什么是 AI 聊天？
AI 聊天是 Cursor 中的一个强大功能，允许您与集成的 AI 助手进行对话，获取编程帮助、代码解释、问题解决和创意建议。不同于 Tab 补全和 Composer，聊天提供了更自由的交互形式，可以讨论任何编程相关的主题，从简单的语法问题到复杂的架构设计。
AI 聊天助手的主要特点：
- 理解代码上下文并提供相关回答
- 能够解释复杂的代码片段和编程概念
- 提供故障排除和调试建议
- 帮助优化和改进现有代码
- 支持多轮对话，记住上下文
- 可以引用项目中的文件和代码
如何使用 AI 聊天
使用 AI 聊天非常简单：
-
打开聊天面板
- 按下 Ctrl+Shift+L（Windows/Linux）或 Cmd+Shift+L（Mac）
- 或点击编辑器右下角的聊天图标
-
输入您的问题或请求
- 可以是关于代码的问题、请求解释或寻求帮助
- 可以直接引用代码：可以先选中代码，再打开聊天面板
-
查看 AI 回答
- AI 会分析上下文并提供回答
- 可以继续提问，进行多轮对话
提示
当讨论特定代码问题时，先选中相关代码再打开聊天，或使用特殊命令（如 @code）引用代码，可以让 AI 更准确理解您的问题。
特殊命令和引用
Cursor 的 AI 聊天支持多种特殊命令，帮助您更有效地引用项目内容：
| 命令 | 描述 | 示例 |
|---|---|---|
@code |
引用选中的代码或指定文件中的代码片段 | @code 这段代码是做什么的？ |
@file |
引用特定文件内容 | @file src/components/UserList.js |
@folder |
引用文件夹结构 | @folder src/components |
@codebase |
引用整个代码库 | @codebase 如何改进这个项目架构？ |
@web |
使用网络搜索获取最新信息 | @web React 18 的新特性是什么？ |
@definition |
查找符号定义 | @definition UserContext |
常见使用场景
1. 代码解释
请求 AI 解释复杂或不熟悉的代码。
示例请求：
"能否解释这段正则表达式的功能？"
2. 调试帮助
描述您遇到的问题，获取可能的解决方案。
示例请求：
"我的 React 组件重复渲染多次，可能的原因是什么？"
3. 编程概念学习
询问关于特定概念、模式或技术的问题。
示例请求：
"能否解释 JavaScript 闭包的概念，并提供一个实际例子？"
4. 代码审查与建议
获取关于代码质量和可能改进的反馈。
示例请求：
"查看这个函数，有哪些可以改进的地方？"
5. 技术选择咨询
讨论不同技术、库或框架的优缺点。
示例请求：
"对于一个需要高性能的 Web 应用，React 和 Svelte 哪个更合适？"
6. 项目架构讨论
探讨大型项目的结构和组织方式。
示例请求：
"@codebase 这个项目使用了什么架构模式？有没有更好的组织方式？"
提问的艺术
提高 AI 聊天回答质量的关键是提出好问题。以下是一些提问技巧：
具体明确
提供具体的问题和所需信息，避免模糊不清的表述。
❌ 不佳问题：
"这段代码有问题，怎么修复？"
✅ 良好问题：
"这个用户认证函数在提交空密码时没有显示错误信息，怎样修改代码以添加适当的错误处理？"
提供上下文
包含必要的背景信息，帮助 AI 更好地理解问题。
❌ 不佳问题：
"为什么我的查询不工作？"
✅ 良好问题：
"我正在使用 MongoDB 和 Mongoose，尝试查询嵌套对象中的特定字段，但总是返回空结果。以下是我的模式定义和查询代码。问题可能出在哪里？"
一次一个问题
避免在一条消息中堆积多个不相关的问题。
❌ 不佳问题：
"如何优化这个循环？React 生命周期是什么？怎么配置 webpack？"
✅ 良好问题：
"这个处理大数组的嵌套循环效率较低，有什么方法可以优化它的性能？"
指明期望的回答形式
说明您希望得到什么类型的回答。
❌ 不佳问题：
"告诉我 JavaScript Promise"
✅ 良好问题：
"请用简单的例子解释 JavaScript Promise，特别是 async/await 与传统的 then/catch 链的区别。"
聊天与其他 AI 功能的对比
Cursor 提供了三种主要的 AI 辅助方式，每种都有其特定用途：
| 特性 | AI 聊天 | Composer | Tab 补全 |
|---|---|---|---|
| 最适用场景 | 解释、讨论、学习、调试 | 创建或修改大段代码 | 快速编写小段代码 |
| 交互方式 | 对话形式，多轮交流 | 描述需求，生成代码 | 接受或拒绝建议 |
| 输出类型 | 文字解释，代码示例 | 完整代码块或文件 | 代码片段补全 |
| 适用问题复杂度 | 从简单到复杂均可 | 中等到复杂 | 简单到中等 |
协同使用技巧
这三种功能可以协同工作，创造更高效的开发体验：
- 使用聊天讨论和理解问题，获取思路和方向
- 使用Composer基于讨论生成具体实现
- 使用Tab 补全在编辑和微调代码时提高效率
对话历史与上下文
AI 聊天会保持对话上下文，让您能够进行持续的对话：
- 会话持久性：聊天会话在关闭编辑器前保持活跃
- 上下文记忆：AI 记住之前的问题和回答，可以引用前面的内容
- 会话管理：可以开始新会话、保存重要会话或清除历史
- 项目关联：聊天历史与特定项目关联，切换项目时会显示相应的聊天历史
提示
对于完全不相关的新主题，建议开始新的会话，而不是在现有对话中突然转换话题，这样可以获得更准确的回答。
局限性与注意事项
虽然 AI 聊天功能强大，但也有一些局限性需要了解：
- 知识有界限：AI 助手的知识有截止日期，可能不了解最新发布的技术或更新
- 理解有限：复杂的项目或非常特定的领域问题可能需要提供更多上下文
- 不总是绝对正确：始终验证关键信息，尤其是涉及安全性或性能关键部分的建议
- 隐私考虑：聊天内容和代码会发送到 Cursor 服务器进行处理，考虑敏感信息
常见问题排查
问题：AI 回答与我的问题不相关
可能的解决方案：
- 重新组织问题，使其更加明确和具体
- 提供更多上下文或背景信息
- 尝试开启新的聊天会话，之前的上下文可能导致混淆
- 使用特殊命令如 @code 或 @file 引用具体代码
问题：AI 无法访问我提到的文件
可能的解决方案：
- 确保文件路径正确（区分大小写）
- 尝试使用相对路径而不是绝对路径
- 检查文件是否位于当前项目内
- 确保文件没有被 .cursorignore 文件排除
问题：AI 回答过于通用或肤浅
可能的解决方案：
- 要求更深入的解释："请更详细地解释..."
- 要求具体例子："能提供一个实际的例子吗？"
- 指定回答的期望深度："请深入分析这个问题的核心原因"
- 分步引导 AI："首先解释 X，然后讨论 Y..."