Cursor我想许多有经验的开发者，可以很轻松地手搓一个出来，但开发出来的能不能有官方的工具好用，得打一个很大的问号了。比如后期维护来适配当前各个大模型的更新，没有足够的人手是完全跟进不了模型的版本更新，提示词是最大的开发难点，提示词决定代码的生成质量，提示词写的不好，回答精准度就很难受了，用户体验感低。今天一起来解读一下Cursor的提示词（Agent部分）处处都是技巧。

Cursor Agent部分提示词含盖三大部分：

1. 角色定义。
2. 行为的约束（规范AI修改代码的行为，比如我们只需修改整个代码文件中某一行代码，AI不会是整个项目代码全部重新生成一次，而且使用字符串替换工具去替换这一行代码）。
3. Tools工具调用。

Cursor Prompts项目地址：https://github.com/x1xhlol/system-prompts-and-models-of-ai-tools/tree/main，参考下图进行查看。

角色定义

先定义角色让AI从宏观上理解它的身份和目标，然后再从微观上让它一步一步的去遵循我们的行动规范，给它提供一个个的工具（精确文本匹配、读取已知文件、符号查找、查找文件等工具）。

这段话定义了角色是什么，任务是什么，目标是什么，能够提升输出的有效性。

这句话进一步明确了AI的角色，并且赋予了AI Agent的持续运行模式，AI就知道它要一直持续不断的工作，直到任务完成，AI能够处理多步骤的、复杂的调用。

这句话还多次强调需要AI持续运行直到任务完成，为什么要Re-Reading(多次强调呢)？实际是为了增加这段提示词的权重，好比人一样，多次强调和提醒后人更容易记住事，等同于重要的话说三遍，让AI更加稳定运行。

行为的约束

第二部分：操作约束（这部分分为6个部分，每个部分用html标签括起来，这样结构会非常清晰）。

一：communication – 规范函数、文件、数学表达式的格式，比如这里要求使用markdown输出，规定使用特定的符合。

二：tool_callin – 这是为了消除不确定性，消除AI幻觉 ，提高用户体验（比如尽量减需要少用户确认的点（比如一个大项目每次都需要你手动确认，如果需要长时间人工确认就很麻烦）），还约束了AI在实现需求过程中不要过多暴露系统内部的实现逻辑。

三：maximize_context_understanding– 最大化上下文理解，告诉AI怎么样思考，最大限度的理解上下文。

四：making_code_changes – 规范AI修改代码的行为，比如我们只需修改整个代码文件中某一行代码，AI不会是整个项目代码全部重新生成一次，而且使用字符串替换工具去替换这一行代码，使得AI修改代码更为精准可控，且有利于与历史版本的代码进行对比（比如Cursor在修改部分代码后会显示标红哪些代码进行了修改）。

五：summarization --告诉AI需要处理更重要的查询，强行调整AI注意的焦点，这段约束就是为了解决用户最优先的需求（比如你的手里同时有好几项任务都需要处理，那你可能就要按任务优先级处理了）。

六：memories --对话记忆，比如怎样更新记忆，哪些记忆应该长期记忆，哪些应该丢弃等，避免无用记忆的干扰。

Tools工具调用

Tools工具调用，调用哪些工具，提供AI使用工具的方法，很大程度上的保证每项工具的精准作用，提高AI的回复准确度（如使用Few short 这个是举例说明，在不好表达时举例子、示范提供给AI）。

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