Cursor提效：前端需求开发工作流实践

目录

• 一、引言
• 二、就差一个程序员了
  • 1. 从需求到代码
  • 2. 从规划到执行
• 三、现有问题
• 四、协作流程
  • 1. 反馈循环
  • 2. 流程对比
• 五、场景应用
  • 1. 现状分析
  • 2. 改动方案
  • 3. 影响评估
• 六、小结

一、引言

很高兴与大家分享现阶段 Cursor 在我的工作中的使用体验。先做个预期管理：本文不会分享“x 个你可能不知道的小技巧”，也不会让你获得“无需自行编码”的能力，同时不涉及 Cursor 工程化方面内容。本文只围绕个人开发流程中遇到的真实问题，聊聊如何用 Cursor 提升这部分开发体验，帮助自己在工作中持续保持较好的节奏和状态。

TL;DR

• 列举对 Cursor 的错误预期
• 对比过去的开发流程：使用 Cursor 后发生了哪些变化
• Cursor 在「现状分析 / 方案设计 / 影响评估」中的收益

二、就差一个程序员了

最近团队在大力推广 Cursor AI。随着几个版本迭代体验下来，它精准的自动补全确实好用，甚至体现在：Tab 键的使用率逐渐高于 Command + C/V。既然这么“懂我”，那能不能更进一步——把 PRD 直接喂给 Cursor，让它一步到位输出代码？

1）从需求到代码

Cursor 能理解代码上下文，并据此根据简短描述生成符合上下文的代码。于是我尝试直接将 PRD 提供给 Cursor 来生成代码：

PRD → Cursor → Code（一步到位）

几个需求尝试下来，总的来说问题分为两类：

这有点像去理发店：你说“稍微剪短一点”，结果却被剪得“稍微短了点”。要避免这种情况，就得在开始之前对齐认知，补充描述与参照。这个前置阶段即使发现理解偏差，也能及时纠正，俗称“对齐颗粒度”。

2）从规划到执行

Cursor 产出的代码由它接收到的上下文决定。如果需求意图描述不够准确，它会通过推断补全假设，最后产出自然就不准确。

因此使用 Cursor 的关键，是把开发过程拆成两个阶段：规划阶段 与 执行阶段。在这种分层视角下，我们的关注点与 AI 的角色会更清晰：

Cursor 在这个过程中，不应该被视为开发者的替代品，更像一面放大开发者能力的镜子：

• 对于已知的部分：Cursor 可以加速实现，减少重复劳动。
• 对于未知的部分：Cursor 可以协助探索，但不能替代开发者判断。

理解了 AI 的角色后，我们需要重构现有开发工作流，让 AI 成为真正有效的助手。最关键的转变是：不再试图让 AI 替代开发流程中的任何环节，而是让它协助完成每个环节。

这意味着：不是把 PRD 扔给 AI 等全量代码，而是和 AI 一起理解 PRD 与代码现状，共同设计方案、明确步骤，再分步实现。

三、现有问题

作为前端开发，我们的日常工作大多围绕需求文档进行代码产出，这要求我们在开发前做几件事：

1. 理解业务需求
2. 理解所属业务与项目现状
3. 据此进行方案设计与决策，把复杂问题拆成可执行的粒度

但这也带来一个矛盾：方案设计对效率的影响。一方面，方案设计是保证质量的必要环节；另一方面，生成与维护这些产物又会显著降低开发效率。尤其在快速迭代的项目中，这个矛盾更突出。

有时即使是一个小需求，也可能需要大量前置分析才能进入开发。举个例子：下面是一份小需求的前端方案截图，不同颜色区分了各流程占比。从图中可看出，「现状分析」与「改动方案」往往占据主要篇幅，也对应着主要的时间消耗。

