这个文章不错，不过如果只是看，还感受不到作者的震撼，所以我自己实操了一下，深受震动，也希望看到这篇文章的人也自己实操一下。

与Cursor结对编程的四个月，我大彻大悟了！

学到了什么

无论是熟悉新项目，还是日常查代码、自动生成文档，它都为我节省了大量时间【这可能是AI的三个应用场景】
两个深有体会的场景
- 如何把需求说清楚：模糊的描述会让 Cursor 无所适从，只有将需求讲得具体、明确，它才能更精准地提供帮助。好的描述能事半功倍，比如用 “帮我拆分这个函数，不改变核心逻辑，提升复用性”，而非笼统的 “帮我优化这段代码”。
- 开发前要做好规划：直接让 Cursor “帮我写个 XX”，效果往往不尽如人意。提前拆解需求、规划好步骤，再让它协助实现，效率和质量都会大幅提升。这个规划过程可以自己完成，也能和 Cursor 用文档协作完成 —— 让它帮忙梳理任务、拆解步骤，实现分而自治。
用 rules 建立协作共识：让 AI 懂你的 “做事规矩”：rules就是给AI定下的行为准则和沟通规范，用具体可执行的约束替代模糊的预期，让 AI 的输出能够精准贴合实际开发需求。
mcp-feedback-enhanced ，闭环沟通是减少浪费的关键 —— 把多轮交互压缩在单次请求里，本质是用工具固化 “提出需求→获取反馈→迭代优化” 的循环；
mcp_better_tapd_server，使用这个MCP插件，总结自己的开发工作，印证了无缝衔接的智慧，让协作过程自动转化为任务记录，消除了 “开发” 与 “记录” 之间的割裂感。
回头看这段 "付费结对编程" 的经历，最珍贵的收获并非节省的时间本身，而是在与 Cursor 磨合中沉淀的思维方式。Cursor也是一种工具，正如 JetBrains 系列 IDE 用快捷键与插件体系重塑编码效率，Git 用版本控制逻辑规范协作流程——好的工具不仅仅会提高效率，还会倒逼使用者优化思维模式：从模糊描述到精准指令，从随性开发到结构化规划。【说的很对】

我怎么用起来

具体使用：

配置ruels

## 通用礼节 (General Etiquette)
- 优先保证代码简洁易懂。
- 别搞过度设计，简单实用就好。
- 写代码时，要注意圈复杂度，函数尽量小，尽量可以复用，尽量不写重复代码。
- 写代码时，注意模块设计，尽量使用设计模式。
- 给我解释代码的时候，说人话，别拽专业术语。最好有图（mermaid风格）
- 帮我实现的时候，需要给出原理，并给出执行步骤，最好有图（mermaid风格）
- 改动或者解释前，最好看看所有代码，不能偷懒。
- 改动前，要做最小化修改，尽量不修改到其他模块的代码
- 改动后，假定10条case 输入，并给出预期结果
- 给出的mermaid图，必须自检语法，可以被渲染，在暗黑主题上清晰可见
- 给出的mermaid图，必须要可以被暗黑主题渲染清晰# 实验性规则 (Experimental Rule)
当你被要求修复一个 Bug 时，请遵循以下步骤：
1.  **理解问题 (Understand):** 仔细阅读 Bug 描述和相关代码，复述你对问题的理解。
2.  **分析原因 (Analyze):** 提出至少两种可能的根本原因。
3.  **制定计划 (Plan):** 描述你打算如何验证这些原因，并给出修复方案。
4.  **请求确认 (Confirm):** 在动手修改前，向我确认你的计划。
5.  **执行修复 (Execute):** 实施修复。
6.  **审查 (Review):** 查看自己的修改有没有问题。
7.  **解释说明 (Explain):** 解释你做了哪些修改以及为什么。# MCP Interactive Feedback 规则
1. 在任何流程、任务、对话进行时，无论是询问、回复、或完成阶段性任务，皆必须调用 MCP mcp-feedback-enhanced。
2. 每当收到用户反馈，若反馈内容非空，必须再次调用 MCP mcp-feedback-enhanced，并根据反馈内容调整行为。
3. 仅当用户明确表示「结束」或「不再需要交互」时，才可停止调用 MCP mcp-feedback-enhanced，流程才算结束。
4. 除非收到结束指令，否则所有步骤都必须重复调用 MCP mcp-feedback-enhanced。
5. 完成任务前，必须使用 MCP mcp-feedback-enhanced 工具向用户询问反馈。Always respond in 中文

MCP插件安装

正常情况下，配置一下json文件即可，3个插件：context7、sequential-thinking、mcp-feedback-enhanced

🧠 context7 - 你的专属项目大脑

自动记录项目架构、依赖关系、命名规范
跨会话保持上下文，AI 永远记得你项目的 "个性"
基于 Upstash 云存储，毫秒级访问项目历史

⚡ sequential-thinking - 逻辑推理引擎

将复杂开发任务拆解为可执行步骤
支持链式思考：需求分析 → 技术选型 → 代码实现 → 测试验证
可视化展示推理过程，每一步都清晰可控

🔄 mcp-feedback-enhanced - 智能反馈优化器

实时分析代码运行结果和用户反馈
自动调整代码风格和实现策略
构建个人化的最佳实践知识库

{"mcpServers": {"context7": {"command": "npx","args": ["-y", "@upstash/context7-mcp@latest"]},"mcp-feedback-enhanced": {"command": "uvx","args": ["mcp-feedback-enhanced@latest"],"timeout": 600,"env": {"MCP_DESKTOP_MODE": "true","MCP_WEB_PORT": "8765","MCP_DEBUG": "false"},"autoApprove": ["interactive_feedback"]},"sequential-thinking": {"command": "npx","args": ["-y","@modelcontextprotocol/server-sequential-thinking"]}}
}

单独记录一下mcp-feedback-enhanced这个插件，这个装的时候比较费劲

mcp-feedback-enhanced安装（mac电脑环境下）

前置条件

Python（因为要试用uvx）
HomeBrew (需要设置为国内镜像，不然很慢，设置方法如下：如何加速 Homebrew 在 macOS 上的下载速度 - 滚动的蛋 - 博客园）
ZSH（终端）

安装过程

第一步：安装 uv（如果尚未安装，mac得用homebrew，不然按照不成功，插件会报错）

brew install uv

安装成功

第二步：测试一下是否成功

uvx mcp-feedback-enhanced@latest test

测试成功

第三步：MCP配置

 "mcp-feedback-enhanced": {"command": "uvx","args": ["mcp-feedback-enhanced@latest"],"timeout": 600,"env": {"MCP_DESKTOP_MODE": "true","MCP_WEB_PORT": "8765","MCP_DEBUG": "false"},"autoApprove": ["interactive_feedback"]
}

第四步：编辑器会自动更新MCP配置

绿色点点，表明配置成功了