在AI编程工具快速迭代的今天，如何让Cursor从简单的代码助手进化为智能工作流引擎？本文将深度解析两个关键突破点：通过自定义Agent构建标准化工作流，通过Feedback MCP工具实现一次请求中的无限交互。

目录

1. 从工具到工作流：AI编程的必然进化
2. Cursor自定义Agent：规则驱动的工作流引擎
3. Feedback MCP：一次请求解锁无限交互
4. 完整配置指南：从安装到实战

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引言

最近我们部门内部正在组织《项目规范标准化与AI驱动开发流程提效》系列培训，我们将系统分享从工具配置到工作流落地的完整方案，帮助开发者和团队真正发挥AI编程工具的价值，告别碎片化使用，拥抱标准化、可复制的高效开发模式。

在AI编程工具的浪潮中，我们见证了从简单工具到智能助手的转变。但真正的革命，来自于两个关键突破：让AI按照标准化流程工作，以及在单次请求中实现无限交互。

这不仅解决了成本问题，更开启了AI编程的全新模式——从碎片化使用到系统化协作，从工具辅助到工作流驱动。

1. 从工具到工作流：AI编程的必然进化

1.1 传统AI编程工具的局限性

当我们回顾AI编程工具的发展历程，会发现一个有趣的现象：从GPT-3.5的复制粘贴，到Copilot的代码补全，再到Cursor的智能对话，每一次进步都让我们更加依赖AI的帮助。然而，在这个过程中，我们也逐渐暴露出一个根本性问题——碎片化使用。

大多数开发者使用AI编程工具的方式仍然是点状的、临时的、不成体系的：

• 遇到bug时临时求助AI分析
• 需要某个功能时让AI生成代码片段
• 想不起API用法时请AI提供示例
• 代码review时请AI检查问题

这种使用模式看似高效，实际上存在严重的局限性：

质量不稳定：同样的需求，在不同的上下文中，AI可能给出完全不同质量的答案。今天生成的代码很完美，明天可能就会出现奇怪的bug。

无法复用：每次都是从零开始，无法积累经验。你无法确保团队其他成员会得到同样质量的结果，也无法将好的实践固化下来。

缺乏标准：没有统一的工作标准，每个人都有自己的使用习惯。这导致团队协作时出现严重的一致性问题。

1.2 标准化工作流的价值发现

在启动会上，我们深入分析了当前AI编程工具的使用现状，发现了一个关键问题：AI工具本身很强大，但我们的使用方式太原始。

就像工业革命时期，蒸汽机的发明并没有立即带来生产力的飞跃，直到泰勒制的流水线生产方式出现，才真正释放了机器的潜力。AI编程工具也面临同样的问题——我们需要的不仅仅是更强的AI，更需要更科学的使用方式。

经过深入研究和实践，我们提炼出了一个六阶段标准化工作流模式：

1. 需求明确 - 将模糊想法转化为清晰的需求文档
2. 架构设计 - 基于需求创建技术实现方案
3. 任务规划 - 将设计分解为具体的编码任务
4. 代码实现 - 按照任务清单逐步实现功能
5. 代码复核 - 严格复核代码质量、规范一致性和需求符合度
6. 代码优化 - 基于复核报告进行迭代改进，确保代码质量

这个工作流的核心理念是：让AI在明确的规则和流程中发挥作用，而不是在混沌中随机发挥。

1.3 进化的两个关键突破点

但是，光有标准化工作流还不够。在实践中，我们发现了两个关键技术障碍：

突破点一：如何让AI严格按照工作流执行？

传统的AI编程工具更像是一个"聪明的实习生"——它知道很多，但缺乏纪律性。你告诉它要按照某个流程工作，它可能前几步做得很好，然后就"自由发挥"了。

突破点二：工作流需要大量交互，但成本如何控制？

标准化工作流的一个重要特征是渐进式推进机制。每个阶段都需要用户确认才能进入下一阶段，确保质量和准确性。但这意味着需要大量的多轮交互。

以Cursor为例，每月500次的请求限制根本无法满足一个完整工作流的需求。一个复杂的功能开发，可能需要几十次甚至上百次的交互确认。这个成本对于个人开发者来说是不可承受的，对团队来说更是天文数字。

