AI工具使用技巧分享
分享Cursor和Manus等AI工具的使用技巧，提升开发效率和工作生产力
- 27 min read
- 2026.08.04
AI 编程工具之间的效率差距，主要来自 prompt 写法和上下文组织，而不是工具本身。Cursor 这类工具靠 MCP 感知外部世界；把 AI 当协作伙伴而不是替代品，才拿得到真正的生产力提升。
AI工具使用技巧分享
探索AI时代的生产力革命，掌握高效工具的使用技巧
📖 前情提要
最近，我在使用 Cursor 作为主力编辑工具的过程中，发现了不少高效的使用技巧，特别是在与 AI 的结合下。Cursor 能显著的提升我的开发效率，尤其是在写代码与调试时，简直是工作中的一大利器。
Cursor 只是众多 AI 工具的一种表现，依托与 MCP（Model Context Protocol） 来实现对现实世界的感知与交互。在这之后还有 A2A（Agent to Agent） 的协作模式。
🤖 主流AI工具
ChatGPT Codex - OpenAI 的代码生成工具
Claude Code - Anthropic 的编程助手
GitHub Copilot - GitHub 的 AI 代码补全工具
Manus - 通用人工智能代理产品
💡 本文重点
分享实用的AI工具使用技巧，帮助提升开发效率和工作生产力
🌍 AI时代的生产力提升
🚀 技术革命正在进行中
当前，我们正处于 AI 技术爆发的时代 ，从智能助手到自动化工具，AI 正改变着我们的工作方式。无论是写代码、生成文档，还是测试程序、亦或者是让AI为自己做出事情的规划，AI 都为我们带来了无与伦比的便利。
Cursor
智能代码编辑器，集成了AI能力，成为开发过程中的得力助手。它不仅是一款代码编辑器，更像是一个智能的开发伙伴。
Manus
通用人工智能代理，更像是我的助手，将我的奇思妙想与散乱的想法整理成一份完整的计划。
🔧 使用技巧
💡 核心原则：在接下来的部分，我将与大家分享我常用的 AI 工具使用技巧，希望能帮助你提升工作效率
⚙️ 通用技巧
💡
其实不管是哪一款AI工具，其核心都是
LLM（Large language model）
，但不是每次都是简单一句「帮我做一个XXX」就好了，而是要有技巧的和大语言模型进行对话。而且这个对话技巧就是 Prompt。
📓 Prompt
🎯 什么是Prompt？
「prompt」这个词，其实就像你跟一个人对话时说的第一句话。你说什么、怎么说，都会影响对方的回应。
在 AI 的语境中，prompt 就是你给模型的输入 ，它是指令、上下文、问题、甚至是氛围的设定。模型会根据 prompt 来决定如何回应你。
❌ 错误示例
「写一首诗」
模型就会很自然的给出一首诗，但缺乏针对性。
✅ 正确示例
「用李白的风格写一首诗，关于春天」
模型就会立刻被锁定到「李白 + 诗歌 + 春天」这个交叉点。
🎭 Prompt的核心作用
开场白
让 AI 知道你期待的方向
导航仪
指引模型不至于跑偏
塑造角色
让模型扮演特定身份
"Prompt 不是冷冰冰的代码，而是你和模型建立沟通的「语境魔法」"
🔑 跟LLM对话的几个技巧
具体化而不是模糊化
❌ 模糊提问
「帮我写一篇文章」
模型完全不知道你想要的是什么，得到的结果就根本不是你想要的。
✅ 具体提问
「写一篇800字的文章，主题是AI工具使用，风格要像技术博客」
结果或许不会立刻就会是你脑海中的那个想法，但却是可控的。
分步骤提问
- 先让模型「拆解思路」再让模型「写出答案」
- 就像复杂计算时先打草稿，再写最终的步骤
设置角色或者身份
示例1：「假装你是苏格拉底，用问答的方式引导我思考」
示例2： 「你是一名资深的系统架构师，请帮我评估这个技术设计方案」
👉 这样模型就会带入某种「人格模式」，回答风格更贴合。
多轮对话迭代
不要期待「一发入魂」，可以先拿到草稿，再说：「再简洁一点」、「换个轻松的语气」
- LLM 的强项其实是「协作式修改」，而不是一次就写完美
善用示例
如果你想开发一个功能、写一个方案，可以先给一个「样例」：
你是一位资深系统架构设计师，我现在有一个想法，我们讨论这份想法的可信性，以及需要优化的位置，如下： 我想有一个想法。做一个方言翻译的APP程序。我计划如此实现：App client -> backend server -> module server 这种调用模式。 app client：提供客户端界面与用户直接交互 backend server：通过用户选择的方言语言，选择对应的语言翻译模型 module server：提供方言翻译模型能力
Cursor使用技巧与插件推荐
🔧 Cursor的技术架构
MCP这个最早由 Claude 的母公司 Anthropic 提出的协议，在 Cursor 的编辑器中得到了实现与应用。
而 Cursor 中所支持的各种 LLM 就靠 MCP 来与现实进行交互和感知。当我们在使用 Cursor 时其步骤在我看来是：用户 → LLM → MCP server。
用户
LLM
处理用户要求的单位
