AI 编程工具
目前，人工智能（AI）正以前所未有的速度渗透到各个领域，编程领域也不例外。它们凭借强大的智能算法，为开发者们带来了全新的编程体验，极大地提升了开发效率。目前主流的 AI 编程工具有很多，比如：
- GitHub 的 Copilot
- 字节豆包的 Marscode
- 阿里的通义灵码
不过，目前最被大家推荐的当属 Cursor 了。Cursor 凭借其独特的优势，在众多工具中脱颖而出。
Cursor 简介
Cursor 作为一款 AI 编程 IDE，真正做到了将 AI 深度融入编程工作流程。它最大的亮点在于实现了'0 代码编程'，用户只需通过自然语言与它进行对话，清晰描述自己的需求，Cursor 就能自动生成代码片段，甚至可以自动创建文件并添加代码，极大降低了编程门槛，让编程变得更加简单高效。
相比其它编程工具，它的主要优势有两点：
代码生成与编辑能力更强大：Cursor 在代码生成方面能力全面，不仅能逐行补全，还能依据自然语言描述创建整个函数甚至多文件结构。反观部分主流工具，可能仅能针对单个函数或局部代码进行补全，难以从项目层面构建完整的多文件代码体系。在代码编辑上，Cursor 能快速定位并批量修改相关文件，而一些其他工具可能仅局限于单个文件内操作，面对跨文件复杂编辑任务则力不从心。
强上下文理解能力：Cursor 的 CodeBase 是基于整个工程，能参考多个文件提供建议，全面理解项目架构和文件间关系，这是许多同类工具所不及的。如 GitHub Copilot 只是基于当前文件的，无论是代码解释、优化、生成注释，都是基于当前文件的内容，因此可能无法全面关联上下文，需开发者多次细化描述，难以一次性准确生成符合整体项目需求的代码。
- 原理
像 Copilot 这些 AI 编程工具的运行逻辑，从当前文件中获得代码的上下文再结合你的提问（prompt），一起发给 LLM，最后得到结果。其实这已经能解决不少问题了，在没有 Cursor 之前感觉很不错，写程序确实能提高效率。
Cursor 的逻辑是，先将工程内的所有代码进行索引和向量化（Embedding），再之后你的所有提问都是基于整个工程给你答案，它会将你的提问结合整个工程的代码一起提交给 LLM。
Cursor 开发 Chrome 插件
不管你之前有没有接触过 Chrome 浏览器插件开发，现在你只需要负责输入 prompt 描述你的需求，然后就可以把一切交给 Cursor 去完成。
下图是 Cursor 官网提供的开发流程指导：
接下来就按这个步骤实现一个浏览器插件的开发。
需求分析与设计
现在文生图的工具有很多，比如豆包，下面通过豆包生成了一张猫的图像，但是会发现左上角带有 AI 生成的水印，往往我生成的图片是需要保存的，但是不想要这个水印，于是就想开发一个 Chrome 浏览器插件来去除这个水印。
现在就明确了插件的需求：开发一个能在豆包上下载保存图片的 Chrome 插件，能够自动去除下载图片时的水印。
- 优化 Prompt
需求分析与设计是项目开发的起点，使用 Cursor 时，Prompt 的质量决定了 AI 生成代码的准确性，因此需要通过优化 Prompt 来得到更符合预期的需求。比如明确 AI 的角色、提供具体的细节要求、提供示例等，优化 Prompt 可以参考相关总结。
优化后的 Prompt：
你是一名精通 Chrome 浏览器插件开发的专家，拥有 10 年以上的 Chrome 浏览器插件开发经验。你的任务是根据用户的描述，开发 chrome 浏览器插件。我想开发一个能在豆包上下载保存图片的 Chrome 插件，能够去除我直接从网站下载图片时出现的水印问题。豆包的网站类似：https:www.doubao.com/chat/ 它所生成的图片，我按 F12 看到的元素是这个：<img src=>