前端方案中的各环节分布

传统的解决办法通常是：

• 模板化方案设计，减少重复工作
• 简化方案设计，减少不必要的细节描述
• 提高团队熟练度，让方案设计生成更高效

而现在，我们能在这些基础上借助 Cursor 进一步提效。

四、协作流程

1）反馈循环

协作时关键在于两件事：

• 对 Cursor 补充上下文
• 对 Cursor 提供的结论进行人工核验

这两者构成一个反馈循环。前者是希望 Cursor 知道，后者是需要我们自己知道，从而保障产出的结果符合预期。

整体的 Cursor 协作流程可以拆成规划与执行两个阶段：规划阶段专注产出方案，执行阶段根据方案产出代码，两者交替迭代。

2）流程对比

相较以往，使用 Cursor 后的工作模式差异如下：

乍一看使用 Cursor 后流程更繁琐——实际上也确实如此。

更推荐换一种心态看待这件事：不必为了使用工具而使用工具。过去我们面向 Google / GitHub / Stack Overflow 编程，也不是为了“搜索而搜索”，而是在开发中遇到不明确的信息必须确认。现在这个角色可以渐进地由 Cursor 承担。比起搜索引擎，Cursor 更能结合项目现状给出贴近上下文的答案，像行车导航一样，没必要给自己太多心理负担。

相关阅读：前端落地 AI 协作时，很多问题最终都会回到工程化与研发流程上，讨论可以去 前端框架/工程化 板块继续延伸。

五、场景应用

回到需求开发中的核心问题：在“写代码”之外，真正占据大量时间的常见环节是——现状分析、改动方案、影响评估。下面主要分享这三个场景里 Cursor 的使用体验。

关于提示词，可根据实际需要使用 notepads 或 rules 降低单次使用成本。

1）现状分析

在需求开发过程中，我们经常会接触陌生业务模块。如何理解现状，往往是最耗时、也最容易被忽视的部分。

如果对现状了解不够，当需求相对复杂、或项目存在较多历史债务时，我们很难输出符合预期的方案，更难保证最终代码质量。对新接手项目的开发者来说，这一阶段往往伴随无数次“代码考古”和“问询前人”。

Cursor 离代码上下文更近，我们可以在它的协助下抽丝剥茧，快速了解业务主线。这本质上是一个学习过程：知道得越多，后续设计与开发时就越能正确地引导 Cursor。

具体可以从需求的目标改动点开始，梳理其所属功能与实现方式，覆盖交互流程、数据管理、条件渲染等：

业务需求
    ├── 1. 功能
    │   ├── 2. 实现
    │   ... └── 3. 字段
    ...

	了解业务功能	了解代码实现	了解字段依赖
目标	了解业务功能	了解代码实现	了解字段依赖
提示词参考	当前功能如何运作，用户交互有哪些路径，具体数据流向是怎样的，请整理成 mermaid 时序图。	当前代码如何组织，核心模块有哪些，组件间如何通信，梳理组件关系图。	梳理当前表单字段的显隐关系、联动逻辑以及数据源。
效果	输出所属功能中的角色和交互方式，帮助快速掌握业务脉络。	输出组件职责与组件关系，便于在投入开发前以组件模块维度确认改动范围。	直观呈现表单字段间的联动说明。

通过对上述三个层面的反复往复，Cursor 提供的直观输入能帮助我们摆脱“一知半解”的状态。很多焦虑来自不确定性；当不确定性被消除，焦虑也就自然下降了。

这一阶段属于典型的 前端 & 移动 场景：既要读懂业务，也要读懂工程与实现细节。

2）改动方案

了解现状后，就进入面向需求的改动方案设计。

在问答中，Cursor 往往倾向于直接满足“表面需求”，但可能忽略深层的系统设计考虑。遇到复杂问题时，更建议先让 Cursor 分析问题本身，而不是直接要求它给解决方案。通过引导它进行更全面的思考，可以：

