註釋

  輸出將是整潔且易讀的代碼。

示例4：生成測試用例

提示詞：

Write a Jest test suite for the function in @utils.js. Include at least 3 test cases: standard input, edge case, and error case. Label each test clearly.

解析：

• 框架：Jest

• 目標：@utils.js 中的函數

• 細節：三種測試場景、清晰標籤

  結果將是全面的測試代碼。

示例5：創建完整應用

提示詞：

Build a Flask app with a GET /users route that returns a JSON list of users from a SQLite database. Include schema definition, error handling, and a requirements.txt file.

解析：

• 框架：Flask

• 功能：GET 路由、JSON 輸出

• 數據：SQLite

• 額外：錯誤處理、依賴文件

  AI 將生成完整的應用代碼及配置文件。

在Cursor 中使用提示詞的高級技巧

1. Composer 模式

   對於復雜任務，使用Composer（快捷鍵Cmd + I或Ctrl + I ）輸入多行提示詞，並結合多文件引用，提供更豐富的上下文。

2. 迭代優化

   如果首次輸出不理想，追加指令如Add async/await support support或Simplify this logic ，逐步完善結果。

3. 參考外部資源

   使用@docs引用項目文檔，或從社區（如cursor.directory）獲取現成提示詞模板。

4. 調試不穩定輸出

   如果結果偏離預期，檢查提示詞是否缺少具體性（如未指定語言）或上下文（如未提及相關文件），然後調整重試。

為什麼提示詞穩定性重要？

不穩定的提示詞可能導致：

• 低質量輸出：代碼無法運行或不符合需求。

• 浪費時間：需要反復修改指令或手動修復代碼。

• 挫敗感：AI 未達到預期效果，降低使用體驗。

通過遵循上述原則，你可以將Cursor 的AI 能力發揮到極致，節省時間並提升代碼質量。

結語

在Cursor 中設計穩定的提示詞並不是一門玄學，而是基於清晰邏輯和上下文的科學。通過明確任務、提供背景、指定細節並利用工具特性，你可以讓AI 成為真正的編程助手。