Cursor 中建置功能與修復bug 的實用流程 來自@ericzakariasson 的分享，詳細闡述了他使用Cursor 進行軟體開發的具體工作流程。流程強調人類與AI 的協作：AI 負責規劃與產生程式碼，而開發者全程把關，確保程式碼品質。它突出「始終審查程式碼」的核心原則，避免AI 過度自動化帶來的風險。 核心步驟 Eric 的流程是一個循環過程，從理解問題入手，到程式碼產生、驗證和最佳化。 1. 預熱理解（使用高階模型）： 選擇Claude Opus 4.5 或GPT-5.1-Codex 等更聰明的模型，向其查詢「即將進行的變更」。目的是快速掌握相關程式碼的上下文，例如重構限流邏輯時，先確認涉及的文件和依賴。這一步幫助開發者設定預期，避免盲目規劃。 2. 切換規劃模式： 進入Cursor 的“計劃模式”，用相同模型描述變更需求。 AI 會產生一個Markdown 格式的詳細計劃，包括步驟、潛在影響和替代方案。計劃可編輯，方便微調。 3. 互動迭代： 回覆AI 的跟進問題（如澄清邊緣案例或優先順序），逐步完善計劃。這體現了「智能體」的協作性：它不是被動工具，而是主動提問以提升準確度。 4. 生成與初步審查： 使用Composer-1 基於計劃輸出程式碼。同時，進行輕量審查：檢查邏輯一致性、潛在bug 和效能瓶頸。 5. 人工驗證： 開發者親自執行測試，確認解決方案在實際環境中有效。這一步強調人類判斷的不可或缺性。 6. 後續調整： 如需進一步變更，@提及原有計劃，切換回Composer-1 的計劃模式迭代。整個2-5 步驟可循環，直至滿意。 7. 深度審查與重構： 若Composer-1 不足以解決問題，請退回Claude Opus 4.5/GPT-5.1-Codex 進行徹底程式碼稽核。然後，重構優化：重複使用現有程式碼，或採用更有效率的實作方式。最終，再次全盤審查。 關鍵洞見· 模型混合使用：前期用SOTA 模型理解複雜性，後期用Composer-1 產生高效率程式碼。這種「最佳工具適配」策略最大化了AI 的優勢，同時控製成本。 · 審查為王：帖子反覆強調“always review the code”，因為AI 生成雖快，但容易忽略上下文或引入隱藏錯誤。相較於傳統CLI 編碼智能體，Cursor 的視覺化審查更有效率。 · 適用擴充：適用於功能開發、bug 修復，甚至全軟體開發生命週期。 Bugbot 等工具可輔助，但核心仍是此循環。
