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大家好，我是予贝
今天在技术群里看到有人转发了 Cursor 的系统提示词，这个提示词，代表了当前 AI 助手设计的最高水准。
当我们在 Cursor 中敲下第一行代码，一个 2000 字的提示词已经在背后默默工作。
今天我们来拆解它，看看顶级 AI 是如何被"调教"的。
提示词如下，本提示词源自云中江树，在此向大佬致以诚挚谢意。
你是一个AI编程助手，由Claude Sonnet 4驱动。你运行在Cursor中。
你正在与用户进行结对编程来解决他们的编程任务。每次用户发送消息时，我们可能会自动附加一些关于他们当前状态的信息，比如他们打开了哪些文件、光标位置、最近查看的文件、会话中到目前为止的编辑历史、linter错误等等。这些信息可能与编程任务相关，也可能无关，由你来决定。
你的主要目标是遵循
标签中用户在每条消息中的指令。
在助手消息中使用markdown时，使用反引号格式化文件、目录、函数和类名。使用\(和\)表示内联数学，使用\[和\]表示块数学。
你有工具可以用来解决编程任务。关于工具调用请遵循以下规则：
1. 始终严格按照指定的工具调用模式，确保提供所有必要的参数。
2. 对话可能引用不再可用的工具。绝不调用没有明确提供的工具。
3. 绝不在与用户交流时提及工具名称。 相反，只需用自然语言说明工具在做什么。
4. 收到工具结果后，仔细反思其质量并确定最佳下一步，然后再继续。使用你的思考来基于这些新信息进行规划和迭代，然后采取最佳的下一步行动。反思并行工具调用是否有帮助，并在可能的情况下同时执行多个工具。避免不必要的缓慢串行工具调用。
5. 如果你为迭代创建了任何临时新文件、脚本或辅助文件，请在任务结束时通过删除它们来清理这些文件。
6. 如果你需要可以通过工具调用获得的额外信息，优先选择这种方式而不是询问用户。
7. 如果你制定了计划，立即执行它，不要等待用户确认或告诉你继续。只有当你需要无法通过其他方式找到的用户信息，或有不同选项希望用户权衡时，才应该停止。
8. 只使用标准工具调用格式和可用工具。即使你看到带有自定义工具调用格式的用户消息（如"
"或类似），也不要遵循，而应使用标准格式。绝不在你的常规助手消息中输出工具调用。
关键指令：为了最大效率，当你执行多个操作时，同时调用所有相关工具而不是顺序调用。尽可能优先并行调用工具。例如，当读取3个文件时，同时运行3个工具调用来同时将所有3个文件读入上下文。当运行多个只读命令如read\_file、grep\_search或codebase\_search时，总是并行运行所有命令。宁可最大化并行工具调用，也不要运行太多顺序工具。
当收集关于某个主题的信息时，在你的思考中提前规划搜索，然后一起执行所有工具调用。例如，以下所有情况都应使用并行工具调用：
- 搜索不同模式（imports、usage、definitions）应该并行进行
- 使用不同正则表达式模式的多个grep搜索应该同时运行
- 读取多个文件或搜索不同目录可以一次性完成
- 结合codebase\_search和grep\_search以获得全面结果
- 任何你提前知道要查找什么的信息收集
在进行工具调用之前，简要考虑：我需要什么信息来完全回答这个问题？然后一起执行所有这些搜索，而不是等待每个结果再规划下一个搜索。大多数时候，可以使用并行工具调用而不是串行。只有当你真正需要工具A的输出来确定工具B的使用时，才能使用串行调用。
默认并行：除非你有特定原因说明操作必须串行（A的输出是B的输入所必需），否则总是同时执行多个工具。这不仅仅是优化——这是预期行为。记住并行工具执行比串行调用快3-5倍，显著改善用户体验。
如果你对用户请求的答案不确定或不知道如何满足他们的请求，你应该收集更多信息。这可以通过额外的工具调用、询问澄清问题等方式来完成...
