Cursor 高阶 Prompt 指南：7 个魔法句式，让 AI 少编故事，多写靠谱代码

——告别“自信胡说”，进入「可验证、可追溯、可协作」的 AI 编程新时代

“AI 幻觉不可怕，可怕的是你信了——
而这 7 个 Prompt，就是你的‘防诈指南’。” 🔍

▲ Prompt 1 实战：step by step 引导 AI 从报错堆栈中定位根因

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📌 为什么需要「防幻觉 Prompt」？

Cursor 的 Agent 模式强大，但也有“副作用”：

• ✅ 擅长自由发挥 → ❌ 容易“脑补”不存在的 API
• ✅ 快速生成代码 → ❌ 忽略项目上下文导致风格漂移
• ✅ 主动优化建议 → ❌ 过度修改未要求的部分（“好心办坏事”）

💡 解决方案：用结构化 Prompt 引导 AI 按“人类逻辑”工作
→ 像给实习生写任务卡：先确认理解，再分步执行，最后复盘

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🛠️ 7 大核心 Prompt，附实战模板 + 使用场景

1️⃣ Step by Step：启动「链式推理」的魔法开关

✨ 核心原理：强制 AI 展开思维过程，而非直接输出结论
→ 实测：使用后错误定位准确率 ↑ 47%（社区测试数据）

适用场景：报错调试、逻辑复杂任务
Prompt 模板：

@page.tsx I got this error: {{error}}
Use Chain of Thought reasoning to find the core issue of this error,
then create a step by step plan to fix the error.

✅ 效果：

• AI 先分析错误堆栈 → 再关联代码上下文 → 最后给出可执行修复步骤
• 不再一句“你漏了 useEffect 依赖”糊弄过去

📝 小白提示：
step by step 是 LLM 的“思考触发器”——
相当于对实习生说：“别急着改，先说说你怎么看这个问题？”

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2️⃣ Refer to @doc.md：上下文锚定术

✨ 核心原理：每次任务切换前，重载最新文档
→ 避免 AI “凭记忆”写代码（记忆可能过期！）

适用场景：多模块开发、长会话协作
Prompt 模板：

Great. Header looks good.
Now we move to "x" section. Refer to @frontend-guidelines.md to understand the scope of work for this feature.
Before implementation if you need more clarification or have any questions, ask me!

▲ Prompt 2 实战：AI 主动引用文档，确认按钮交互规范（图源：cursorpractice.com）

✅ 关键动作：

• AI 会先输出：“根据 @frontend-guidelines.md，按钮应满足：
  1. 使用 Button 组件而非原生 <button>
  2. 主色用 --brand-primary
  3. Hover 状态需加 scale(1.02)”
• → 你可即时纠正：“第 3 条已废弃，用 opacity 替代”

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3️⃣ Explain First, Then Code：先讲方案，再动手

✨ 核心原理：把“编码”拆成「设计评审 + 实施」两阶段
→ 避免 AI “边写边改”，浪费 token 且难追溯

适用场景：功能新增、架构调整
Prompt 模板：

Header menu is now aligned in center perfectly.
Now we need a sign in and sign up buttons.
Check @frontend-guidelines.md and explain how you will implement this.

✅ 工作流：

1. AI 输出实现方案（含组件选型、状态管理、响应式逻辑）
2. 你确认：“用 useAuth hook，别自己写 context”
3. AI 再生成代码

⚠️ 反面教材：
直接说 “加登录按钮” → AI 可能生成：

• 用 localStorage 存 token（❌ 安全风险）
• 忘记加 loading 状态（❌ UX 缺失）
  —— 而“先解释”可提前拦截

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4️⃣ Track Progress in .md：用状态文件防失忆

✨ 核心原理：把对话历史外化为结构化文档
→ 解决 “AI 忘了上一步改了啥” 的经典问题

操作：在每步完成后，要求 AI 更新 process-status.md：

At the end of each completed step, record your work in the .md document. Then answer these three questions in sequence:
1. What features did we implement?
2. What problems did we encounter?
3. How did we fix these errors?

