Cursor中文圈 2025-09-27 10:18 浙江
🧰 **AI原生创造者的新范式：** 活动聚焦于如何利用Cursor这一AI驱动的开发工具，从传统的“写代码”模式转变为“造工具”和“编排工作流”的新范式。通过明确的上下文治理、规则驱动以及Agent编排，开发者能够更高效、稳定地交付项目，实现从需求拆解到交付的全链路自动化。
📚 **知识与上下文的资产化：** 强调“代码不是资产，知识才是资产”的理念。通过将PRD、设计文档、技术规范等固化为可引用的上下文，并建立用户级与项目级的规则库，AI能够更好地理解和执行任务，确保产出的稳定性和一致性。这种方式也使得知识和文档成为团队可复用的资产。
🖼️ **设计还原与多场景应用：** 活动展示了Cursor在设计还原、企业级交付以及嵌入式开发等多个场景下的应用。通过“截图即上下文”功能，AI能够快速理解设计意图并定位问题；在嵌入式领域，通过明确的资源限制和规范，AI也能成为高效的助手。这表明Cursor正在打破传统开发边界，赋能更广泛的创新。
⚙️ **工程化闭环与迭代优化：** 独立开发者分享的经验强调了工程化闭环的重要性，即从需求、方案、原型到实现、调试、验证的完整流程。通过设定“可运行基线版本”，明确每次改动的文件与理由，以及维护BUG/待办清单，可以有效控制变更范围，保障对话质量，并最终将经验固化为文档资产。
🚀 **AI赋能组织与招聘新趋势：** 对于企业而言，Cursor被视为提升组织效率的抓手，通过“产出物”为中心推进项目，招聘标准也随之变化，更看重“会用Cursor、能造工具、积极心态”的候选人。AI时代，个体开发者也能通过掌握Cursor等工具，达到资深工程师的生产力水平。
Cursor中文圈 2025-09-27 10:18 浙江
“西安是一座沉淀着千年文脉、又大胆拥抱AI创新的城市。”---主持人周西民
在这场由 Cursor 官方、WaytoAGI 社区共同支持的线下活动中，来自不同行业与背景的开发者、产品人、创业者、学生，在西安相聚。5 位讲者从独立开发、企业交付、设计还原、嵌入式等场景，打开了“用 Cursor 造工具、跑业务、交付结果”的新范式。
“人管理上下文，AI 精准干活。”
“代码不是资产，知识才是资产。”
“截图即上下文，让AI‘看见’你要的效果。”
“用 AI 造工具，而不是被动写代码。”
“产品与设计先行，工程更顺畅。”
“在嵌入式里，务必显式声明资源与约束。”
先“治理上下文与规范”，再“要代码”
从“写代码”转向“造工具与编排工作流”
用分步目标与边界限制，降低跑偏与返工
让知识与文档成为团队资产，代码可随时换壳
01
00后程序员影风，亲身参与多个上线项目，AI Agent开发者，深入AI编程，实践辅导大学生学科竞赛者。
从“提示词堆叠”走向“规则驱动 + Agent 编排”的 AI 主导开发，关键在于先治理上下文与团队规则，再让 AI 动刀，确保产出的稳定性与一致性。
他指出，以往“靠堆提示词”的方式容易让人沦为提示词工程师，效率与质量都受限。现在的正确打开方式是：以 PRD、设计文档、技术规范为锚点，在对话中持续引用既有文件，明确目录结构、技术栈与风格规范，并建立用户级与项目级的规则库，让 AI 自动对齐团队共识。同时，借助 Agent 模式生成任务链、以一键 DIFF 总览变更，减少多轮往返，提高批量改造的确定性。
在现场案例中，他将一段冗长的 if-else 逻辑引导 AI 重构为“策略模式”。做法不是“空口要代码”，而是给足上下文：项目结构、既有存储方案、关键技术文档与历史实现，让 AI 在明确边界内做演进式修改，产出更稳健。
