Cursor 有效AI上下文建構
歷史文檔

@davecode - 工程師跑路怎麼辦？SA用Cursor當虛擬工程師的280天血淚史 💀

為自己而活，成為自己人生的BOSS！你做得到！

90億美金獨角獸 Cursor CEO：我們尋找的不是碼農，而是有品味的創造者

@ashley92090 - 總結

280天血淚發現
AI工具只能看到當前檔案內容
沒有全域專案視野或上下文
缺乏長期記憶和學習能力
結果：
每次對話都像重新開始，不斷重複基礎問題！

SA的痛點：
你需要快速理解整個系統，但AI不知道你的專案背景

💡 有效AI上下文架構的三大支柱
基於管理企業級專案的真實經驗，以下是三個基礎支柱：
1. 受限環境下的系統架構（最關鍵）
私有GitLab專案管理整合：
完整的專案歷史記錄（基於合規考量的主要參考來源）
版本控制和分支管理（避免依賴外部不可控資源）
Issues和Merge Request追蹤（內部溝通記錄）
IRB醫療、金融合規要求完整文檔化
客戶各種特殊安全需求的詳細記錄

為什麼在受限環境中這更重要：
基於合規要求，私有GitLab成為最可靠的知識庫
Cursor主要從你建立的內部文檔學習（避免合規風險）
每個決策和架構選擇都必須有完整的記錄以供稽核

2. 專案規則配置
The .cursor/rules 檔案系統：
project-root/
├── .cursor/
│ ├── rules/
│ │ ├── documentation.mdc (文件標準)
│ │ ├── coding-style.mdc (程式碼風格指南)
│ │ └── project-structure.mdc (專案架構)
│ └── settings.json

核心價值：
統一整個專案的撰寫和開發標準 讓Cursor每次都遵循一致的標準 建立可重複的品質輸出機制

3. 充足的個人文檔量
長文本上下文優勢：
累積大量專案相關文檔
建立個人寫作風格資料庫
為AI學習提供豐富的參考範例

我的經驗實際數字：
📁 120+ 專業文檔
📝 500,000+ 字內容
🔄 280天持續優化
🏗️ 系統架構設計原則

💎 長上下文的威力
為什麼歷史文檔至關重要
技術原理：
Cursor可以讀取專案內所有相關檔案
基於歷史內容建立一致的輸出
學習你的個人風格和偏好
實際效果：
新文章自動符合既有風格
技術術語保持一致
架構設計遵循既定原則

文檔累積策略
品質重於數量：
每個文檔都必須有清晰結構
包含完整的思考過程
記錄決策理由和權衡考量

持續迭代優化：
定期審查和更新舊文檔
根據新經驗調整寫作風格
建立知識系統的內在邏輯

為什麼全域視角很重要
核心問題：
Cursor是AI編輯器，不是AI架構師！
具體表現：
只能看到當前程式碼片段
無法理解整個專案設計意圖
缺乏跨檔案關聯思考能力
解決方案：
建立外部知識系統，讓Cursor能「看到」大局！

AI的限制：缺乏真正的全域視角
現實觀察：無論AI變得多強大，它本質上還是在預定義系統內運作。
關鍵差異：
AI：在已知框架內優化和執行
人類：可以跳出系統，重新定義問題本身
跨領域整合：人類的獨特優勢

AI做不到的事：
連接完全不相關的領域經驗
基於直覺和經驗做出「不合理」但正確的判斷
在資訊不足時做出策略決策
真實例子： 一個同時理解技術、心理學、商業和人性的人... 這種跨領域整合思維是AI目前無法複製的。

實用架構圖
🧠 人類大腦（策略層）
設計架構和標準
📋 專案規則（標準層）
定義行為模式
🤖 Cursor AI（執行層）
按標準產生內容
📚 歷史文檔（學習層）
提供上下文參考
💎 高品質輸出（結果層）

🛠️ 逐步實施指南（簡化，完整請看原文）
第一步：建立私有GitLab專案基礎
# 連結內網

第二步：配置專案規則
建立核心標準檔案：
documentation.mdc（文檔管理標準）
coding-style.mdc（程式設計標準）
project-structure.mdc（專案架構標準）

第三步：累積專案文檔（受限環境的核心）
在合規限制下，必須建立和維護完整的內部資源。

第四步：建立學習循環 撰寫 → 用Cursor優化 → 記錄經驗 → 更新標準 → 重複

🎯 進階求生技巧：專案導師養成術

1. 建立專門的提示範本
為不同任務類型開發標準化詢問方法：
程式碼開發提示
文檔撰寫提示
問題診斷提示
架構設計提示

2. 版本控制整合 利用Git歷史幫助Cursor理解：
專案演進上下文
程式碼變更理由
問題解決過程
最佳實踐累積

3. 多檔案協作優化
建立檔案間關係索引
使用標準化檔案命名慣例
維護專案文檔一致性

雖然不是用在寫程式，但我Claude現在就是透過外部知識系統在運作的，真的會好用很多！