深度解析Cursor 0.5版本的 @folders 命令：提升代码开发效率的必备技能
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不过上面的文章也只是分享在使用Cursor中的一些功能技巧和方法，并没有系统的介绍关于模型上下文限制导致的Cursor”降智“这个问题及其解决方案，今天苏米就结合最新的工具和实践经验整理一份实用策略，帮助大家更高效地使用 Cursor。
如何判断“降智”
AI大模型的理解和输出质量直接依赖于上下文窗口大小(token数量)。当我们与Cursor持续交互，对话内容累积超过上下文窗口限制时，AI会"遗忘"早期的对话内容，导致回答质量下降，甚至出现前后矛盾的情况。
即使是像Gemini这样支持百万token的大模型，在Cursor中也被限制在128K的上下文窗口，这意味着长时间交互后必然会面临这个问题。
一个简单的判断方法是利用"约定"机制：在开始与Cursor交流时，设定一个特定回复方式（如“请记住以下内容”）。如果在后续交流中，Cursor不再按照约定方式回复，则说明它已经"遗忘"了初始约定，这是上下文溢出的明显信号。
五个解决方案
使用 @file 和 @folder 精准限定上下文
在 Cursor 的对话框中，通过输入 @ 可以调出文件或文件夹，精确指定模型需要关注的代码范围。这种方式不仅可以节省 Token，还能提高模型对当前任务的理解度。
实操方法：
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在对话框中输入
@符号，会自动弹出可选命令 -
选择特定文件或文件夹，限定Cursor只关注这些代码
@src/components/Header.jsx 请帮我优化这个组件的性能
利用 @Past Chats 引用历史对话
当对话内容超出当前上下文时，可以新建一个对话框，并通过 @Past Chats 引用之前的聊天记录。这样可以保留重要的上下文信息，避免模型遗忘关键细节。
实操方法：
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当发现Cursor回答质量下降时，开启新的对话窗口
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使用
@Past Chats命令引用之前有价值的对话内容
集成 MCP 服务，扩展模型能力
Model Context Protocol（MCP）是一种开放标准，允许将 Cursor 连接到外部系统和数据源。通过 MCP，可以让模型访问项目相关的文档、数据库等，增强其理解和处理复杂任务的能力。例如，可以使用 MCP 连接到 Notion、Slack、GitHub 等工具，实现更高效的协作。
实操方法：
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在Cursor中添加MCP服务
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配置MCP连接到外部知识源或数据库
通过 @docs 引入在线知识库
在 Cursor 中，可以将在线文档添加到 Features 中，并在对话中通过 @docs 引用。这种方式可以为模型提供最新的文档信息，提升其回答的准确性和相关性。
实操方法：
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在Features中添加相关在线文档
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聊天中使用
@docs会提示选择已添加文档
更新 README.md
在项目的不同阶段，适时地对当前进展进行总结，并将其写入 README.md 文件。在后续的对话中，可以通过 @file 引用该文件，帮助模型更好地理解项目的整体背景和历史。
实操方法：
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在关键开发阶段，让Cursor总结当前进展
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将总结保存为README.md或其他文档
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后续通过
@file引用这些总结文档
请将我们讨论的认证系统设计要点总结到README.md文件中
模型选择
为获得最佳体验，建议优先选择上下文窗口更大的模型:
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Claude 3.7 Sonnet: 提供更深入的代码理解和推理能力（支持50万token上下文）
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Gemini 2.5 Flash: 高效处理大型代码库，反应速度快
综合策略
实际开发中，我建议结合使用以上方法:
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开始阶段: 明确项目范围，使用
@file/folders限定相关代码 -
开发过程中: 定期让AI总结关键决策和设计模式到文档
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遇到专业问题: 利用
@docs引入相关技术文档 -
长期项目: 设置MCP服务连接项目知识库
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出现"降智": 立即开启新对话，使用
@Past Chats引用关键历史
结语
Cursor的AI能力虽然强大，但受限于上下文窗口大小的限制是不可避免的。通过本文介绍的策略，我们可以最大化利用Cursor的智能辅助能力，同时巧妙绕过其局限性。
随着大模型技术的发展，上下文窗口会不断扩大，但合理管理上下文、优化使用策略的能力，将始终是高效使用AI编程助手的关键技能。
希望这些实用技巧能帮助你在日常开发中更好地与Cursor协作，提升编程效率和代码质量!