cursor中文官网

### 关于 Cursor 的中文官方文档 Cursor 是基于 Visual Studio Code 开发的一款专注于 AI 辅助编程的工具，其提供了丰富的功能来提升开发者的工作效率[^1]。目前，Cursor 已经拥有了详细的中文官方文档，涵盖了从入门到高级使用的各个方面[^3]。 #### 中文官方文档地址 可以通过以下链接访问 Cursor 的中文官方文档： - **官网**: [Cursor 官网](https://www.cursor.so/) - **中文文档**: [Cursor 中文文档](https://docs.cursor.so/zh-cn) 这些文档不仅包含了基础的功能介绍，还深入讲解了如何从其他工具（如 VS Code 或 GitHub Copilot）迁移至 Cursor，以及如何高效利用其内置的 AI 功能。 --- ### Python 脚本开发专用的 `cursor.rules` 文档 以下是为 Python 脚本开发量身定制的一份 `cursor.rules` 文档模板： ```markdown # cursor.rules - Python 脚本开发专属规则 ## 项目基本信息 *ProjectName*: *PythonScriptApp* *Language*: Python *Framework*: None (纯脚本模式) *Dependencies*: - requests - pandas - numpy - flask (可选，如果涉及 Web API 开发) ## 自动化规则 ### 文件结构生成 @Files GenerateStructure { "main.py": "# 主入口文件", "utils.py": "# 实用函数集合", "config.json": "{}", // 默认配置文件 "requirements.txt": "requests\npandas\nnumpy" } ### 自动生成依赖安装命令 @Terminal Command { "InstallDeps": "pip install -r requirements.txt" } ### 代码片段自动补全 @Code Snippets { "ReadCSV": """ import pandas as pd def read_csv(file_path): df = pd.read_csv(file_path) return df """, "FlaskServer": """ from flask import Flask app = Flask(__name__) @app.route('/') def home(): return 'Hello, World!' if __name__ == '__main__': app.run(debug=True) """ } ### 忽略规则 @Ignore FilesAndFolders { ".git/", "__pycache__/" } ### 版本控制初始化 @git InitializeRepository {} ### 上下文感知优化 @Context EnhanceWithAI {} ``` 此模板定义了一个适用于 Python 脚本项目的自动化规则集，包括但不限于文件结构生成、依赖管理、常用代码片段预设等功能[^2]。 --- ### 技术栈说明 该规则文档主要针对以下技术栈进行了适配： - **核心语言**: Python - **数据处理库**: Pandas 和 Numpy - **HTTP 请求库**: Requests - **Web 框架(可选)**: Flask 通过以上规则，可以显著减少手动配置的时间成本，并充分利用 Cursor 提供的强大 AI 功能来加速开发过程[^2]。 ---