Cursor Agent作为一款强大的AI驱动开发工具，通过整合多款先进AI模型，为开发者提供前所未有的效率提升。
三点总结：
1、构建强大的知识库：项目文档
2、多模型协作：发挥多模型的不同优势
3、系统化实施计划：从蓝图到落地
一、构建强大的知识库
在AI驱动开发中，高质量的项目文档是成功的基础。你的项目文档（包括产品需求文档、技术栈说明、API文档等）构成了AI模型的知识库。确保AI模型能够轻松访问所有必要信息，可以避免模型产生不合理的猜测和假设。
推荐的组织方式：
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将项目文档放置在项目根目录下
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最佳位置是专门的规则文件夹（.cursor/rules）
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包括但不限于以下内容：
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产品需求文档（PRD）
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技术架构图
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API接口规范
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数据库设计文档
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项目里程碑计划
二、多模型协作
在Cursor Agent的工作流程中，合理搭配使用不同AI模型是关键。以下是推荐的模型分工：
Gemini PRO 2.5
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用于代码库扫描（支持100万上下文窗口）
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错误检测与修复
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文档更新与维护
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优势：强大的上下文理解能力
Sonnet 3.5/3.7
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执行具体代码生成任务
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处理复杂逻辑
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优势：精准的代码生成能力
GPT o1模型
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用于复杂调试场景
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优势：强大的问题分析能力
三、系统化实施计划
一个详尽的实施计划是确保开发顺利进行的关键。推荐使用@CodeGuidedev（收费）生成的50步骤实施计划，该计划包括：
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详细的任务分解
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里程碑设置
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依赖关系管理
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资源分配计划
最新支持的MCP（Managed Control Plane）功能，更是让开发效率再上一个台阶。例如：
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使用Supabase MCP自动创建数据库表
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自动生成访问策略
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实现无缝集成
总结
通过以上优化后的流程，你将能充分发挥Cursor Agent的强大功能，显著提升开发效率和代码质量。希望这些实践能够为你的开发工作带来启发和帮助。如果你有其他使用心得，欢迎在评论区分享！
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