Cursor 实用技巧

Why Cursor

Cursor 发布的 Composer 2.5，性能直逼 Claude Opus 4.7。这是cursor官网给出的基准测评数据，可以看到评分确实逼近 Claude Opus 4.7

我自己使用感受下来Composer 2.5 在处理多数任务时确实好用，经济实惠。在面临Composer 2.5解决不掉的棘手问题时直接改用顶尖模型就好，我自己买了20刀套餐真的挺抗蹬，这套餐里还包含20刀顶尖ai api调用额度。

而且对中国开发者特别友好，支持支付宝直接扫码付款，一折算，Composer-2.5约等于白给。

Cursor打钱好吧。

Commit Message

点这里可以快速帮你生成 Git 提交信息。但你用过就会发现这里生成的是英文，且无法指定格式。就算在 Cursor Settings 添加 rules，也无法有效控制 AI 行为。

个人经验：可以通过根目录添加 .cursorrule 来实现定制。

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alwaysApply: true
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所有 Git commit message 必须用中文书写。
格式遵循 Conventional Commits：type: description

type 取值：feat / fix / refactor / chore / docs / style / test / perf
description 用中文，不超过 72 字

示例：
feat: 添加用户登录接口
fix: 修复 token 过期未刷新问题

.cursorrules 定义提示词是废案，可能随着 Cursor 版本迭代而不再生效。

我的版本是 Version: 2.5.26 + VSCode Version: 1.105.1，亲测好用。

MCP

MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）简单说就是通用的接口协议。

第三方服务可以通过实现接口，为 agent 提供第三方能力，从而操作外部系统。

比如 GitHub MCP 可以让 agent 直接操作仓库。Notion MCP 可以让 Agent 读取你的知识库并续写内容。

在 Cursor 里可以通过打开 Marketplace 挑选 MCP。

Hook

Agent 生命周期的钩子 —— 用户可以在 Agent 干活的各个阶段插入自定义脚本，可以观察、拦截、修改它的行为。

Cursor 提供丰富的生命周期，比如使用工具的前后/修改文件的前后/Agent 启动的前后等等。

用户可以在这些事件节点注入脚本，比较常见的使用场景是，在修改文件前跑脚本检查是否改了敏感目录里的文件。

{
  "preToolUse": [{
    "command": "./hooks/guard-sensitive-files.sh",
    "matcher": "Write|StrReplace|Delete",
    "failClosed": true
  }]
}

或者编辑后自动跑测试：

{
  "afterFileEdit": [{
    "command": "sh -c 'git diff --name-only | grep _test. && npm test -- --changedSince=HEAD --no-coverage || true'"
  }]
}

我的脚本怎么在修改前知道 Agent 要更改哪些目录文件？hook 调用时会往 stdin 塞入一段 JSON。

所以脚本内容也很简单，就是读 stdin → 解析 JSON → 检查 file_path/command → 决定放行还是拦截。

各个事件节点 stdin 输入哪些数据，需要脚本返回什么表示放行/中断，可以看官方文档。

https://cursor.com/cn/docs/hooks#pretooluse

Subagent

我的理解，subagent = skill + 全新上下文。

定义一份文档，定义一些场景，主 agent 在遇到这些场景的时候自动任务外包 subagent 来做。

为什么主 agent 不自己做呢？

1. 简单任务外包给便宜模型做，省钱。

2. 给 subagent 任务会开启全新上下文，省钱的同时减少干扰。

用户可以通过 /subagent_name 方式来主动要求调用 subagent。示例：

Skill vs Subagent 对比

上面说的"subagent = skill + 全新上下文"很接近了，但细分下来差异还挺大的：

所以它们不是替代关系，是互补的。Skill 优化的是主 agent 的行为——告诉它正确的步骤和注意事项。Subagent 优化的是任务的分发——把独立子任务外包出去，自己腾出手干别的。

一个典型配合：用 Skill 定义"怎么写单元测试"的流程规范，然后派 Subagent 去执行这个流程——Subagent 加载 Skill，按里面的步骤跑测试、写断言。

Use Multiple Models / Max Mode / Auto 三种模式

模型名字右边的脑子图标代表该模型计算量较大，需要更多时间思考推理。

Max Mode 本质是允许你通过消耗更多 Token 的方式全力使用最顶尖的模型。适合老项目重构，或者不差钱的用户。

Auto 模式理论上会自动根据任务特征动态选择模型，但实际使用体验上是高频率使用 Cursor 自家的 Composer 2。或者说微调过的 Kimi K2.5。

Use Multiple Models 是人为挑几个大模型一起跑任务，然后人工挑哪个模型跑得好。类似于赛马。适合做技术选型或者核心算法。

Cursor 的小抄

AI 编程助手本质是提示词工程，或者说是上下文工程。上下文越丰富代码就越准确。

如果发现模型总在某个 API 上胡说或提及的内容和你项目用的技术栈不一致时，可以通过 @技术栈名字/网址，快捷地给大模型提供参考文档。Cursor 自己内置了大量主流技术栈的官方文档，可以有效减少切出屏幕，避免打断编程。