▲開發者釋出Cursor使用最佳實踐，強調規劃與錯誤控管。（圖／CURSOR）
記者吳立言／綜合報導
隨著AI編碼助手在開發流程中扮演愈來愈重要的角色，如何與大型語言模型（LLM）高效協作，成為許多工程師關注的焦點。近日，知名開發者Paras Chopra公開一套針對Cursor編輯器的「AI協作開發實戰系統」，引發技術社群熱議。該系統被推崇為「讓Cursor生產力提升十倍」的關鍵方法，並於5月26日再度更新，加入兩項與LLM錯誤防治相關的技巧。
Starting a new project today, so researched and compiled best practices for using cursor.
Hope it helps you too! pic.twitter.com/4MNQ6u3Cbp— Paras Chopra (@paraschopra) April 30, 2025[廣告]請繼續往下閱讀...
這套實踐方法以嚴謹的計劃與測試導向為核心，目的是避免在專案中迷失方向、陷入錯誤迴圈。其流程包括：
◆請AI撰寫計劃：啟動前，先請ChatGPT或Claude撰寫專案詳細計劃（Markdown），並請其自我批判並重寫，最終貼入Cursor的composer區域中。
◆使用.cusorrules定義開發規範：透過cursor.directory提供的規則，強制先寫測試，再寫程式碼。
◆Edit-Test回圈開發：逐步設計小任務，AI撰寫對應測試，然後自動生成程式碼並運行測試，失敗就修正並回測。
◆長期追蹤與重構策略：將歷史指令與檔案透過@明確標註以保留語境（context），便於AI判讀與延續工作。
◆設定YOLO模式：自動允許vitest、npm test等測試與建置指令，降低手動維護負擔。
Chopra也推薦使用輔助網站如gititngest.com集中檢視所有設定檔，並使用cursorignore排除不必要檔案，讓開發環境更純淨。在最新更新中也補充了兩項針對LLM錯誤風險的實戰技巧，幫助開發者減少隱性錯誤：
◆逐行審查LLM輸出：大型語言模型即使能高效生成程式碼，卻常引入不易察覺的錯誤。若AI修改的是少數幾行，可人工快速審查。若為多行改動，應進入除錯器（debugger）並採用「橡膠鴨除錯法」逐行確認其邏輯與運作。
◆ Log-Then-Revert 策略：為追蹤錯誤來源，可向AI下達如下提示詞：
PROMPT: 為此檔案的每一行加上log，輸出變數內容並加入時間測量。
透過此方式，能快速定位錯誤來源，調試完成後再將log還原，確保專案整潔。
開發者Aadit Sheth近日在社群平台 X（前推特）公開分享，引發廣大關注。他直言，「這套系統讓我用Cursor的效率提升了10倍。」Chopra隨後也回應「那個人就是我本人，我剛更新了這套筆記，加了兩個新技巧！」
目前這份實踐筆記已在開發社群被廣為流傳，不僅適用於 Cursor 使用者，也適合所有希望與ChatGPT、Claude等 LLM合作的開發者參考。
