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2/n 思考: 原文洋洋洒洒 34000 字,是不是丢给 AI 一把梭哈就可以了? 当然也可以。 比如说使用 Gemini 这种以长文本处理见长的 LLM,通常效果也大致可用,但是,非常随机的平均水平——这不是我要的。 1. 选合适的工具: 首先解构 Cursor-like AI,本质上就是「模型 + 交互」,还有高效的 RAG (检索增强)和联网补充。因此,完全可以把原始文档当作「知识库」,借助工具搭载的 LLM 来萃取。 2. 迁移可用流水线: 我们有一个「面向Cursor编(diao)程(hua)」的小群,经常会在里面交流最新的「最佳实践」,大家碰撞出来的共通方法价值极高。 这其中,基于产品 PRD 的标准化构建流程(SOP),就是一套将想法编进现实的万金油魔法。 写好你的需求,一切水到渠成!