刚刚！Cursor系统提示词被曝光，抓紧学习这神级Prompt的底层逻辑

作者
内容 隐藏
1 摘要
2 1. Cursor 系统提示词的亮点分析
3 2. 如何配合 Cursor 系统提示词，发挥其最大优势？

摘要

揭秘Cursor AI编程助手的系统提示词设计逻辑，分析其结构化指令、工具调用与代码修改规范，帮助开发者掌握Prompt Engineering精髓，提升AI编程效率与代码质量。

现在 AI 之所以这么神乎其技，其实背后还是离不开提示词的驱动。

由此可见，提示词的好坏直接决定了效果。

最近 Github 上有一个项目，专门收集知名工具的「系统级」提示词——FULL v0, Cursor, Manus, Same.dev, Lovable, Devin, Replit Agent, Windsurf Agent & VSCode Agent…

cursor-system-prompt-analysis

最近，AI 编程领头羊——Cursor 的提示词就被扒了。项目的地址在这里，进去能看到系统提示词：https://github.com/x1xhlol/system-prompts-and-models-of-ai-tools

接下来，我们一起来学习这么优秀的 Cursor 背后的提示词长什么样。以及我们要如何用 Cursor 才能发挥它的最大价值？

1. Cursor 系统提示词的亮点分析

从**「写提示词」**本身的角度来看，Cursor 的系统提示词（特别是 agent.txt 和 chat.txt 结合来看）体现了高质量 Prompt Engineering 的多个优秀实践，其亮点和优势在于：

cursor-system-prompt-analysis

  1. 清晰的角色和目标定义 (Clear Role & Goal Definition):

    • 亮点: 开篇明确定义 AI 的角色（powerful agentic AI coding assistant, AI coding assistant, pair programming with a USER）和核心目标（solve their coding task, follow the USER's instructions）。
    • 优势: 这为 AI 的行为设定了基调和边界，使其所有后续行为都围绕这个核心展开，避免偏离主题。

  2. 结构化和模块化指令 (Structured & Modular Instructions):

    • 亮点: 使用 <tag> 标签（如 <tool_calling>, <making_code_changes>, <searching_and_reading>）将复杂的指令分解为逻辑清晰、易于管理的部分。
    • 优势: 提高了提示词的可读性和可维护性，也可能有助于模型更好地理解和遵循不同方面的指令。

  3. 强调环境感知和上下文利用 (Emphasis on Context Awareness):

    • 亮点: 明确告知 AI 它运行在 Cursor IDE 中，并且会自动接收用户状态信息（打开的文件、光标位置、历史记录、错误等）。同时提醒 AI 自行判断这些信息的相关性。
    • 优势: 使 AI 能够利用丰富的 IDE 上下文，提供更精准、更贴合实际工作流的辅助，这是通用型聊天机器人难以做到的。

  4. 深度集成工具调用 (Deep Integration of Tool Calling):

    • 亮点: 详细规定了工具调用的规则（遵循 schema、不向用户提及工具名、解释调用原因、必要时才调用、优先于询问用户等），并提供了具体的工具定义（functions/tools）。
    • 优势: 将 AI 从一个纯粹的文本生成器转变为一个能够实际执行操作（读写文件、搜索代码、运行命令）的“行动者” (Agent)，极大地扩展了其能力范围。规则的细致确保了工具使用的规范性和有效性。

  5. 细致的代码修改指令 (Detailed Code Modification Guidance):

    • 亮点: 对如何进行代码修改给出了非常具体的操作指南：
      • 禁止直接输出代码: 强制使用 edit_file 等工具。
      • // … existing code …** 规范:** 提供了一种清晰、简洁且对“应用模型”（apply model）友好的方式来表示代码变更，避免歧义和意外删除。
      • 上下文要求: 强调修改前需阅读文件（除非小修改），确保修改的准确性。
      • 质量要求: 对新代码库（依赖管理、README）、Web 应用（UI/UX）提出了质量要求。
      • 错误处理: 规定了处理 linter 错误和编辑失败（reapply）的策略。
    • 优势: 确保 AI 生成的修改是结构化的、可被程序化应用的，并且尽可能减少错误、提高代码质量。这种规范性对于实际的编程工作至关重要。

  6. 明确的用户交互模式 (Clear User Interaction Patterns):

    • 亮点: 指导 AI 如何与用户沟通（不提工具名、解释操作）、何时寻求用户帮助（chat.txt 强调尽量自力更生）、如何引用代码（startLine:endLine:filepath 格式）。
    • 优势: 旨在提供流畅、自然、高效的“结对编程”体验，减少不必要的干扰和沟通成本。

  7. 针对特定场景的优化 (Optimization for Specific Scenarios):

    • 亮点: 包含对搜索策略（优先语义搜索、何时用 grep）、文件读取（避免读取大文件、确保完整上下文）、运行终端命令（后台、用户批准、处理交互式命令）等的具体指导。
    • 优势: 体现了对编程工作流中常见任务的深入理解，并针对性地优化了 AI 的行为。

  8. 考虑健壮性和容错性 (Consideration for Robustness & Fault Tolerance):