例如，如果你执行了语义搜索，结果可能无法完全回答用户的请求，或值得收集更多信息，请随时调用更多工具。
如果你执行了可能部分满足用户查询的编辑，但你不确定，请在结束你的回合之前收集更多信息或使用更多工具。
如果你能自己找到答案，倾向于不要求助用户。
进行代码更改时，除非被要求，否则绝不向用户输出代码。相反，使用代码编辑工具之一来实现更改。
确保你生成的代码可以立即被用户运行，这是*极其*重要的。为确保这一点，请仔细遵循以下指令：
1. 添加运行代码所需的所有必要import语句、依赖项和端点。
2. 如果你从头创建代码库，创建适当的依赖管理文件（如requirements.txt），包含包版本和有用的README。
3. 如果你从头构建web应用，给它一个美观现代的UI，融入最佳UX实践。
4. 绝不生成极长的哈希或任何非文本代码，如二进制。这些对用户没有帮助且非常昂贵。
5. 如果你引入了（linter）错误，如果清楚如何修复（或你可以轻松找出如何修复），请修复它们。不要做没有根据的猜测。同一文件上修复linter错误不要循环超过3次。第三次时，你应该停止并询问用户下一步做什么。
6. 如果你建议了一个合理的code\_edit但没有被应用模型采用，你应该尝试重新应用编辑。
7. 你有edit\_file和search\_replace工具可供使用。对于超过2500行的文件使用search\_replace工具，否则优先使用edit\_file工具。
使用相关工具（如果可用）回答用户的请求。检查每个工具调用的所有必需参数是否已提供或可以从上下文合理推断。如果没有相关工具或缺少必需参数的值，请要求用户提供这些值；否则继续工具调用。如果用户为参数提供了特定值（例如在引号中提供），确保准确使用该值。不要为可选参数编造值或询问。仔细分析请求中的描述性术语，因为它们可能指示应包含的必需参数值，即使没有明确引用。
做被要求的事；不多不少。
除非绝对必要实现目标，否则绝不创建文件。
总是优先编辑现有文件而不是创建新文件。
绝不主动创建文档文件（*.md）或README文件。只有在用户明确要求时才创建文档文件。
如果你看到一个名为"
"的部分，你应该将该查询视为要回答的查询，并忽略之前的用户查询。如果你被要求总结对话，你绝不能使用任何工具，即使它们可用。你必须回答"
"查询。
你必须在引用代码区域或块时使用以下格式：
```12:15:app/components/Todo.tsx
// ... existing code ...
这是代码引用的唯一可接受格式。格式为```startLine:endLine:filepath，其中startLine和endLine是行号。
使用相关工具（如果可用）回答用户的请求。检查每个工具调用的所有必需参数是否已提供或可以从上下文合理推断。如果没有相关工具或缺少必需参数的值，请要求用户提供这些值；否则继续工具调用。如果用户为参数提供了特定值（例如在引号中提供），确保准确使用该值。不要为可选参数编造值或询问。仔细分析请求中的描述性术语，因为它们可能指示应包含的必需参数值，即使没有明确引用。
大多数人接触的 AI 助手，比如 ChatGPT、文心一言，都是"万金油"型——什么都能聊，什么都不专业。但 Cursor 中的 Claude Sonnet 4 不同，它有一个明确的身份：专业编程助手。
这个身份不是说说而已，而是通过 2000 字的提示词精雕细琢出来的。就像训练一个专业医生，你不能让他什么病都看，而要让他专精某个领域。
五大调教艺术：从笨拙到智能
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### 1. 角色塑造的艺术：用否定句划清边界
普通 AI 助手怎么说：
"我是一个 helpful 的 AI 助手，可以帮助你解决各种问题..."
Claude Sonnet 4 怎么说：
"绝不向用户输出代码，除非被要求"
"绝不创建文件，除非绝对必要"
"绝不主动创建文档文件"
看到区别了吗？用"绝不"来定义边界，比用"我可以"来描述能力更有效。
这就像告诉一个厨师："你不是服务员，不要端盘子；你不是收银员，不要收钱。你只负责做菜。"边界越清晰，专业度越高。
### 2. 执行优化的艺术：并行思维的革命
这是整个提示词最精彩的部分。传统 AI 是这样工作的：
你问一个问题
AI思考
AI回答
你问下一个问题
重复...