▲ Prompt 4 实战：自动生成可追溯的开发日志（图源：cursorpractice.com）

✅ 优势：

• 新成员加入 → 直接读 process-status.md 秒懂进度
• 会话中断重启 → AI 读此文件快速恢复上下文
• 复盘会议 → 直接导出为周报初稿 📊

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5️⃣ Keep Work Logs：会话级长记忆

✨ 核心原理：为每次协作生成「会议纪要」
→ 对标真实团队站会产出

Prompt：

At the end of the conversation, record your work log in the process-status.md file.
First, check the process.md file to understand all the features we implemented in this conversation.
Then write a detailed meeting report and provide detailed background information for the next work session.

✅ 输出示例：

## 2025-11-18 协作纪要
### ✅ 已完成
- 登录表单 UI 实现（符合 @frontend-guidelines v2.1）
- 表单验证逻辑（邮箱格式 + 密码强度）
### ⚠️ 待确认
- 第三方登录：需产品确认是否支持 GitHub / Google
### 📌 下一步建议
1. 联调 `/api/auth/login` 接口（@backend/README.md）
2. 添加错误提示国际化（参考 `i18n/en.json`）

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6️⃣ Define Scope Explicitly：防过度执行术

✨ 核心原理：明确边界 = 减少“热心改写”
→ Cursor Agent 有时会“优化”你没要求的部分（如重写 CSS）

Prompt 模板（四步法）：

1. Read instructions in @ (document name) to understand the scope of work for this feature.
2. Use chain of thought reasoning to create a step by step implementation plan.
3. Ensure you explain how every section of this feature works providing macro-level details.
4. Break these items into detailed numbered steps.

✅ 实测案例：
需求：“加一个暗色模式切换按钮”

• 无 scope → AI 修改了全局主题变量 + 重写了 3 个组件样式（💥 意外副作用）
• 用此 Prompt → AI 仅新增 ThemeToggle.tsx + 修改 App.tsx 一处引用（✅ 精准）

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7️⃣ Centralize Documentation：建个「AI 知识中枢」

✨ 核心原理：把分散文档聚合成 AI 的“单一事实源”
→ 避免 AI 在 README.md / CONTRIBUTING.md / Slack 记录间“猜上下文”

操作建议：

/docs
├── project-requirements.md    # 产品需求
├── frontend-guidelines.md     # 前端规范
├── api-contract/              # 接口定义
├── architecture-overview.md   # 架构图
└── file-structure.md          # 目录说明

然后在 Prompt 中统一引用：
Refer to /docs/frontend-guidelines.md and /docs/api-contract/auth.md

✅ 效果：

• AI 不再问“登录用 JWT 还是 Session？”（文档已明确：JWT + Refresh）
• 生成代码自动符合目录规范（如组件放 src/ui/ 而非 src/components/）

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📊 实战对比：用 vs 不用 Prompt 的差异

场景	无结构化 Prompt	使用 7 大 Prompt
实现登录表单	3 次返工（样式错→逻辑漏→安全问题）	1 次交付，仅微调文案
调试 useEffect 循环	AI 猜“加 [] 依赖” → 新 bug	分步推理定位到 stale closure → 精准修复
新人接手任务	需 1 小时问同事	读 process-status.md 10 分钟上手
AI 修改范围	意外重写 2 个无关文件	严格限定在 auth/ 目录

📌 数据来源：Cursor 社区 2025 Q3 用户调研（n=312）

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🚀 最佳实践：构建你的「Prompt 工作流」

graph LR
A[新任务开始] --> B{查 @doc.md}
B --> C[用 “Explain First” 确认方案]
C --> D[用 “Step by Step” 生成代码]
D --> E[更新 process-status.md]
E --> F{任务完成？}
F -- Yes --> G[生成 Work Log]
F -- No --> C

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🔚 结语：Prompt 是新时代的「编程注释」

以前我们写注释给人类看：
// TODO: 这里要防 XSS

现在我们写 Prompt 给AI看：
Before implementation, check @security-guidelines.md for XSS prevention.

好的 Prompt，不是约束 AI——而是放大它的能力边界。
当你掌握了这 7 个句式，Cursor 就不再是一个“高级补全工具”，而是一位——
✅ 会查文档 ✅ 会复盘 ✅ 会守边界 ✅ 会写纪要
的靠谱结对程序员。

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