距离上次输出《Cursor初体验》，时间已经又过去三个月。
上篇文章更新后不久，淘宝购买的共享号不再有效，淘宝退钱我找老板要到信用卡……对的，我已然是Cursor的付费会员，过去3个月，Cursor已经完全代替VS Code成为我的主力开发工具。
大概一个月之前，我接手一个比较麻烦的系统开发，开发这系统过程中碰到些问题让我再生出“Cursor小结”心思，于是有此篇。
我新接手的系统，基于第三方平台提供的API在我们系统中做一些定制化功能。这系统之前已经存在，这次将由我新增两个第三方平台不能完美支持的特性。正式开发之前，前面同事的调研结论是：AI说可以！
基于同事的调研，我接手时所做的工作分为两个部分：一是熟悉我们自己关于这系统的代码，二是了解第三方平台的运作机制。待对自己代码对第三方平台运行机制有了大概了解之后，我便开始新特性的开发，开发分作两步：一是搭建主体框架不阻塞前端的进度，二是新特性的补充。
主体框架很快搭好，也和前端快快完成联调。但新特性的补充，却花了近两周时间（最近的更新频次很低，就在于原来周末被我用来写公众号的时间，都花在了打工这件事上面）。
这两周，我具体干活的内容，大概是翻来覆去做这几件事：
- 问AI我想要的效果是否可以达到；
- 基于AI的答案稍作修改后整理提示词，带上我代码中的上下文让Cursor帮我生成代码；
- 我简单看下代码逻辑之后开始测试，测试结果大概分作两类：
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- AI说的完全不对，它所提供的方案，第三方平台压根不支持；
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- AI说的有些对，但具体的效果，不够完美；
- 基于测试结果阅读文档，更新提示词再尝试。
（上面第3步，在整理时想到，这一项是否可以优化为AI帮我做呢？我现在的答案好像是不太行，因为我想要的效果都需要在第三方平台上面进行确认。但其实一切都只是数据，只要确认输出和预想输出是匹配的就好？对，可以做，但需要时间需要对第三方平台的数据格式足够了解。）
如此往复好多遍，当我终于对第三方平台运行机制更熟悉之后，我基于自己的理解为新特性制定一个可实现方案。（当然，方案由我定，但具体的实现，依然是Cursor做的。）
这整个过程，让我对Cursor（AI）的认知，有了以下更新：
- 让AI帮忙读英文文档，是一个不错的实践，它几乎不会理解错文档中的内容；
- 大模型的准确性，依赖于训练它的数据，当数据来源有了更新之后，大模型的训练结果却可能没有更新，此时，官方文档的可信度要远高于大模型的输出；
- 各个模型之间的差异是很有些大的，Gemini几乎已经被我弃用，我更常用的是Grok 3和ChatGPT 4o；
- Cursor里面Claude3.7和Claude3.5似乎互有优劣，3.5错误3.7准确、3.7错误3.5准确都有发生过；如果生成的逻辑不对，可以换个模型试下；
- Cursor的tab功能是好用的，在网络延迟没问题的情况下，多次替换某个单词的效率，已经和vim一样快。
前两天排查一个与k8s有些关联的线上问题，即便有AI帮我搞清楚各种名词的含义帮我道出可能的排查方向，到真正需要自己操作时，却依然有无从下手之感。即AI好用的前提是自己对某个领域已经有所了解。
最后，重度使用Cursor再3个月，我关于AI的基础认知并不改变：AI真好用，但自我迭代，可万万不能停。
