给各位提前拜年：
祝大家
蛇年走出自己的AGI之路！
—回家路上的产品二姐
使用cursor两个月了，正好快过年了，给大家分享小妙招，收藏起来，年后回来上班使用，偷偷省出时间来摸鱼 ;-D
Cursor写代码不足为奇：口喷需求，tab键一指功编码，原地起飞局部修改，终端命令口述debug……可以说cursor带给无数人巨大的Aha moment。
不过今天要和大家侃侃那些产品经理奇葩的、非常规使用技巧，最后来讲讲作为一款优秀的产品榜样，我从cursor中学到的几条AI native产品设计原则，看看是不是可以师夷长技。
Cursor奇葩大法1
偷学Salesforce的ROI计算方法
1. 使用场景
“使用agent的ROI是多少”–这是大多数老板/客户做决策时的第一个问题。我找到了Salesforce最近推出的Agentforce的投入产出计算器，saleforce作为saas行业头把交椅，它的计算方式有绝对的参考价值（参考：https://www.salesforce.com/agentforce/ai-agents-roi-calculator）。
但是当我们去解读它背后的计算逻辑时，就有点费劲。通过下面的动图我们可以看到salesforce的客服agent的最终ROI依赖于左侧的几项因素：
– 客服人员的数量
– 每位员工的年平均成本
– 每位人员平均每天处理的对话
– 3年来，支持对话迁移到Agentforce的百分比
类似地，在这个网页上还有几个更加复杂的联动逻辑。
那么问题来了，如何理解这背后的计算逻辑呢？难道真的要一个个参数尝试不同的数值来手推逻辑吗？此时，cursor 登场~
2. 方法：直接发图，让cursor轻松破解前端页面逻辑
首先，我判断这个网页的计算是纯前端计算的，所有的逻辑都应该在前端加载了，能不能把包含这个逻辑的代码给搞下来，然后让cursor 帮我解读呢？
作为一个纯纯的产品经理，对前端知识的了解仅限于知道JavaScript这个名词，我通过chat模式（cmd+L）直接把图片发给cursor并询问：
"我有一个网页，在这个网页上，右侧表格的值依赖于红框里的值设置而变化，我想知道其中的计算逻辑，这个逻辑可能是用javascript写的，一般写在什么文件中?
Cursor与我产生了如下对话：
仔细看，cursor不仅告诉了我如何找到对应的文件，并且解释了umd.cjs的知识。打开这个文件后，我发现这是三万多行代码的文件。
3. 实现效果
我继续问，分分钟就给出了计算逻辑。
按照这个方法， 任何的纯前端逻辑，都能被非常好的破解。至于更多的场景，大家按照同样的方法使用就好。
Cursor奇葩大法2
反编译PRD完成竞品调研
1. 使用场景
当你遇到几个好的开源项目，决定组合创新，结合自己的个性化需求做一个新的产品时，如何快速的把你的想法输出为PRD？下面的方法是我在极客时间课程《成为AGI产品经理》社群里几位朋友实践的方法。
2. 方法：Cursor反编译PRD
找到对应的开源项目，git clone 到本地，然后使用 @codebase 根据代码反向编译出PRD~ ！我们以开源项目https://cursor.directory/ 为例来看。顺便说一句，这个开源项目是分享cursorrules内容的，相当于是为某个项目设定个性化提示词。
我输入给cursor的文字是：
当然，如果有时候你想保持一定的“神秘感”，可以偷偷把几个开源项目组合，作为自己的PRD甩给老板或者开发。
当我把这个方法告诉我的开发同学时，他被笑喷了~~ 虽然说产研之间向来明争暗斗，没想到开发用cursor提高效率的同时，产品经理也正在用cursor反向偷袭开发，看来软件开发的流程真的要被改变了。
最后，大家也反馈单纯的使用cursor写文档也特别好用。
Cursor奇葩大法3：单纯的写文档
1. 使用场景
这其实是延续上一方法帮我撰写各种文档，适用于各种技术，产品文档。
2. 实现效果
我在这方面的实践，利用cursor写Chat2API自己的博客。
这个页面里的三篇博客都是通过cursor来进行润色，编辑，整理的。之所以不选择Claude或者chatGPT这类聊天工具来写，是因为cursor的交互方式更多元，可以原地起飞修改、补全、建议，而chatGPT只能等待全量生成，对生成结果不能局部修改。
比如当我在文章中间发现一个语句过渡不合适，可以原地修改，一个tab键即可代替我打一行字。
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cursorrules生成网站：https://cursorrules.agnt.one/chat
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cursorrules的优秀提示词：https://cursor.directory/
Cursor的快速爬坡之路
下面这张图是我的一个前端程序员朋友发给我他使用cursor的过程。这个曲线是我们大多数人在掌握新技能时的感受，不过学习cursor这项技能，他仅仅用了一个礼拜就开始爬开悟之坡，远远超过他掌握其他技能的速度。
可见cursor的学习曲线是多么丝滑，在这种情况下，我认为使用cursor的方法只有两个字：动手，按照下面的步骤开始，甚至你都不需做什么攻略。