MCP Server
为 LLM 提供对现实感知与交互的工具服务集合
🕸️ 复杂内容的处理与交互心得
⚠️ 常见问题
在使用 Cursor 进行开发时时常会遇到「复杂的需求内容」、「复杂的项目结构」。倘若甩几个截图和几句话就让 LLM 直接处理，这带来的结果不说能达标多少，就 Cursor 给出的代码文件自己 CR 都看不过来。
🎯 解决方案：6步处理法
因此对于「复杂的内容」处理，就如我在「跟LLM对话的几个技巧」中写道的那样：
（避免上下文过长）
（提高代码质量和一致性）
📋 任务拆分示例
💬 对话流程示例
插件推荐
🛠️ 精选插件推荐
以下是我在使用 Cursor 过程中发现的一些实用插件，能够显著提升开发体验：
Better Comments
一款能提供注释高亮的插件，让你能快速的区分需要关注的注释
Chinese Language Pack
对 JetBrains 产品转来的同学有奇效
Container Tools
方便你调试 Docker 容器相关的文件
Darcula Theme
一款来自 JetBrains 的主题，增加熟悉感
indent-rainbow
彩虹缩进，方便阅读代码块
JetBrains Icon Theme
顾名思义，快乐老家
mybatis jump to mapper xml
弥补了不能在 vscode 编辑器跳转 mapper xml 的遗憾
Manus 使用介绍
🤖 什么是 Manus？
一款通用人工智能代理产品。能够自主规划并执行多模态任务，无需用户持续指导便可以自动搜索和多步骤行动，还能处理复杂文件并生成结构化输出的代理工具。
Manus 的使用心得
Cursor - 工程师
Cursor 的优势在于将 LLM 与编辑器融为一体，在编码方面表现出色。对我来说，它就像一位工程师，只需将想法输入，它就能帮我实现。
Manus - 助手
Manus 则更像我的助手。为什么这么说？因为灵感往往转瞬即逝，以前为了一个想法，我需要花大量时间查找案例、参考资料和技术文档。
💡 实际应用案例
现在通过 Manus，我能快速将想法转化为文档。就像最近家人提出的"方言翻译APP"需求，我只需将构思交给 Manus，它就能帮我寻找相关案例，评估可行性，并指出需要改进的地方。
📱 Manus使用示例
相关文档分享
📚 学习资源推荐
以下是我整理的相关学习资源，涵盖了LLM、MCP、A2A、Prompt工程以及相关工具的使用指南，希望能帮助大家深入学习AI工具的使用。
LLM
practicalAI-cn
实用的AI学习资源中文版
llm-action
LLM实战指南和最佳实践
MCP
MCP 中文文档
Model Context Protocol 官方中文文档
awesome-mcp-servers
精选的MCP服务器集合
A2A
A2A 中文文档
Agent to Agent 协作协议文档
Prompt
Prompting Guide
全面的Prompt工程指南
Cursor
Cursor 官方文档
Cursor 编辑器官方中文文档
cursor_rules
Cursor 使用规则和最佳实践
Review-Gate
代码审查工具和流程
go-cursor-help
Go 语言 Cursor 使用帮助
Manus
Manus 邀请链接
通用人工智能代理产品体验
💡 学习建议
📖 学习路径
- • 先了解 LLM 基础概念
- • 学习 Prompt 工程技巧
- • 实践 Cursor 工具使用
- • 探索 MCP 和 A2A 协议
🎯 实践建议
- • 从简单项目开始练习
- • 记录使用心得和技巧
- • 参与社区讨论交流
- • 持续关注技术更新
总结
🎯 核心要点回顾
在这篇文章中，我分享了AI工具提升工作效率的经验与技巧。我们正处于AI技术爆发的时代，合理利用这些工具能显著提高我们的生产力。
LLM交互技巧
- ✓明确具体地提问，避免模糊表述
- ✓将复杂问题分步骤提问，帮助AI理清思路
- ✓为AI设置适当的角色，获得更贴合的回答
- ✓通过多轮对话逐步优化结果，而非期待一次完美
- ✓使用示例引导AI准确理解你的需求
Cursor使用建议
- ✓清晰界定需求内容
- ✓将复杂任务拆分为可管理的模块
- ✓有效利用上下文，避免超出模型处理范围
- ✓利用插件增强使用体验
🤖 Manus - 智能助手
而Manus则更像我的私人助理，能将我的奇思妙想转化为结构化的计划和文档。当灵感稍纵即逝时，Manus能捕捉并发展这些想法，提供评估和优化建议。
🚀 未来展望
这些AI工具正在改变我们的工作方式，不仅提高效率，更为创造力开辟了新可能。当我们学会与AI协作，将其视为伙伴而非替代品时，我们能真正释放这些技术的潜力。
在AI快速发展的时代，熟练掌握这些工具已不再是锦上添花，而是保持竞争力的必要条件。
"与AI共舞，让我们的工作更智能，也更有人情味。毕竟，科技的终极目标，是为人类创造更美好的生活。"
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