Cursor 教學：入門到實戰，用 AI Agent 自動化你的工作流！
本文目錄
Cursor 不只是工程師專屬的程式編輯器（IDE），更是創作者的 AI 夥伴！
斜槓講師、作家、影片創作者的我，就把它應用到課程規劃、文章撰寫、資料彙整、字幕生成、腳本設計、字卡規劃、音效建議…等多個領域。
這篇文章會從 Cursor 的基礎操作開始，帶大家學會範圍限制，與設定 Rules 提升答案品質。
最後透過實際案例，分享 AI Agent 可以給我們帶來的幫助。
建議搭配影片觀看實際的操作步驟。
動機：我厭倦在 AI 工具間複製貼上
我的本職是工程師，一開始只把 Cursor 當做程式編輯器；而創作文章、資料彙整還是在 ChatGPT 或 NotebookLM 上操作。
但時間一久，我覺得要根據需求使用不同工具很浪費時間。
像是我在企業內訓備課的時候，有些主辦方會給我課程的參考資料，但這些資料的格式不一，可能是 Word/PDF/PPT。
而且有些資料還有重複的問題，儘管可以靠 NotebookLM 彙整資訊，但上傳、複製、貼上的動作不但無趣又很浪費時間，而且無法跨筆記本操作。
另外我開始拍 YouTube 後，也需要花很多時間處理「腳本設計、字卡規劃、音效建議、宣傳導流」這一系列的事情。
錄幾隻影片後，我覺得自己拍片的熱情，快被這些瑣碎的事情給消耗殆盡。
於是我開始思考：
有哪些任務可以交給 AI 處理？有沒有可能，把任務集中到一個工具搞定。
最後我把寫程式的思維，整合進 Cursor；才發現它根本就是創作者的神器！
① 下載 Cursor，掌握基礎操作
下載安裝
首先我們要進入 Cursor 官網，點擊「下載」按鈕，便可獲得安裝檔。
這篇文章以 Mac 操作為主，但 Windows 與 Linux 系統也是可以操作的。
隱私設定
在安裝並註冊完 Cursor 後，我們先打開設定；確認目前是否已經選擇 Privacy Mode。
啟用後，通過 Cursor 伺服器的資料不會被用於模型訓練，提升我們使用上的資訊安全。
基礎操作
操作方面，你可以在右側的對話窗，透過對話向 AI 提出需求，提示詞的技巧與 ChatGPT 相同。
下面是範例 Prompt：
幫我設計一個 Cursor Vibe Coding 的教學大綱，並建立一個 Markdown 檔案，檔名需為好理解且具描述性的英文檔名。
大綱內容要有清楚的結構（如章節或步驟），用詞要容易理解，方便教學使用。
Cursor 是一款 IDE 工具，課程要注重如何善用 AI 取得更流暢的開發體驗。授課對象為沒寫過程式的學員。
他遵循的結構如下：
- 目標：在目標方面，我跟他說要設計一個 Cursor Vibe Coding 的教學大綱
- 格式：在輸出格式上，我要求他要用 Markdown 檔案呈現，並且使用英文檔名
- 注意：並要求他注意設計大綱時結構要清楚，用詞要容易理解
- 脈絡：並補充工具簡介與學員的背景
從下圖可以看到，只要提示詞足夠明確，就能在初始對話獲得品質較高的回覆。
同時也跟大家說明 Cursor 與 ChatGPT 最大不同的點，就在於 ChatGPT 要來回複製貼上，而 Cursor 可以直接新增、修改檔案，讓你免於複製貼上的繁瑣步驟。
Clear all chat
但也提醒大家要定期清空對話，避免 AI 因為錯誤的上下文，導致回覆的品質下降。
Cursor 價格說明
完成註冊後，一開始會有兩週的 Pro 版試用，但試用是有額度限制的；像我大概一天就把免費額度用完。
如果大家看完文章，並在實際操作中，覺得 Cursor 對你的工作、創作有幫助，可以考慮付費升級到 Pro 版。
以我個人來說，Cursor 幫我節省下來的時間、精力，遠遠超過這個價值。
② 了解不同模型的使用時機
現在是生成式 AI 大爆發的年代。
每隔幾天，就會有新聞報導，說某個模型又取得了更優秀的成績。
但如果你使用的是 Cursor，那現在最夯的 ChatGPT、Gemini、Claude 的最新模型都能使用。
模型選擇
下面的列表，就是Cursor 有提供的模型：
你會看到有些模型有大腦的符號 🧠，這代表他是「推理模型」，可以處理更複雜的任務，但執行時間較長。
而其他的則是「非推理模型」，面對簡單問題可以更快的得到答案。