• 防止 Cursor 胡编乱造
• 确保它真的理解需求
• 暴露我们自身思考的盲区，降低返工概率

一个可行做法是先明确两句话：

• “在我让你写代码之前不要生成代码”
• “先逐步分析需求，再说明你打算怎么做”

另一方面，Cursor 背后 LLM 的 Context Window 存在上下文长度限制，也就是它和我们一样会有“短期记忆”。当对话超出范围后，它可能遗忘此前的要求与结论，导致方案或代码不准确。

为把短期记忆变成长期记忆，复杂任务需要必要拆解：每次只聚焦一个粒度，确认方案后让 Cursor 汇总记录到外置文档，以便后续对话补充上下文（也可以借助 @Summarized Composers 实现）。面对下一个任务时，开启新会话，多轮下来拼装成由不同模块组成的方案设计。

这样在生成代码阶段，Cursor 面对的只是“局部复杂度中的改动”，能显著降低代码审核与验证成本。同时也更容易把它的输出控制在长度限制内，让它基于精炼后的方案进行决策与产出。

因此在整体流程上：

1. 拆解需求，缩小关注范围
2. 明确目标，清晰表达需求描述
   • Cursor 提供方案
   • 检查是否存在理解偏差，不断调整提示
   • 确认方案后，由 Cursor 汇总成果
3. 渐进开发：分模块让 Cursor 生成代码，及时验证效果并审核代码

提示词参考：

• 方案设计

我们先探讨方案，在我让你写代码之前不要生成代码
如果此处要加个 xxx 该怎么做，请先逐步分析需求
在想明白后向我说明为什么要这么设计

• 代码产出：功能之外，留意识别边界场景并控制影响面

在写代码时遵循最小改动原则，避免影响原先的功能
即使识别到历史问题也不要自行优化，可以先告知我问题描述和对当前需求的影响，不要直接改跟本次需求无关的代码

3）影响评估

除去开发前的方案耗时，完成开发后需要解决的是：如何保障自测质量？

对研发而言，需要关注的是：在本次需求迭代内，改动点关联的调用链路；在这个路径依赖下不断冒泡涉及到的具体功能，就是影响面。

因此可以从两个方向提高自测可信度：

• 自下而上：基于改动代码与依赖项进行白盒测试，需要研发投入必要时间进行代码审核
• 自上而下：识别改动最终涉及的页面与功能做黑盒测试，逐个回归确认是否符合预期

借助 Cursor 可以以较低成本分析改动并按需产出测试用例。通过 @git 指令让 Cursor 参与当前功能分支或具体 commit 的评估：

	代码审查	功能验证
目标	代码审查	功能验证
提示词	@git 逐个文件分析并总结改动点，评估是否引入了新的问题。	@git 基于代码变更输出自测用例清单。
效果	列举每个文件的改动意图，并提示潜在问题与修改意见。	围绕改动点生成新旧功能在不同场景下的测试用例。

如果你在团队里推动测试用例体系或回归策略，也可以在 软件测试 板块对照不同项目形态做更细化的实践讨论。

六、小结

过去，成为一名优秀开发者需要漫长积累：反复查阅文档、在搜索引擎里筛选有效信息、系统掌握编程语言、算法与网络原理……每一步都在构建扎实的“知识护城河”。

而 AI 时代改变了这条路径：当大模型能生成代码、解析技术方案时，开发者的核心能力似乎从“记忆与执行”转向了“正确地提问，让 AI 提供答案”。

客观来看，AI 降低了信息获取门槛，让想法更快落地、思路更快验证。但不变的是：好的答案源于好的问题；要提出好问题，依然需要专业积累。知道得越清楚，提问才能描述得越准确。

所有事情都有吃力不讨好的部分。随着 Cursor 等 AI 工具在工程中的应用，我们可以逐渐把这部分“消耗型工作”分配出去：用我们的知识储备描述问题、引导过程、审核结果。工具的价值始终是节省人类体力与脑力开销，让我们把精力更多聚焦在工作成果与个人成长上。

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