最近沉迷于Cursor，从0开始，在完全不懂python的情况下，完成了一个python脚本。

实现了本地文件的翻译和输出。

学习下官方的文档，帮助我们更好的使用。

以下是Cursor 官方的使用指南，三个方法提高编程效率。

Tab键

Cursor includes a powerful autocomplete that predicts your next edit. Once enabled, it is always on and will suggest edits to your code across multiple lines, taking into account your recent changes.

Cursor 包含一个强大的自动补全功能，可以预测你下一步的编辑。

这个功能一旦启用，该功能会始终开启，并根据你最近的更改，跨多行的代码编辑提出建议。 第一个方法就是学会使用Tab键。包括以下场景：

1.1 代码生成 Cursor能看到你最近的修改，于是他就可以预测你的下一步动作。



1.2 多行同时编辑 Cursor可以一次性编辑多行代码，帮助你节约时间。



1.3 智能编辑 Cursor可以智能修改代码之中的错误，特别是一个空格，引号等，很实用。

 1.4 智能预测 Cursor可以智能预测下一个要修改的地方，点击tab光标可以无缝迁移。



Chat

Chat lets you talk with an AI that sees your codebase. The chat can always see your current file and cursor, so you can ask it things like: "Is there a bug here?". You can add particular blocks of code to the context with ⌘+Shift+L or "@." You can chat with your entire codebase with ⌘+Enter.

Chat 允许你与能查看代码库的 AI 交流。

聊天功能始终能够查看你当前的文件和光标选中的内容，因此你可以问它类似“这里有 bug 吗？”的问题。 你也可以通过⌘+Shift+L或“@”将特定的代码块添加到上下文中。 使用 ⌘+Enter，可以与整个代码库进行交流。

2.1 Codebase（代码库）

使用 @Codebase 或 ⌘ Enter 来询问有关代码库的问题。 Cursor 会在你的代码库中搜索与查询相关的代码。



2.2 引用代码

使用@ 符号来引用代码，以便为 AI 提供上下文。 只需输入 @，即可看到文件夹中所有文件和代码符号的列表。

2.3 使用图片

点击聊天框下方的图片按钮，或将图片拖入输入框，以在聊天中添加视觉上下文。



2.4 全网搜索

使用 @Web 获取来自互联网的最新信息。 Cursor 会为你在网络上搜索，并使用最新信息回答你的问题。



2.5 立即应用

通过点击任意聊天代码块顶部的播放按钮，可以将聊天中的代码建议立即应用到你的代码库中。



2.6 使用专属文档

通过使用 @LibraryName 引用热门库，或使用 @Docs → Add new doc 添加你自己的文档。







⌘ K

⌘ K lets you edit and write code with the AI. To edit, try selecting some code, click "Edit," and describe how the code should be changed. To generate completely new code, just type ⌘ K without selecting anything.

⌘ K 允许你与 AI 一起编辑和编写代码。 要进行编辑，可以尝试选择一些代码，点击“编辑”，并描述代码应如何更改。

要生成全新的代码，只需在未选择任何内容的情况下按 ⌘ K。

3.1 快速编辑

与 AI 一起编辑和编写代码。 选择一些代码，按下 ⌘ K，并描述代码需要如何更改。 或者在未选择任何内容的情况下，按下 ⌘ K 生成新代码。



3.2 终端 ⌘ K

在终端中使用 ⌘ K，可以用简单的英语写出终端命令。 Cursor 会将它们转换为你需要的终端命令。



3.3 快速提问

如果你对某些代码部分有任何快速问题，可以选择相应的代码并点击“快速问题”来立即获取答案。



提高效率 对我而言，Cursor是一个很好用的提高效率的工具。 对于代码小白，有一个产品/功能思路，就可以用cursor开始工作了。 ** 设计项目代码结构； ** 提问，生成代码； ** 修改； ** 调试，使用。； ** 最终成型。 这个过程都很流畅。 给自己一些耐心，也给ai一些耐心。 实现的python翻译脚本代码如下：







本文来自公众号：熊猫搞钱记