你可以在這個頁面勾選想使用的模型，建議勾選最新的模型，會得到更好的表現。
不過在對話的時候，我建議選擇「Auto」就好，讓 AI 來幫你決定；不然每次對話都要選對應的模型也太累人。
③ 學會範圍限制，提升答案品質
儘管 Cursor 具備檢索「整個專案」的能力；但執行比較久，錯誤率也會隨之上升。
所以我會建議限制參考資源的範圍，比如特定的資料夾、檔案；這樣 Cursor 就能更快、更精準地完成需求。
使用上非常簡單，用拖拉的方式即可，可以一次選擇多個檔案、資料夾。
如果想要更精確的指定，你也可以選擇文件內特定範圍的文字（點擊 Add to Chat），請 AI 針對性的閱讀、修改。
④ 設定 Rules，讓 AI 更懂你
除了限制範圍可以提升 AI 回應的品質外，設定好 Rules 可以讓 AI 更懂你
Rules 就是告訴 AI，你的工作習慣、偏好和要求的設定
這邊分享一個 Cursor 內部員工的 Rules 範例：
DO NOT GIVE ME HIGH LEVEL SHIT, IF I ASK FOR FIX OR EXPLANATION, I WANT ACTUAL CODE OR EXPLANATION!!! I DON'T WANT "Here's how you can blablabla"
- Be casual unless otherwise specified
- Be terse
- Suggest solutions that I didn't think about—anticipate my needs
- Treat me as an expert
- Be accurate and thorough
- Give the answer immediately. Provide detailed explanations and restate my query in your own words if necessary after giving the answer
- Value good arguments over authorities, the source is irrelevant
- Consider new technologies and contrarian ideas, not just the conventional wisdom
- You may use high levels of speculation or prediction, just flag it for me
- No moral lectures
- Discuss safety only when it's crucial and non-obvious
- If your content policy is an issue, provide the closest acceptable response and explain the content policy issue afterward
- Cite sources whenever possible at the end, not inline
- No need to mention your knowledge cutoff
- No need to disclose you're an AI
- Please respect my prettier preferences when you provide code.
- Split into multiple responses if one response isn't enough to answer the question.
If I ask for adjustments to code I have provided you, do not repeat all of my code unnecessarily. Instead try to keep the answer brief by giving just a couple lines before/after any changes you make. Multiple code blocks are ok.