正是这两个核心问题的解决，推动了AI编程工具从简单的"助手"角色向"智能工作流引擎"的进化。

2. Cursor自定义Agent：规则驱动的工作流引擎

2.1 什么是Cursor自定义Agent

Cursor的Custom Mode功能，本质上是让我们可以给AI定制一套专属的工作规则和行为模式。

传统的Cursor使用方式是这样的：

• 你：帮我写一个用户登录功能
• AI：好的，我来写一个登录函数…

使用自定义Agent后的交互变成：

• 你：帮我写一个用户登录功能
• AI：我理解您需要开发用户登录功能。让我先进入需求明确阶段，深度分析这个功能的需求背景…

差别看似细微，实际上是范式级别的变化。

在Custom Mode中，我们可以通过详细的规则文档，让AI具备以下能力：

系统性思维：AI不再是点状地解决问题，而是系统性地分析整个项目的需求、架构、实现方案。

流程化执行：AI会严格按照预设的六阶段工作流执行，不会随意跳步骤或"自由发挥"。

上下文连续性：AI能够理解整个项目的上下文，每个决策都基于完整的项目背景。

质量一致性：由于有了明确的规则约束，AI的输出质量会更加稳定和可预期。

配置步骤：

1. 启用Custom Modes
   

2. 设置Custom Modes
   

3. 复制提示词，注意要复制md源码

Kiro工作流提示词链接

5. 粘贴提示词，点击done，即可使用
   

6. 选择Custom Mode，输入需求，开始使用
   

2.2 构建标准化工作流的方法

构建一个有效的标准化工作流，需要遵循几个核心设计原则：

1. 明确的阶段边界

每个阶段都有清晰的输入条件、处理逻辑和输出标准。比如，需求明确阶段必须产出一个完整的需求文档，并获得用户明确认可，才能进入架构设计阶段。

2. 渐进式推进机制

这是标准化工作流最重要的特征之一。AI绝不能自动推进到下一阶段，每个阶段完成后都必须：

• 明确告知用户当前阶段的成果
• 征求用户的确认和反馈
• 只有获得明确批准才进入下一阶段

这个机制确保了用户始终掌控开发节奏，也保证了每个阶段的质量。

3. 自然语言交互设计

工作流的交互必须是自然的、人性化的。不能让用户记忆复杂的命令，而要通过对话的方式推进流程。

比如，AI会这样与用户交互：
“需求分析完成了，涵盖了用户角色、核心功能和业务规则。看起来全面吗？如果认可的话，我们可以开始设计技术架构。”

而不是机械地问：“是否继续到下一阶段？”

4. 上下文管理能力

AI需要在整个工作流程中维护完整的项目上下文。它要能够：

• 记住之前阶段的所有决策和成果
• 在当前阶段中引用历史信息
• 确保前后一致性

2.3 工作流模板的实践分享

基于这些设计原则，我们开发了三套成熟的工作流模板：

Kiro工作流：系统化代码开发

Kiro工作流提示词

专注于后端功能开发的完整流程。从需求分析到最终代码交付，确保每个功能都经过系统性的设计和实现。

核心价值：

• 将复杂功能分解为可管理的小任务
• 确保代码质量和架构一致性
• 支持多轮迭代和优化

Writer工作流：专业化内容创作

Writer工作流提示词

专门用于技术文档、分享文章等内容创作。从主题分析到最终排版，确保内容质量和结构清晰。

核心价值：

• 深度分析目标受众和写作目标
• 系统化的内容结构设计
• 多维度质量评估和优化

PRD工作流：标准化需求文档生成

PRD工作流提示词

专门用于产品需求文档的生成，特别适合B端供应链系统的需求梳理。

核心价值：

• 深度业务分析和用户场景建模
• 标准化的PRD文档格式
• 多维度的需求评审机制

这些工作流的共同特点是：规范化、可重复、质量可控。无论是谁使用，都能获得相似的高质量结果。

3. Feedback MCP：一次请求解锁无限交互

3.1 多轮交互的成本困境

标准化工作流虽然能够保证质量，但也带来了一个现实问题：交互成本的快速增长。

让我们算一笔账：

一个中等复杂度的功能开发，使用Kiro工作流大概需要：

• 需求明确阶段：3-5轮交互
• 架构设计阶段：5-8轮交互
• 任务规划阶段：2-4轮交互
• 代码实现阶段：10-20轮交互
• 代码复核阶段：3-5轮交互
• 代码优化阶段：5-10轮交互

