Cursor 搭配 GitHub Copilot 实战：构建高效 AI 编程工作流

2.2 项目级 AI 规则配置 (.cursorrules)

在项目根目录创建 .cursorrules 文件，让 AI 严格遵循项目规范：

# 技术栈约束
tech_stack: "SpringBoot 3.2 + Vue3 + TypeScript + MySQL 8.0"
code_style: "阿里巴巴 Java 开发手册，ESLint Standard"
architecture: "DDD 领域驱动设计，前后端分离"

# AI 行为规则
agent_mode:
  show_diff: true
  confirm_before_save: true
  max_files_per_task: 20

# 禁止 AI 操作的敏感文件
exclude:
  - "**/application-secret.yml"
  - "**/node_modules/**"
  - "**/dist/**"

三、核心功能：10 大效率神器

3.1 Cursor 核心功能

Agent 模式 (Ctrl+I) 输入自然语言需求，AI 自动拆解任务、创建文件并编写代码。支持实时进度查看，可随时干预调整。例如，你可以直接要求："创建用户管理微服务，包含 REST API 层、业务逻辑层、数据访问层及 JWT 认证中间件。"

Plan Mode (Shift+Tab) 先规划后执行。AI 会输出详细开发计划，确认后再执行，有效避免跑偏和返工。

@引用：精准上下文注入 通过 @文件名 引入指定上下文，或 @函数名 精准引用。例如："@user.service.ts 优化这个类的性能，添加缓存机制"。

Composer：多文件批量编辑 描述跨文件需求，AI 自动扫描修改所有相关文件，支持一键应用。

3.2 Copilot 核心功能

实时行内补全 (Tab) 输入 1-2 个字符，自动预测后续多行代码，贴合项目风格，准确率很高。

代码优化与重构 选中代码右键调用 Copilot 优化，可自动提升性能、简化逻辑或修复潜在 Bug。

智能文档生成 选中函数按 Ctrl+Enter，自动生成规范注释，支持 Javadoc 等多种格式。

3.3 组合使用黄金流程

需求分析 → Cursor Plan Mode(规划) → Cursor Agent(架构) → Copilot(细节补全) → 代码审查 → 测试 → 提交

四、实战案例：企业级用户权限系统

以基于 FastAPI + SQLAlchemy + PostgreSQL 的用户权限系统为例。

Step 1：需求描述 (Cursor Agent 模式)

明确列出需求：用户注册登录接口、JWT Token 生成验证、三级权限控制、密码加密存储、接口参数校验及单元测试用例。

Step 2：AI 自动生成代码

AI 会生成核心认证逻辑。以下是 auth.py 中的 JWT 工具类示例：

from datetime import datetime, timedelta
from typing import Optional
from jose import JWTError, jwt
from passlib.context import CryptContext
from pydantic import BaseModel
from fastapi import Depends, HTTPException, status
from fastapi.security import OAuth2PasswordBearer
from config import settings

pwd_context = CryptContext(schemes=["bcrypt"], deprecated="auto")
oauth2_scheme = OAuth2PasswordBearer(tokenUrl="login")

class JWTUtil:
    @staticmethod
    def create_access_token(data: dict, expires_delta: Optional[timedelta] = None):
        to_encode = data.copy()
        if expires_delta:
            expire = datetime.utcnow() + expires_delta
        else:
            expire = datetime.utcnow() + timedelta(hours=2)
        to_encode.update({"exp": expire})
        encoded_jwt = jwt.encode(to_encode, settings.SECRET_KEY, algorithm=settings.ALGORITHM)
        return encoded_jwt

    @staticmethod
    def verify_token(token: str, credentials_exception):
        try:
            payload = jwt.decode(token, settings.SECRET_KEY, algorithms=[settings.ALGORITHM])
            user_id: str = payload.get("sub")
            role: str = payload.get("role")
            if user_id is None:
                raise credentials_exception
            return {"user_id": user_id, "role": role}
        except JWTError:
            raise credentials_exception

Step 3：Copilot 优化细节

利用 Copilot 自动补全异常处理逻辑，优化代码注释与格式，并生成边界情况测试用例。

Step 4：代码审查与调整

AI 生成代码可用率通常在 90% 以上，仅需少量人工调整业务细节。

五、效率数据：真实提升效果

根据实测数据，不同场景下的效率对比如下：

个人效率变化曲线通常经历适应期（提升 30%）、熟练期（提升 100%）、精通期（提升 200%）到稳定期（提升 300%+）的过程。

六、2026 年 AI 编程最佳实践

6.1 正确使用原则

1. AI 是助手，不是替代：你负责架构设计与决策，AI 负责编码实现。
2. 小步迭代：每次任务不超过 50 行代码，及时验证调整。
3. 必须审查：AI 代码 100% 人工审查，重点关注安全与业务逻辑。
4. 上下文精准：使用 @引用 提供必要上下文，避免信息过载。

6.2 高效提示词 (Prompt) 模板

功能开发模板

【功能描述】：xxx
【技术栈】：xxx
【代码规范】：xxx
【依赖文件】：@file1.py @file2.ts
【输出要求】：完整代码 + 注释 + 单元测试 + 使用示例

代码优化模板

【优化目标】：性能/可读性/安全性
【当前代码】：(粘贴或@引用)
【约束条件】：保持接口兼容/不改变原有逻辑
【期望结果】：优化后代码 + 性能对比

6.3 避坑指南

• 错误做法：一次性让 AI 生成完整系统、不审查直接使用、上传敏感信息、过度依赖导致能力退化。
• 正确做法：拆解任务分模块实现、严格代码审查加测试、本地敏感数据过滤、持续学习保持技术判断力。

七、未来展望

未来的 AI 编程将向多 Agent 协同开发演进，前端、后端、测试并行工作。AI 架构师将自动生成系统架构与数据库设计，实现从需求到部署的全链路辅助。同时，本地私有化部署将成为平衡数据安全与效率的关键。

结语

AI 编程已不是'要不要学'，而是'必须精通'的生存技能。Cursor 与 Copilot 的组合已成为行业公认的生产力标准。记住，AI 不会取代程序员，但会用 AI 的程序员一定会取代不会用 AI 的程序员。立即行动，配置你的 AI 编程环境，体验效率提升带来的快感！