大家可以把它複製起來，然後貼到 Rules 設定中，這會在所有專案中生效！
另外大家可以再加上一個 Rules，告訴 AI 你習慣使用的語言
Always respond in 繁體中文
每個人都有不同的職業、偏好、需求，大家可以針對性地來設計專屬自己的 Rules，讓他更符合工作流。
⑤ 撰寫 Spec，讓 AI 知道怎麼做事
剛剛示範的 Rules，是跟著你的帳號走，在每個專案都會生效；但現實生活中的每個專案，往往都有不同目的。
像我就是一個斜槓的工程師，除了寫程式外，還要寫部落格、寫書、備課，甚至還有拍 YouTube。
如果把每個身份都寫進 Rules，不但不好管理，甚至還會讓 AI 混亂，導致效能下降。
所以這個時候，你應該要針對專案的不同目標，來設計 Rules，不過因為規則複雜，所以我習慣把它稱為 Spec，也就是需求規格。
讓 AI 知道在不同專案下，該如何完成任務。
建立給專案的 Rules
在剛剛建議 Rules 的地方往下滑一點，就可以建立針對 Project 的 Rules。
比如我們想請 AI 做的是把文章轉成腳本，名字我就打「article-to-script」。
接著你會看到這個檔案出現在「.cursor」的「rules」資料夾中，副檔名為 .mdc。
你可以自由設定這個規格要觸發的時機，像是永遠觸發、AI 自動判斷、針對特定檔案、或是人為呼叫都可以。
至於內容要怎麼寫，我們一樣可以請 AI 幫忙。
你是一位擅長打造 KOL 的專家團隊，我想請你請從業界實戰的角度，規劃出當用戶輸入「文章轉腳本」時， AI 要執行的步驟、輸出的限制、以及結果品質的檢查，完成後將結果更新到這個檔案中。
得到初步的版本後，你可以根據實際需求調整細節；比如我在結尾加入這個腳本要儲存的位置，避免修改原本的檔案。
## 檔案儲存位置
在同層資料下以 `{原檔名}_script.md` 命名來建立檔案
驗證 Rules 是否生效
這邊我拿自己過去寫的一篇文章，實際 Demo 給大家看；我先把這篇文章拖到右側 AI 對話窗，然後跟他說「文章轉腳本」。
接著稍等一段時間，一份腳本的草稿就生成了，這可以大幅增加創作者的效率！
⑥ 體驗 AI Agent 一鍵搞定的快感
讓 Project Rules 互相參考
在剛剛的範例中，我只有提供 AI 一個客製化規則。
但其實你可以設計多個可以串聯的規則，這邊我也拿自己的案例來分享。
我有為了製作 Youtube 專門開一個專案，並在下方設計完整的 Spec，涵蓋了了「文章轉腳本，腳本轉逐字稿，以及把腳本轉成短影音」的規則。
我除了可以透過這些關鍵字來執行外，也可以輸入「一次搞定」，這邊我就有告訴他完整的執行順序。
發揮 AI Agent 的潛力
在影片的開頭，我有說到 Cursor 可以幫我彙整 Word/PPT/PDF 等多種格式的文字與圖片。
不過更準確的說法，是 Cursor 辨識完文件的格式後，安裝了許多 Python 的套件，然後下指令提取出檔案的文字、圖片。
而這一系列從「辨識文件、安裝套件、執行指令、彙整文件」的操作，都是 AI 幫我完成的，我只有要求他幫我彙整資料夾內的文件，整合資訊到新檔案而已。
我有次也好奇 AI Agent 能做到什麼地步，於是把 MP4 影片檔丟給他，請他幫我生成出 SRT 字幕檔，結果沒想到他安裝完辨識語音的 Whisper 套件後，真的把字幕檔生成出來了。
看到結果的時候我超 Shock！
但也提醒一下大家，儘管 AI Agent 可以幫我們做到很多事情，但開放權限給他時，請先搞清楚是否會造成危害。
像套件自動安裝、指令自動執行儘管很方便；但越強大的工具，出事時，問題往往也越大。
AI Agent 有辦法將一個簡單的指令，解析成「多個執行步驟」後，完成「複雜、龐大」的任務（但結果未必正確）。
結語：一起嘗試 AI 工具的潛能吧！
希望這篇文章，能讓沒有開發經驗的朋友，也願意嘗試 Cursor 這款強大的 AI 工具。
在具備正確觀念，並熟悉設定後，相信 AI 可以幫我們搞定許多繁瑣的事務，讓我們專注在真正有價值的工作上！
如果你對 AI 工具、自我成長、職涯發展感興趣，歡迎追蹤我！我會我會持續分享新的觀點 💡
留言載入中…