总计：28-52轮交互

而Cursor的定价策略是每月500次请求。这意味着，使用标准化工作流，一个月最多只能完成10-15个功能的开发。对于一个活跃的开发团队来说，这个限制是不可接受的。

这就形成了一个矛盾：

• 我们需要标准化工作流来保证质量
• 标准化工作流需要大量交互来保证准确性
• 大量交互带来不可承受的成本

3.2 Feedback MCP工具的解决方案

Feedback MCP工具的出现，优雅地解决了这个矛盾。

MCP（Model Context Protocol）的技术原理

MCP是一个开放标准协议，允许AI应用与外部数据源和工具进行安全、标准化的连接。简单来说，MCP让AI可以调用外部服务，而不需要通过传统的API请求。

Feedback MCP的创新突破

Feedback MCP工具基于MCP协议，实现了一个关键能力：在单次Cursor请求中嵌入多轮交互循环。

传统模式：

用户请求 → AI响应 → 用户确认 → AI响应 → 用户确认 → ...
每次都消耗一次Cursor请求

Feedback MCP模式：

用户请求 → AI调用MCP工具 → 内部多轮交互 → 最终结果返回
整个过程只消耗一次Cursor请求

智能化反馈机制的实现逻辑

Feedback MCP工具的工作原理是这样的：

1. 交互请求：AI在需要用户确认时，调用Feedback MCP工具
2. 用户界面：工具弹出专门的反馈界面，显示AI的输出和问题
3. 反馈收集：用户在界面中提供反馈或确认
4. 循环处理：AI基于反馈调整输出，如果需要进一步确认，继续调用工具
5. 循环终止：直到用户明确表示满意或流程完成

整个过程对Cursor来说只是一次请求，但在MCP工具内部可能发生了几十次交互。

3.3 工具的核心价值和适用场景

显著降低使用成本

最直观的价值就是成本控制。原本需要50次请求才能完成的工作流，现在只需要消耗3-5次请求。这让标准化工作流从"奢侈品"变成了"日常工具"。

提升工作流执行效率

由于减少了频繁的页面刷新和重新上下文建立，整个工作流的执行效率显著提升。用户可以在一个连续的交互环境中完成复杂的开发任务。

保证标准化流程的完整性

传统模式下，用户可能因为成本考虑而跳过某些环节。有了Feedback MCP，用户更愿意执行完整的标准化流程，从而保证了代码质量。

适用场景分析

Feedback MCP特别适合以下场景：

• 需要多轮确认的复杂开发任务
• 标准化工作流的执行
• 团队协作中的规范化操作
• 教学和培训场景中的交互式指导

4. 完整配置指南：从安装到实战

如果大家安装python环境和uv遇到版本问题，可以直接提问Cursor，让Cursor自动安装
提示词：帮忙安装python3最新版和uv，并把以下命令跑起来uvx mcp-feedback-enhanced@latest

4.1 环境准备：UV工具的安装配置

在开始之前，确保系统满足以下要求：

• 操作系统：Windows 10+、macOS 10.15+、或现代Linux发行版
• Python 3.11+ 环境
• 网络连接正常

UV工具的安装

UV是新一代Python包管理器，相比pip有显著的性能优势。

Windows安装：

powershell -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

macOS/Linux安装：

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

验证安装：

uv --version

4.2 Feedback MCP工具的部署

安装工具：

# 使用UV直接安装最新版本
uvx mcp-feedback-enhanced@latest --version

配置MCP服务器

在Cursor中添加MCP配置，编辑配置文件并添加以下内容：

{
  "mcpServers": {
    "mcp-feedback-enhanced": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-feedback-enhanced@latest"],
      "timeout": 6000,
      "env": {
        "MCP_DESKTOP_MODE": "true"
      },
      "autoApprove": ["interactive_feedback"]
    }
  }
}