他还强调利用 MCP 贯通代码与设计等外部能力，逐步走向全链路自动化：从需求拆解到实现交付，都以文档与规则为第一原则，AI 则成为可控、可靠的工程合作者。
最后，影风给出要点回收：先固化规则与上下文，再调度 Agent 与 MCP 去执行；以“可追溯的变更”和“统一规范”为抓手，让团队级 AI 编程真正可规模化落地。
02
独立开发者小橘子，10+互联网开发经验。以“从 0 到 1 做一款安卓 APP”的亲历复盘，纠正“一句话出应用”的幻想，强调以工程化闭环驱动 AI 协作：需求—方案—原型—分步实现—调试—验证—上线。
他从一个朴素但真实的动机出发：统计日常用机时长与应用使用分布，并坚持“数据本地化”。为此，他先让 AI 协助细化 PRD、技术设计与数据架构，再生成 UI 原型与实现路径。进入实现阶段，Android 的编译版本、依赖、图标与打包等细节频繁“卡人”，他则以 Cursor 为对话式“协同工程师”，逐一定位与修复问题。第一轮尝试甚至“烧掉了一个账号的额度”，但也换来了一条可复制的路径。
方法层面，他给出三条硬性纪律：其一，设定“可运行基线版本”，任何变更都在最小范围内进行；其二，修改前让 AI 明确“将改动的文件与理由”，以免牵一发而动全身；其三，维护 BUG/待办清单并阶段性重开会话，隔离历史污染，保障对话质量。更重要的是，将经验固化到 PRD/设计/架构文档中，让“知识成为资产、代码可随时替换”。
结尾他再次强调：把手弄脏，发足够多的请求，才能真正摸到 AI IDE 的边界与威力；控制范围、版本锚点与清单化管理，是个体开发者与复杂平台周旋的关键。
03
微风不燥是科技公司创始人，十多年IT团队管理项目开发经验。带领团队完成150多个项目的研发，服务的客户包含中国电信等。
从企业主与交付负责人视角出发，微风不燥把 Cursor 变成“造工具的平台”和“组织提效的抓手”：截图即上下文，产出物为中心，快速拼装业务能力与自动化链条。
他坦言从“下载—卸载—再下载”的心路历程，到被“截图一贴就能接上接口”的场景彻底惊艳：抖音订单对接、小程序仿制与后台联通，靠截图传递上下文、让 AI 顺藤摸瓜定位问题并改造实现。进一步，他用 Cursor 快速做出 PPT 生成器、直播辅助工具、项目资料管理系统、磁盘清理分析器等，将重复性工作“软件化”，以时间轴回溯、标红比对和多窗口并行推进多项目交付。
在“人和组织”的层面，他主张以“产出物”为中心推进——需求文档、功能清单、报价表、原型与测试用例先行，代码只是实现的载体。招聘标准也随之变化：不再唯经验年限论，更看重“会用 Cursor、能造工具、积极心态”；很多时候，“2-3 年经验 + Cursor 实战”足以对标老工程师生产力。
他也给到落地诀窍：给足参考，让 AI 先“提炼现状→再还原/复刻”；必要时引入 MCP 获取设计与框架信息；分离前后端目标，避免“一口气全做”导致两端都差。最后，他以“人人都可以造工具”呼应主题：让工具为效率与业务负责。
04
Lex是一个热爱设计，热爱产品，喜欢发现创意工具应用，正在全力探索AI世界的搬砖产品经理。
作为一名热爱设计与产品的独立创作者，Lex 用“可爱风笔记应用”的开发实践，演示了如何把“设计资产”标准化，再让 AI 按规范高质量还原前端。
他将还原链路拆为四步：其一，先在设计侧完成颜色、图标输出规范（尺寸/格式统一）与页面结构模块化；其二，在 Cursor 中创建“设计上下文文档”，固化颜色、字体、布局与图标来源规则，做到可引用、可检索、可复用；其三，借助 Figma MCP 将设计文件结构化暴露给 AI，显著提高定位与还原的准确性；其四，基于模块化结构进行页面级调优，必要时以 Frame 链接精准指令 AI 修改。
