Cursor Agent 真是太强了。
现在用 Gemini PRO 2.5 来扫描代码库，用 Sonnet 3.5/3.7 来执行代码。
在这个工作流程里，你需要3样东西：
1⃣️ 详细的项目文档
2⃣️ 用多个 AI 编码模型
3⃣️ 一个50步骤的实施计划
有人每周花30个小时在 Cursor 上，摸索出了最好的使用方法和工作流程。
下面是最佳实践和最优工作流程：
你的项目文档（包括产品需求文档、技术栈和 API 文档等等）就像是 AI 的知识库。
如果 AI 能在知识库里找到所有需要的信息，它们就不会瞎猜、乱假设。
所以你必须把项目文档加到根目录里。最好的位置是放在项目规则文件夹下（.cursor/rules）。
然后你得用多个 AI 模型。现在用 Gemini PRO 2.5 扫描整个代码库（因为它支持100万上下文），找错误或者更新文档。
用 Sonnet 3.5 来执行代码。如果遇到稍微复杂的步骤，就再加上 Sonnet 3.7。
也可以用 GPT o1 模型来调试，但很少用（大部分调试都交给 Gemini PRO 2.5 搞定）。
所以，2.5 负责扫描和更新，3.5/3.7 负责执行。
每个模型都有自己的特殊能力，我们得把这些能力发挥到极致。
最后，你需要写一个完整的计划来开发你的产品，这叫“实施计划”。
实施计划就像是 Cursor Agent 的蓝图，它会按着任务一步步执行。
用CodeGuidedev 来生成编码文档，它还能提供一个50步骤的实施计划，帮你把整个应用开发出来。
现在它还支持 MCPs，Cursor 用 Supabase MCP 自动创建数据库表、添加策略，自动化搞定，很省时间。
最后总结下，工作流程就是：
附上你的编码文档 + 在流程里用多个 AI 模型 + 准备一个完整的50步骤实施计划。
希望这能优化你的 Cursor 编码流程。有什么心得欢迎留言！