配置参数说明：

• timeout: 设置6秒超时时间，适应多轮交互需求
• MCP_DESKTOP_MODE: 启用桌面模式，支持图形界面交互
• autoApprove: 自动批准交互反馈功能，提升效率

设置Cursor的User Rule

Cursor User Rule链接

4.3 Cursor 消息队列

Cursor的消息队列功能是一个革命性的交互改进，它彻底改变了我们与AI助手的协作模式。在传统的交互中，我们必须等待AI完成当前任务后才能发送新的指令，这种串行模式在复杂工作流中会造成效率瓶颈。

消息队列功能的核心价值在于：真正实现了异步双向交互。

工作原理

当Cursor正在执行某个任务时（比如运行一个复杂的工作流），用户可以随时在输入框中发送新的指令。这些指令不会中断当前任务，而是被放入消息队列中。Cursor会在合适的时机（通常是当前任务的自然断点）处理队列中的消息。

与Feedback MCP的协同价值

这个功能完美地弥补了Feedback MCP工具的一个关键局限：被动交互的问题。

在使用Feedback MCP时，虽然我们可以在一次请求中实现多轮交互，但这些交互都是由AI主动发起的。AI会在需要用户确认时调用MCP工具，用户只能被动响应。如果用户在工作流执行过程中想要：

• 修改某个已确认的需求
• 添加新的功能要求
• 调整工作流的执行方向
• 暂停当前任务处理其他紧急需求

在没有消息队列的情况下，用户只能等待当前工作流完成，或者强制中断重新开始。

双向交互的实现

有了消息队列功能，交互模式发生了根本性变化：

传统模式（单向被动）：

AI: 需求分析完成，请确认是否开始架构设计
用户: [只能确认或拒绝]
AI: 开始架构设计...
用户: [必须等待完成才能发送新指令]

消息队列模式（双向主动）：

AI: 需求分析完成，请确认是否开始架构设计
用户: 确认，另外我想在队列中添加：请在数据库设计时考虑分片策略
AI: 收到确认，开始架构设计...同时将分片策略需求加入处理队列
AI: 架构设计完成，现在处理队列中的分片策略需求...

实际应用场景

1. 渐进式需求完善
   在工作流执行过程中，用户经常会想到新的需求细节。消息队列让用户可以随时补充，而不会打断当前的执行流程。

2. 优先级动态调整
   当出现紧急需求时，用户可以通过队列发送高优先级指令，AI会在合适的时机优先处理。

3. 多任务并行管理
   用户可以同时启动多个工作流，通过消息队列进行统一管理和协调。

4. 实时反馈和调整
   在长时间运行的任务中，用户可以实时发送反馈，AI会在执行过程中动态调整策略。

最佳实践建议

• 清晰的指令标识：在队列消息中明确指出是新需求、修改建议还是优先级调整
• 合理的时机把握：虽然可以随时发送指令，但在关键决策点发送会更有效
• 避免冲突指令：确保队列中的指令之间不会产生逻辑冲突
• 利用自然断点：AI通常会在工作流的自然断点处理队列消息，用户可以预期这些时机

技术实现特点

消息队列功能的实现充分考虑了用户体验：

• 非阻塞输入：用户随时可以输入新指令，不会被当前任务阻塞
• 智能时机选择：AI会选择最合适的时机处理队列消息，避免中断关键操作
• 上下文保持：队列消息的处理会保持完整的项目上下文，确保指令的准确执行
• 优先级管理：系统会根据指令的紧急程度和重要性进行智能排序

这个功能的推出，标志着Cursor从"问答式工具"真正进化为"协作式工作伙伴"。它不仅解决了交互效率问题，更重要的是改变了人机协作的基本模式，让AI真正成为了一个可以并行工作、实时协调的智能助手。

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参考资料

1. Feedback MCP工具GitHub项目
2. UV工具官方文档
3. Cursor官方文档
4. Model Context Protocol标准
5. Kiro工作流提示词
6. Writer工作流提示词
7. PRD工作流提示词
8. Cursor User Rule 配置