Cursor 初体验
Cursor 最近热度非常高，初体验，聊聊感受。
上周三请假一天去PICC弄保险，下午在家接触了 Cursor。非常震惊，1、能够支持实时投喂文档/框架代码丰富上下文（GPT4支持）；2、能够通过 prompt 对项目结构进行调整（一次修改多个文件内容）
我的使用场景：
1、使用 Cursor 重写之前的图片下载插件，将V2的代码支持到 V3 并且迁入了 Plasmo 框架下。
2、实现 canvas 当前渲染内容转图片（2D，3D）
3、实现 canvas 绘制内容转SVG。
Context 提前指定，可以将 Plasmo的文档内容和 chrome extension V3的内容添加到上下文。
一开始生成的内容可能不符合Plasmo 规范，prompt 提醒约束即可！
功能实现了，也体验了一遍 Cursor .
优势
1、快，能够快速实现代码，构建产品形态。对于大部分程序开发者应该是足够用了，目前因为还在 fast request 范围内，响应速度还不错。
2、代码的风格可以严格限制规范。TS 完整类型定义，我在项目中提前规范好了 MESSAGE_TYPE 以及 ResponseType 生成的代码会参考这个类型格式来组织代码。JS 写demo适合，真正写业务代码和项目代码TypeScript更加推荐，强制类型检查是比较稳妥的办法（完备的TS，AnyScript 还不如js）【引用：你以为使用 js 能节约时间，数据格式变更修改不完全，排查bug的时间都会全部还回去！】
3、不一样的代码实现方式，开发者都有自己的风格（代码设计上和实现上的）,AI代码生成能够给出新的代码风格。比如： Array.prototype.filter 使用， 排除 undefined、null、0等 falsity value ，个人习惯实现 arr.filter((item)=>!!item) AI实现 arr.filter(Boolean)。我觉得后者更加优雅。
缺点
1、创造性的逻辑，需要细化 prompt 。比如要实现在站点加载之前覆盖掉浏览器的某些API，Cursor 给出的代码可能不能执行。需要引导它实现，你可以给他一个案例，让他按照这种实现思路实现（我将手写实现的代码给到它以后 + prompt，生成了另一个API覆盖的完整代码~）
2、代码实现是错误的，需要阅读后找到bug，手动修改或者提醒模型修改， 需要能会调试代码，快速识别到大模型实现的代码错误在哪里，如何修改。未来开发者变成 hybrid engineer，我们要比大模型对代码和技术更了解（看得懂代码，了解实现的技术原理~）。 另一个视角如卡颂所言“TDD驱动开发可能是时候了~实现代码前先让大模型实现单侧测试case，覆盖所有可能”
复盘和改进
1、提升 prompt 的能力，学会如何提问，高质量的引导大模型。至今没全面发挥大模型的能力辅助开发，这点应该是最大的卡点。内网一篇关于《Prompt-驾驭大模型》的文章说的比较中肯，完全不把大模型当人（提问：实现一个截图工具~ ，幻想：大模型知道你想实现的手机截图还是浏览器截图），上下文补充，角色。CRISPE 规则格式化自己的 Prompt，让大模型听懂我在说什么。
2、全面应用 Cursor 等AI工具。Future is Tab Tab Tab ~ 主动成为 hybrid engineer
3、转变思路：如何将需求拆分成合理的实现方案上，技术方案实现时考虑使用大模型生成某个功能的便捷性（模块结构，框架结构，提前规划好，业务逻辑处理更收敛减少引用（这样大模型单个实现业务功能更快））。