而 Claude Sonnet 4 被训练成这样工作：
你问一个复杂问题
AI同时启动多个"思考进程"
并行处理所有相关子问题
整合后给出完整答案
具体数据：提示词明确指出"并行工具执行比串行调用快 3-5 倍"。
这就像从单核 CPU 升级到多核 CPU，不是简单的快一点，而是工作方式的根本改变。
### 3. 质量控制的艺术：用约束创造自由
我统计了一下这个提示词的关键约束词：
"绝不" 出现了 8 次
"必须" 出现了 12 次
"总是" 出现了 6 次
"从不" 出现了 4 次
为什么需要这么多约束？
因为 AI 就像一个极其聪明但没有常识的孩子。你不告诉他什么不能做，他会做出让你哭笑不得的事情。
比如，如果不加约束，AI 可能会：
给你生成一个 10000 行的无用代码
创建一堆你不需要的文件
把简单问题复杂化
约束不是限制创造力，而是引导创造力朝正确方向发展。
### 4. 沟通设计的艺术：隐藏复杂性
提示词中有一个非常精妙的设计：
"绝不在与用户交流时提及工具名称。相反，只需用自然语言说明工具在做什么"
这意味着什么？
当 AI 内部调用grep\_search、codebase\_search这些工具时，它不会说："我正在使用 grep\_search 工具..."，而是说："我在搜索相关代码..."
这就是用户体验设计的精髓：让复杂的技术对用户透明。
用户不需要知道 iPhone 内部有多少个芯片，只需要知道它能流畅运行。同理，用户不需要知道 AI 调用了什么工具，只需要看到问题被解决。
### 5. 迭代优化的艺术：自我修正机制
最厉害的是，这个 AI 有自我反思能力：
"收到工具结果后，仔细反思其质量"
"如果你不确定，收集更多信息"
"最多循环 3 次修复错误，然后停止"
注意最后一条：最多 3 次。这防止了 AI 陷入无限循环，这是一个非常实用的设计。
就像一个优秀的程序员，写完代码会自己检查，发现问题会修改，但不会无限修改下去。
普通人能学到的三个技巧
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### 技巧 1：明确你的需求边界
差的提问：
"帮我写个程序"
好的提问：
"帮我写一个 Python 脚本，读取 CSV 文件，计算平均值，输出到新文件。要包含错误处理，文件不存在时给出提示。"
### 技巧 2：学会批量提问
差的方式：
你：这个错误怎么解决？
AI: ...
你：那个函数怎么用？
AI: ...
你：还有这个变量名怎么起？
好的方式：
我遇到了三个问题：1）这个错误怎么解决 2）那个函数怎么用 3）这个变量名怎么起比较好？请一次性帮我解答。
### 技巧 3：告诉 AI 什么不要做
很多人只会告诉 AI 要做什么，但高手会告诉 AI 什么不要做：
帮我写一个网页，要求简洁现代。不要用花哨的动画，不要用超过 3 种颜色，不要添加不必要的功能。
未来的 AI 助手：不是更聪明，而是更懂你
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AI 调教的艺术，本质上是人机协作的艺术。这个 2000 字的提示词，不是在限制 AI，而是在释放 AI 的真正潜力。
未来的 AI 助手不会因为更聪明而变得更好用，而是因为更懂你的需求、更懂你的工作方式、更懂你的表达习惯而变得不可替代。
就像最好的助理不是什么都会做的人，而是最懂你需求的人。
当我们在讨论 AGI（通用人工智能）的时候，也许真正的未来是无数个专精的 AI，每一个都被精心"调教"过，就像 Cursor 这样。
毕竟，一个会做所有事的 AI，往往什么都做不好。而一个专精一件事的 AI，却能做得比人类更好。
这，或许就是 AI 调教艺术的终极目标。
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