Cursor一年深度开发实战：前端效率提升与最佳实践

在AI Coding提效的背景下，Cursor作为智能编码工具，已在前端开发中展现出巨大潜力。通过一年的深度实践，在多个项目中验证了其效率提升效果。以下是实战案例与经验总结。

Cursor 实战案例展示

过去一年中，使用Cursor开发的前端项目覆盖广泛，AI生成代码占比平均超过80%。业务场景横跨B/C两端，技术栈全面覆盖Vue、React、微信小程序以及Tailwindcss、Antd、shadcn UI等多种框架。

移动端

App H5推广页面：中秋前夕紧急需求，从零开发仅用两个半小时完成上线，借助Cursor快速实现样式设计。

广告落地页：UI提供的Lottie动画为完整页面，无法拆分。通过Cursor直接解析Lottie的JSON配置文件，将核心动效元素转化为独立的CSS动画，降低资源体积并优化效果。

PC端

后台资损防控平台：在没有产品原型和UI设计的情况下，结合Cursor与Shadcn UI，独立完成平台0-1的交互与界面构建。

流量调度分流中心表单：模块核心代码近万行，表单联动逻辑复杂。Cursor帮助解析多层嵌套数据结构，动态控制联动，降低研发理解成本。

精准链路分析项目：公司内部比赛项目，基于Cursor从零启动，两天内构建出功能完整的Demo。实现基于React Flow的JAVA调用链路展示、AI流式报告及智能Agent对话。

工程化

工程化涉及依赖版本冲突与配置逻辑。为验证Cursor处理系统级任务的能力，尝试让其主导完整升级流程。

在一个App H5项目中，成功从Vue 2.5.16 + Webpack 4升级到Vue 2.7.16 + Webpack 5。Cursor提供升级方案、更新依赖版本和配置文件，并自动执行终端命令与修复报错。

此外，Cursor还实现了从Webpack到Vite的迁移路径验证，核心构建流程已跑通，初步证明其在复杂工程中的辅助潜力。

Cursor 使用经验分享

模型选择

模型是AI的基座，直接选择Claude。在大模型代码能力评测中，Claude持续领先，尤其在代码生成、逻辑理解与上下文关联方面表现突出。

需要注意两点：

1. 警惕Auto模式：用量不足时，Cursor可能切换至Auto模式，输出质量下降。该模式适用于技术交流，不推荐用于代码生成。
2. 关注上下文长度：Cursor实时显示上下文使用情况。接近限制时，可切换支持更长上下文的模型，或开启Max Mode扩展处理能力。

提供代码上下文

与Cursor协作时，优先提供代码片段，使用变量名指代。手动添加上下文方法：

• 选中代码片段，点击“添加到聊天上下文”（快捷键Ctrl+I）。
• 若仅提问不改动代码，使用Ctrl+L。
• 在目录中右键文件或文件夹加入对话。
• 输入@手动选择引用文件。

尤其在多文件改动时，主动告知Cursor相关文件路径，效果优于依赖其自行检索。

统一语义表达

在业务沟通中，使用精准变量名与Cursor交互。例如，价格需求中直接使用purchasePrice、price等变量，而非口语化描述。

描述界面元素与交互逻辑时，精准引用标识符：

• 定位界面元素，明确指出className或id，如“类名为.download-btn的按钮”。
• 描述交互逻辑，直接提供回调函数名，如“在handleConfirmClick函数中调用showModal()方法”。

使用日志定位故障

AI在静态代码解析中表现良好，但难以感知运行时状态。通过日志为AI提供运行时视野，方法如下：

引导AI插入关键日志：指示Cursor在关键逻辑路径添加console.log，输出变量值。

运行代码并捕获日志：执行代码后，复制完整日志输出。

提交日志与代码共同分析：将日志复制给Cursor，帮助定位根因。

此方法让AI追踪变量变化、识别执行路径，提升调试效率。

添加Rules固化工程规范

使用Rules功能固化常见工程约束。例如，要求Cursor在插入调试日志时自动添加标识，便于控制台筛选。

Cursor支持为不同项目配置独立规则集，适配特定规范。设置后，每次插入日志都会自动带上标识。

集成MCP拓展能力边界

MCP（Model Context Protocol）可解决手动复制日志的繁琐问题。通过配置浏览器MCP服务，Cursor能直接控制浏览器，自动捕获截图、读取控制台日志、分析DOM结构。

目前Cursor的浏览器MCP支持内置窗口与Chrome。其他浏览器可使用Playwright作为替代。

同时，主流前端工具提供MCP或知识库。例如，将Ant Design的官方知识库添加到Cursor，使其基于最新文档提供组件建议。

选择AI擅长的技术栈

AI在开源生态丰富的技术栈中表现更佳。例如，React、TailwindCSS属于优势领域；微信小程序次之；而Taro、uni-app等多端框架由于样本较少，AI支持薄弱。

在AI Coding普及的背景下，需重新评估多端框架的效率。若框架能推出强大MCP服务，结构化注入多端差异，可能转变为智能跨端典范。

处理存量代码的挑战

用AI从0到1搭建应用相对简单，但接手和维护存量代码更难。存量代码中命名混乱、逻辑隐含，AI容易引入新问题。

关键是为AI提供清晰指引：

• 优化代码注释：避免长篇业务介绍，清晰指出代码与业务关系、魔法数字含义。例如，注释“新用户(level=1)享受首单优惠，老用户(level>=2)按原价计算”。
• 利用TypeScript优势：类型定义强制展示代码结构，加上变量注释，构成现成知识库。通过精准注释和完整类型，AI能快速理解并安全修改遗留代码。

AI Coding 时代优秀研发的新特质

AI正在拉大开发者能力差距。优秀开发者需具备以下核心能力：

1. 有责任心，做代码的owner

避免对AI生成代码失去掌控。每次Agent完成编码后，阅读其改动总结；提交前仔细Review Diff，重新建立对代码的理解。

2. 代码品味，超越能跑就行

AI生成代码可能缺乏最佳实践。例如，将商品列表拆分为多行布局，而非封装为组件。坚持阅读高质量代码，学习最佳实践，勇于重构不合理实现。

3. 知识广度，做好技术决策

AI在执行明确指令时表现更佳。开发者需有广泛知识储备，精准描述需求。例如，实现前端解析Excel时，指定使用xlsx库，代码量大幅减少。

持续关注技术社区，了解经典工具与前沿方案，提升决策能力。

4. 表达精度，说AI听得懂的话

从模糊需求到清晰提示词，需要结构化与抽象能力。精准表达与知识储备相关，建议阅读完整书籍、观看深度内容，避免碎片化表达削弱这种能力。

对未来的展望

当前AI应用可能仍处于“带实体按键”的过渡阶段。AI不应仅是效率工具，更应成为流程重构与体验重塑的催化剂。未来需共同探索如何彻底释放AI的变革性潜力。