如果你还在把 Cursor 当成“玩具级原型生成器”，那你可能错过了它在 大型 Go 项目 中最强大的能力：结构化开发、自动测试、智能重构、文档生成——甚至能帮你 review 自己的 spec！

本文将带你走进 Stream 团队（服务超 10 亿用户、80 万行 Go 代码）的真实工作流，看看他们如何用 Cursor + Claude 把开发效率提升 5–30 倍。

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🚀 为什么大型项目更需要 AI？

很多人以为 AI 只适合写小 demo。但事实恰恰相反：项目越大，AI 越香。

• 重复样板代码多？→ AI 自动生成
• 代码规范复杂？→ AI 遵守你的 docs/ 规则
• 多人协作易出错？→ AI 自动写测试 + 自修复
• 历史模块看不懂？→ AI 秒出文档 + 技术解释

💡 Stream 团队说：“我们不是用 AI 写代码，而是用 AI 做工程闭环。”

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🔁 核心秘诀：Edit-Test Loop（编辑-测试循环）

Cursor 最强的地方，不是“写代码”，而是 写完就测，测完就改，直到通过。

Step 1：开启 Agent 模式（Cmd + I）

使用 Agent 模式 + Claude 3.7 Sonnet，让 AI 自动：

• 查找相关文件
• 理解上下文
• 生成代码
• 运行测试
• 修复失败

✅ 小贴士：Agent 模式会持续调用 Claude，直到目标达成，而不是“一次生成就完事”。

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Step 2：给 AI 一本“团队手册”——docs/ 目录

就像新人入职要读 Wiki，AI 也需要知道你们的工程规范。

Stream 团队专门维护了一个 AI 专用文档目录：

ai-docs/
├── how-to-write-tests.md
├── db-migration-guide.md
├── controller-patterns.md
└── error-handling-rules.md

🤖 为什么单独给 AI 写文档？
因为人类看文档靠理解，AI 靠“精确匹配”。模糊描述会让 AI 跑偏，清晰指令才能让它听话。

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Step 3：开启 YOLO 模式

在 Cursor 设置中开启 YOLO 模式，允许 AI 自动运行测试，无需手动确认。

⚠️ 注意：可以限制只允许运行 go test ./... 等安全命令，避免误删文件。

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Step 4：让 AI 自己跑测试、自己修 Bug

这才是关键！告诉 Cursor：

“请实现这个功能，并确保所有测试通过。”

AI 会：

1. 生成代码
2. 自动运行测试
3. 如果失败，分析错误日志
4. 修改代码，重试
5. 直到绿色通过 ✅

🧠 这就像给 Junior 工程师布置任务，但他能自己 debug 到深夜——还不用发工资。

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📁 项目级开发：用“Project File”驱动 AI

对于复杂功能（比如“消息收藏”），别直接让 AI 开干。先写一份 项目计划文件（Project File）：

# Feature: Message Bookmarking

## Steps
1. [DB] Add `bookmarks` table (see ai-docs/db-migration-guide.md)
2. [Model] Create `Bookmark` struct with user_id, message_id
3. [API] Add POST /bookmarks endpoint (see ai-docs/controller-patterns.md)
4. [Auth] Require user scope "bookmarks:write"
5. [Test] Write unit + integration tests

更酷的是：你还能让 AI 来 Review 这份计划！

“请检查这个 Project File 是否遗漏了权限校验或主键定义？”

AI 会指出：

• “bookmarks 表缺少复合主键 (user_id, message_id)”
• “未说明是否支持取消收藏”

🤯 用 AI 审查 AI 的指令——这已经不是编程，这是“元工程”了。

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🛠️ 其他高阶技巧

1. Git 是你的“后悔药”

Cursor 有 checkpoint，但 Stream 团队更爱用 Git：

git stash --include-untracked  # 暂存所有改动
git clean -fd                  # 清理未提交文件（小心！）
git stash pop                  # 恢复

如果 AI 跑偏了？一键回滚，重新开始。

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2. 限制单次任务步骤数

Claude 会“遗忘”长对话中的早期指令。建议：

• 单个 Composer 窗口 ≤ 5 步
• 复杂任务拆成多个 Agent 会话

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3. 与 Goland 并行使用

Cursor 强在 AI，Goland 强在调试和重构。两者搭配：

• 用 Cursor 生成 + 测试
• 用 Goland 调试 + 性能分析

尤其在 iOS/Android/Flutter 项目中，专业 IDE 仍不可替代。

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4. 代码标准化 = AI 成功率 ×2

AI 最怕：

• 命名混乱（getUser, fetchUser, loadUser）
• 重复逻辑
• 隐式约定

统一命名、结构、错误处理，AI 才能真正“理解”你的代码库。

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📚 不只是写代码：AI 还能做这些

场景	示例
自动生成文档	选中一段复杂逻辑，问：“请为这段代码写注释和使用示例”
技术解释	问：“这段 Kafka 消费逻辑为什么用 sync.WaitGroup？”
批量重构	“把所有 ctx := context.Background() 改成传入的 ctx”
跨文件搜索	“找出所有调用 SendNotification 的地方，并检查错误处理”

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✅ 总结：AI 不是魔法，而是新工程范式

Cursor + Claude 在大型 Go 项目中的价值，不在于“写得多快”，而在于：

• 减少认知负荷：不用记琐碎规范
• 提升一致性：所有人（包括 AI）遵守同一套规则
• 加速反馈闭环：写 → 测 → 修，全自动
• 释放创造力：工程师专注架构与业务，而非 CRUD

🎯 记住：AI 不会取代你，但会用 AI 的团队，会取代不用 AI 的团队。

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