大家好，我是锋哥。最近连载更新《Cursor+Claude AI编程 快速上手教程》技术专题。
本课程主要讲解Cursor简介，Cursor下载安装，Cursor生成helloWorld网页，Cursor会话里的Cursor会话里的Agent,Plan,Debug,Ask区别以及使用，Cursor常用模型介绍，Cursor模型会话上下文介绍，以及最后利用Cursor Opus4.6快速生成一个Java项目 -SpringBoot4+Vue3的学生信息管理系统，利用Cursor Opus4.6快速生成一个Python项目 - Flask2+Vue3的学生信息管理系统。这个作为Cursor入门介绍和简单实战，让大家一天时间快速上手Cursor AI编程。后面我们将会发布高级的Cursor AI编程实战，会讲道一些实用的高级技巧。《Cursor+Claude AI编程 快速上手教程 视频教程》
我们选择模式的时候，会看到一个 200k context windows
1. 基础概念
Context Windows（上下文窗口） 指的是 AI 模型一次性能处理的最大文本量，200K 表示：
- 200,000 tokens（约 15-20 万单词）
- 相当于 150-200 页技术文档
- 或 3000-5000 行代码
2. Tokens 是什么？
在 AI 语境中：
- 1 token ≈ 0.75 个英文单词
- 1 token ≈ 2-3 个中文字符
- 代码通常更紧凑：100 行代码约 500-800 tokens
3. 200K Context 的实际意义
优势：
# 场景1：完整项目理解
# 200K 可以容纳：
# - 整个中型项目代码（约 30-50 个文件）
# - 技术文档
# - 依赖说明
# - 错误日志
@src/ # 整个源码目录
@docs/ # 所有文档
@package.json # 依赖配置
# 提问：基于整个项目结构，如何实现新功能 X？
场景2：长会话历史
对话轮次 tokens消耗 剩余容量
第1轮： 5,000 195,000
第5轮： 25,000 175,000
第20轮： 80,000 120,000
第50轮： 150,000 50,000
4. 200K 与之前版本的对比
| 版本 | Context | 可处理内容 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| 旧版 | 8K | 单个文件+简单对话 | 简单代码问答 |
| GPT-4 | 32K | 多个文件+中等对话 | 功能开发 |
| Cursor 200K | 200K | 整个项目+长对话 | 企业级开发 |
实际影响：
// 以前（32K限制）：
// 只能分析：当前文件 + 2-3个相关文件
// 对话：约 20-30 轮后需要重置
// 现在（200K）：
// 可以分析：整个项目 + 所有文档
// 对话：50-100 轮完整对话历史
// 多任务：连续多个复杂任务
5. 在 Cursor 中的具体应用
a. 智能项目分析
# 一次性理解完整项目
@整个项目文件夹
@技术设计文档.md
@API文档.md
@错误日志.txt
# 提问：分析项目架构瓶颈并提出优化方案
# AI 可以基于所有材料给出综合建议
b. 长流程开发
// 从需求到实现的完整流程：
// 1. 分析需求文档（10K tokens）
// 2. 设计数据库结构（5K tokens）
// 3. 设计 API 接口（8K tokens）
// 4. 实现业务逻辑（15K tokens）
// 5. 编写测试用例（7K tokens）
// 总消耗：约 45K tokens，仍在 200K 内
// AI 能记住所有步骤的上下文
c. 复杂的重构任务
# 重构涉及的文件：
# - model.py (3K tokens)
# - service.py (4K tokens)
# - controller.py (2K tokens)
# - test files (5K tokens)
# - 文档说明 (2K tokens)
# - 历史讨论 (3K tokens)
# 总：19K tokens，AI 能理解所有关联
6. 如何最大化利用 200K Context
策略1：分层级加载
# 第一层：核心代码（约 50K）
@src/core/
@package.json
# 第二层：工具和配置（约 20K）
@src/utils/
@config/
# 第三层：测试和文档（约 30K）
@tests/
@docs/
# 保留 100K 给对话历史
策略2：智能上下文管理
// 使用 .cursorrules 优化
{
"priority_files": [
"src/",
"package.json",
"README.md"
],
"exclude_patterns": [
"node_modules/",
"*.log",
"dist/"
],
"max_tokens_per_file": 5000
}
策略3：分阶段对话
阶段1：项目概览（消耗 30K）
- 加载项目结构
- 理解业务逻辑
阶段2：具体开发（消耗 50K）
- 实现功能A
- 实现功能B
- 编写测试
阶段3：优化调试（消耗 40K）
- 性能优化
- 错误修复
- 文档更新
7. 实际容量计算示例
一个中型 React 项目：
文件类型 数量 平均大小 总tokens
.tsx 组件 20 150 行 15,000
.ts 工具类 15 80 行 7,500
.css/scss 10 100 行 5,000
配置文件 5 50 行 1,500
测试文件 25 50 行 7,500
文档 - - 10,000
node_modules - 排除 0
-----------------------------------------
项目总计： 约 46,500 tokens
剩余容量：200,000 - 46,500 = 153,500 tokens
可用于：长达 100+ 轮对话
8. 注意事项
性能影响：
- 200K 满载时响应可能变慢
- 建议保持实际使用在 100-150K 最佳区间
- 定期清理不必要的上下文
成本考虑：
- 更大的 context 意味着更高的 API 成本
- Cursor 已优化计费策略
最佳实践：
# 1. 开始新项目时
@整个项目代码
# "请理解我的项目结构"
# 2. 开发过程中
@相关文件 + 最近修改
# "基于这些代码，实现..."
# 3. 定期清理
/clear # 重置上下文但保留知识
/new # 全新会话
9. 技术实现原理
输入层：[你的代码 + 问题 + 历史] → Tokenization
↓
嵌入层：向量化表示（约 200K tokens）
↓
注意力层：全局关系建模
↓
输出层：生成回答
关键特点：
- 真正的 200K 理解，不是简单的缓存
- 跨文档引用能力增强
- 长期记忆更稳定