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下载cursor(https://www.cursor.com/)
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从模仿一个网站，或者fork一个好的开源项目，或者写一个文档开始。
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Try cursor everything
最后和大家分享我从cursor体验中得出的几个AI native 产品设计理念，加上前面三个技巧，构成了产品经理使用cursor的“四大妙用”。
从Cursor学到的AI native产品设计理念
Cursor的体验让我对AInative产品设计有了新的认知，那就是：
基座模型能力已经很强了，你需要思考如何让产品将基座模型的能力发挥到极致。
这方面cursor做到了两点：
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输出结果做到最好。
这一点更多体现在优秀的提示词工程中，通过多次实验跑出最佳提示词，刚开始仅需要人工评测，当真实使用量达到一定程度后采用工程方法，让提示词的效果可视化、具备可观测性（参考 2025，Agent开发者跨入深水区：用评估驱动产品迭代）
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用户交互做到极致。
前文提到cursor的写作比chatGPT更多元。更全面地说，cursor三大模式，满足了用户在构建代码时的各种场景。其实在大多数的语言模型中都同时提供补全、生成两种模式，cursor能把二者都利用的很好，值得所有生成工具借鉴。
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cmd+L: Chat-随时随地和模型交流，
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cmd+I: Compose-从零开始构建应用，
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cmd+K: 局部原地起飞开始写代码
如果做到了以上两点，做一个”套壳“应用并不可耻。
如果我们类比互联网，所有的应用是在套壳”互联网“：把信息相互联通，互联网本身并不制造实体价值。
那么在大语言模型时代，也许大部分应用就是在套壳”机器智力“，让知识更容易被理解、使用，大语言模型本身并不创造智力（在短期内）。
而cursor能做到这两点源于他们对AI编程坚定，更源于他们背后对每一个核心功能的持续迭代，这也是为什么他们能从AI编程的红海中走出来。如果大家去看cursor官方发布的change log，你会有更深的体会。
我把cursor change log中几个核心功能提出的时间点列出来：
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2023年4月：基于VS Code重新构建IDE，而不是开发VS code的插件。
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2023年5月：终端调试功能，就是当前的chat 模式，也是最早期AI coding工具的表现形式。
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2023年6月：新增了生成上下文等功能，从此以后一直集中精力构建上下文，
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2023年7月：支持原地编辑cmd+k。
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2023年9月：支持终端中使用cmd+k。
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2023年11月：支持图像输入。
…之后半年进入很长时间的迭代，集中精力提升上下文、局部修改的体验。
7. 2024年7月：支持从零构建的Compose方式。
8. 2024年8月：新的Chat模式交互界面。
9. 2024年12月：Yolo模式（Agent模式，自己写代码，自己修复，一夜起来程序写好）。
尤其是在2023年11月至次年7月，cursor主要精力就是集中将copilot中的原地编辑、chat模式做到最后，然后才推出compose模式。
也就是说：cursor认定了一个方向，然后不停地，不停地，不停地优化。
去年早些时候，我去拜访一位200人公司的CTO，他说：点子不值钱。现在我对这句话的体会是：
“好点子不值钱，值钱的是：你的信念和持续不断打磨所下的功夫。”
虽然目前不一定能全部解决这些反馈，但这帮我们确定了新的方向，并且正为之努力，我们来年见！
原创文章，作者：产品二姐，如若转载，请注明出处：https://www.agent-universe.cn/2025/01/36424.html
