#CursorRules 其实现在使用AI编程，影响效果的很大因素依然是你Prompt的能力，对AI能力和边界的理解。 你完全可以使用自然语言去编程，这完全没问题，也更符合人的习惯。因为在面对大量的反复的交互时，每次写一套结构化的提示词自然是不现实的，但你需要知道在不同场景下，需要什么样的自然语言。 比方说，很多人会吐槽Cursor改bug非常困难，它总是按下葫芦起了瓢，常常同一个错误多次出现，而无法完成一个bug的修改。其实，这个时候你可以想想人类，想想资深程序员是如何工作的。他们并不是“嘿，这里有个bug，这里有段代码报错，那我把这里直接改写一下好了”。 而是，他们会去理解更丰富的上下文，会去找关联代码，会去寻求不同的解决思路，然后选择一个更好的解决方案去执行，去做进一步的测试和验证。 AI也该如此，但bug反复出现，你知道那是一个没法简单凭系统一直觉解决的问题时，你该让AI停下来，用它的系统二去做思考：问题究竟是什么->有哪些解决思路->对比来看不同解决思路的优缺点为何->我该选择哪个解决方案。 我多次实践下来，通过这种让Cursor思考+提供多套解决方案的方式实现思维链，相比直接改代码，效果其实有了相当大的提升。 你可以尝试在遇到bug时用这个思路，也可以把这段简单的提示词写到CursorRules中，让Cursor每次在遇到难题时都如此执行。

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