在他的工作流里，Cursor 既是架构师与规范官，也是真正的合作者与“情绪陪伴者”。但他也坦诚边界：全局感知与真实运行体验仍需人工把关，代码审查带来的额外成本是当前阶段的必要权衡。
收束来看：先标准化设计资产，再用 MCP + 上下文文档驱动 AI 还原；当规范足够清晰，个体开发者也能稳定交付“有风格”的前端产物。
05
尉恒从一名大学学生到独立开发者，尉恒用嵌入式与博客实践，清晰划定“AI 在资源受限场景里的角色边界”：AI 是高效助手，但不是全程托管者。
他回忆去年在嵌入式尝试中的挫败：当 AI 缺乏设备约束时，很容易生成“PC/移动端范式”的代码，到了单片机上就会因 32KB RAM、几十 KB Flash 的硬性限制而崩溃。教训让他总结出一套务实做法——部署前写清风险清单与影响评估；把原理图、MCU 手册等资料尽量“文本化”纳入项目上下文；以模块为单位迭代验证，拒绝“一次性生成整项目”；使用官方工具完成初始化/生成器配置，避免 AI 直接改写生成器；在提示中显式声明设备、引脚、频率与内存等约束。
在竞赛与“手语识别→文字/语音”的项目中，他踩过“电源配置被改坏、排障困难”的坑，以及博客被删的经历，也因此更加笃定：严格的版本控制与回滚策略，是把不确定性关在笼子里的关键。
他的总结是：先用资料与约束“把问题说清楚”，再让 AI 提速实现；在嵌入式里，工程边界写得越明白，AI 的价值就释放得越充分。
一句话总结：先列限制与资料、再分模块构建；使用生成器与严格版本控制，并在提示中写清每一条约束。
上下文治理：
建立 docs/：PRD、技术方案、数据/接口约定、设计规范、测试用例、已知问题与约束。
修改前让 AI 输出“改动计划与影响范围”，执行后产出“变更摘要与 DIFF”。
规则与边界：
设定团队规则库（命名、异常处理、目录/分层、日志规范、UI），对话中反复引用。
分离前后端与页面模块，逐模块验收；避免“一口气全做”。
工作流编排：
善用截图/标注、时间轴与多窗口；引入 MCP 获取设计/接口/开源库信息。
关注“造工具”的场景：内部流程自动化、资料管理、生成器、分析器与可视化。
质量与演进：
以“基线可运行版本”为锚，严格版本锁定与回滚。
管理上下文污染：阶段性重开会话，维护BUG/待办清单；对复杂问题采取多轮 Retry/Reset。
如何 1:1 复刻 UI？
先提炼页面结构与规范，提供参考与例子；可结合 Figma MCP 抽取组件、色值与布局信息。
AI 时代的招聘与成长路径？
更看重“会用 Cursor、能造工具、积极迭代”的能力；“2-3 年 + Cursor”可对标资深生产力。
多人协作的新边界？
将岗位角色“Agent 化”，分别优化前端/后端目标；以产出物为中介减少扯皮。
测试与验证的负担？
让 AI 生成测试用例与端到端脚本，但仍需人工审查；把审查纳入成本模型。
需求频繁变更与上下文污染？
阶段性重开会话、固化历史产出为文档，避免“历史误导”。
从规则驱动到造工具、从设计还原到嵌入式的资源极限，西安站展示的是“AI 原生创造者”的广度与深度。在这座历史与创新并举的城市，越来越多人用 Cursor 将想法变成工具，将工具变成生产力。期待下一次相聚，我们带来更多落地的产品与方法论。
再次感谢@WaytoAGI社区 @汇智立丰团队 🤝
对本次活动大力支持！以及本场活动的策划、志愿者团队！感谢到场的每一位分享者与参会者。
在这个AI重塑一切的时代，每个人都可能成为改变世界的那个人。
Cursor中文社区，期待与你在下一个城市相遇！
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