Cursor 会将你的问题转为一个向量，然后在向量数据库中查找最相近的片段，可能包括多个文件中的函数调用、定义、注释等。即便你配置了自己的 OpenAI API 密钥，请求仍会先经过 Cursor 的后端，这样系统才能添加系统指令、代码上下文以及专属格式，确保模型理解你的需求。介绍了 Cursor，一个结合了 AI 技术的代码编辑器，它通过深度学习和语义索引的方式，提升了开发者的工作效率。Curs

Figma-Context-MCP 是一个很有价值的工具，它通过为 AI 提供 Figma 设计的结构化信息，从而增强 AI 编码代理 (如 Cursor) 的能力。Figma-Context-MCP 是一个 MCP (Model Context Protocol) 服务器，旨在向 AI 编码代理 (例如 Cursor) 提供 Figma 文件的布局信息。透过提供结构化的 Figma 布局信息，F

UI-TARS 模型将人类指令、屏幕截图、之前的 Action 作为自注意力机制的一部分，让模型能够充分的感知到：人类目标指令、为完成人类指令的过程中已经执行了哪些事件、当前的屏幕状态，从而更好的推理出下一步的执行事件。例如，在商品购物过程中，AI 可以负责商品规格的筛选，但在最终支付确认阶段，需要人类介入。：UI-TARS 的“从经验中学习”模块解决了 GUI 操作数据稀缺的问题，通过长期记忆和

​如何自动生成结构化的 Cursor AI 规则（.mdc 文件）。本指南将教你如何利用 AI 智能体和你已有的最佳实践文档，实现统一的代码规范执行。

MCP 登场：一座通用桥梁 MCP 提供了一个单一的协议（基于 HTTP 或 SSE 的 JSON-RPC 2.0），任何 LLM 客户端都可以使用它来调用你服务器的工具和资源。MCP，全称 Model Context Protocol，是一套基于 JSON-RPC 2.0 的统一协议，用于让 LLM 和外部系统交互。现在我们将构建一个完整的 Express 服务器，通过可流式 HTTP 暴露我们

Chrome DevTools MCP 服务器 是 Google 设计的一个 MCP 服务器，它让 AI 代理能够在你最喜欢的代码编辑器中直接访问 Chrome DevTools。Chrome DevTools MCP 让 AI 编码代理 “拥有了视觉”。Chrome DevTools MCP 搭配 AI 编码代理，正在彻底改变网页开发的方式 —— 它让 AI 真正拥有了 “浏览器的眼睛”。我已导

每个库的文档页面会显示 “总令牌数”“代码片段数量”“最后更新时间”，并按 “主题” 分类展示代码片段（如 React 的 “ Hooks”“Routing” 主题），每个片段包含标题、描述、来源链接、编程语言，便于精准复制；生成新库的代码却无法运行、指定用最新版本 API 却得到旧版实现？其实，问题的根源在于大模型的 “知识截止日期”，而解决这一痛点的关键，就藏在。：在顶部搜索框输入库名（如 “

首先我们要先把图片和文本来进行处理，我这边的处理方式就是图片调用图片的模型来识别图片信息，将返回的信息和文档的文本作为后面的问答的前置 prompt，至于这些 prompt 就可以根据不同的需求来做不同处理了，这里不多解释。最近接了个需求，要求就是基于文档的 AI 问答，文档里面最常见的就是 PDF 和 Word 文档了，里面的内容无非就是文本和图片了，目前是没有直接接收这种文档的模型的，那么我们

Include project structure:启用后会将当前项目的目录结构发送给 Cursor Agent，有助于它理解项目的整体架构，从而提供更上下文相关的建议。通过 MCP，你可以将 Cursor 与外部工具（如 Notion、Confluence、Jira 等）集成，扩展 AI 的上下文来源，提升其在特定领域的表现。启用如 GitLens 这类 Git 工具插件，可在代码中直接查看提交

Android 性能优化之内存优化Android 应用程序在开发的过程中内存的准确控制是判断一个程序好坏的重要标准之一：一、假如我们开发的程序内存溢出、泄漏了会引发那些实质性的问题呢？   1、程序卡顿、响应速度变慢。   2、开启其他程序的时候，内存泄漏的程序放在后台没有进行关闭，但是也可能会莫名其妙的消失（内存越大它在，在后台越有可能死掉，如果内存小可能在后台停留的时间越长）