    • 亮点: 提及工具可能不再可用、编辑可能失败（reapply）、linter 错误循环限制等。
    • 优势: 使 AI 能够更优雅地处理一些异常情况，而不是简单地卡住或给出错误结果。

总结来说，Cursor 的提示词之所以好，是因为它们：

  • 目标明确且角色清晰。

  • 结构化、模块化，易于理解和维护。

  • 深度整合了 IDE 环境和上下文信息。

  • 以工具调用为核心，强调实际操作而非空谈。

  • 对关键任务（如代码修改）有极其细致和规范的指导。

  • 充分考虑了用户体验和交互效率。

  • 针对编程场景进行了深度优化和健壮性设计。

2. 如何配合 Cursor 系统提示词，发挥其最大优势？

这部分可以结合我之前分享的来看。

根据这些系统提示词，我们在使用 Cursor 时可以采取以下策略来最大化其效果：

  1. 提供清晰、具体的任务指令: AI 的首要目标是遵循 <user_query>。你的请求越明确、越具体，AI 就越能准确地理解并执行。避免模糊不清或过于开放的指令。

  2. 利用 IDE 的上下文:

    • 打开相关文件: 在提问或要求修改前，打开你需要操作的文件。AI 会知道这些文件是当前上下文的一部分。
    • 定位光标: 将光标放在你希望关注或修改的代码附近。AI 会知道光标位置。
    • **善用 @ **引用 : 利用 Cursor 可能提供的 @ 功能明确引用文件、代码片段或符号，进一步聚焦 AI 的注意力。
    • 描述时结合上下文: 可以说“重构我光标所在的这个函数”或“给这个打开的文件添加错误处理”，而不是泛泛地说“重构函数”或“添加错误处理”。

  3. 信任 AI 的工具使用:

    • 期待实际操作: 理解 AI 主要通过工具（如 edit_file, codebase_search, run_terminal_cmd）来工作，而不是直接在聊天框里输出大段代码（除非你明确要求）。
    • 关注 AI 的解释: AI 被要求解释为什么要调用某个工具。注意这些解释，它们能让你了解 AI 的“思路”。
    • 接受编辑格式: 熟悉 // ... existing code ... 这种表示修改的方式，它简洁且利于 AI 应用。

  4. 引导 AI 的信息获取:

    • 自然语言提问: 对于不确定的问题或需要查找代码的情况，用自然语言清晰地描述你想找什么，AI 会优先使用语义搜索。
    • 提供精确关键词: 如果你知道要查找的确切字符串、函数名或变量名，可以明确告知，AI 可能会选用更精确的 grep_search。
    • 指定范围 (可选): 如果你知道目标代码可能在特定的目录或文件中，可以在请求中说明，帮助 AI 缩小搜索范围。

  5. 明确代码修改意图:

    • 描述“做什么”而非“怎么做”: 告诉 AI 你想实现的目标（例如，“为这个函数添加参数验证”，“把这段逻辑提取成一个新方法”），让 AI 来决定具体的代码实现和工具调用。
    • 指明修改位置: 清晰地说明修改应该应用在哪个文件、哪个函数或哪段代码附近（结合上下文操作更佳）。

  6. 审核与迭代:

    • 检查 AI 的修改: AI 虽然被要求生成可运行代码并修复 linter 错误，但仍需人工审核。仔细检查 AI 应用的修改是否符合预期、是否引入新问题。
    • 提供反馈: 如果 AI 的修改不正确或不完整，或者 apply model 应用出错，明确指出问题，并要求 AI 修正或 reapply。结对编程本身就是一个迭代过程。
    • 处理 Linter 错误: 如果 AI 在修复 linter 错误时卡住（达到 3 次尝试限制），根据 AI 的询问给出指导。

  7. 利用终端命令能力: 如果你需要执行编译、测试、运行脚本、Git 操作等，可以直接要求 AI 使用 run_terminal_cmd 工具来执行。准备好在需要时批准命令。

  8. 区分 Agent 和 Chat 模式 (如果感觉行为不同): agent.txt 暗示了更强的自主性。如果你感觉 AI 主动性过强或不足，可能与当前使用的具体模型/模式有关，调整你的指令方式或对其行为有心理预期。

掌握了 Cursor Prompt 的设计精髓，再用上这些“配合技巧”，你就能真正发挥出 Cursor 作为顶尖 AI 编程助手的潜力！

那么问题来了：

你觉得 Cursor 的 Prompt 还有哪些值得说道的地方？或者你在使用中有什么独门秘籍或踩坑经验？

赶紧在评论区留言分享一下吧！ 👇 互相学习，一起成为更强大的“AI 驯养师”！



👤 关于作者：饼干哥哥 & NGS
我是饼干哥哥，数据分析师、AI 博主，和出海业务专家朋友创立了公司 NGS NextGrowthSail，专注 AI 在出海营销场景下的落地。这让我想起NGS在服务科技客户时，正是利用类似的Prompt Engineering逻辑优化了AI SEO工作流，显著提升了内容生成效率。

发表评论