一、引言

OpenAI 创始成员Andrej Karpathy 曾说过：“编码的未来是按 Tab 键自动补全”。

Cursor 的出现推动开发者角色从“编写代码”转向“引导 AI 生成正确代码”。未来编程将高度依赖 AI 自动化补全能力，开发者只需通过反复按“Tab键”即可快速生成代码。目前，Cursor、GitHub Copilot 等 AI 编程工具已能基于上下文理解生成完整代码块，显著降低手动编码工作量。例如：输入函数名前缀后按Tab键”，AI 即可自动补全整个函数逻辑。
上次已介绍 Alpha101 的理论（参考下面连接），并以这些因子为例说明量价因子的合成逻辑。
https://www.pandaai.online/community/article/100
https://www.pandaai.online/community/article/101
https://www.pandaai.online/community/article/110

本次为参考 Cursor 手册复现 Alpha101，特此分享使用 Cursor 的实现过程。
关于 Cursor 的教程随处可见，“由于Cursor，程序员即将失业……” 之类的这类标题更是满天飞。我自己看过一些人气较高的视频和中文版解析文章，却越看越迷惑。要达到完全熟练使用 Cursor 的境界，对我来说远没有大家说的那么简单。

近日，我又观看了油管上的视频教学，还读了《用 Cursor 玩转 AI 辅助编程》一书，发现其中部分内容已经过时（比如新版本中已经移除了 composer 模式）。因此，我转而参考 Cursor 的官方最新教程 —— 目前只有官方教程能与最新版 Cursor 完全同步。大家可以参考以下链接查看官方说明，切勿参考中文说明（内容非最新版），请以英文版本为准（使用翻译工具辅助阅读）。

Cursor官方说明：
https://docs.cursor.com/welcome

综合多方资料后，我总结出了以下 Cursor AI 快速入门方法。

个人认为，Cursor AI 的核心在于通过上下文理解（如代码库分析）与 Agent 模式的合理运用（如多文件编辑、自动化任务执行）提升开发效率。以下将围绕上下文理解与编辑器（包括 Agent 功能）展开方法说明，并以复现 Alpha101 为例进行实操演示。

接下来我将按以下顺序介绍：
简单介绍Cursor主要功能
如何理解上下文为驱动
如何使用Agent（询问模式、手动模式、智能体模式）
模型怎么选择
使用Cursor复现Alpha101（三个步骤）

二、Cursor介绍和使用方法

Cursor 是一款供数百万工程师使用的 AI 代码编辑器，由一系列定制模型驱动，其代码生成能力远超全球大多数大语言模型（LLMs）。它具备多项核心功能，能够与用户的工作流无缝融合。

其核心在于 以 “Context（上下文）” 为驱动基础，依托编辑器（如 Agent 等自动化能力）构建代码开发闭环，结合大模型对代码的理解与生成能力，辅助开发者高效编程——这是多环节协同作用的结果。

本人已具备一定的Python编程经验，我认为最核心的功能是上下文与编辑器的结合，更准确地说，是 @符号 的上下文引用和 Agent 对话框的交互方式。掌握这两点已足够应对多数场景，其他进阶功能可在后续项目中按需学习。例如当前复现 Alpha101 策略，仅需这两个功能即可高效完成。

本次以复现代码为核心目标，因此省略安装方法，具体可参考官方文档或其他教程材料。

（一）、上下文（Context）

官方文档中的上下文模块包含Codebase Indexing（代码库索引）、Rules（规则）、@ Symbols（符号引用）、Ignore Files（忽略文件）、MCP（多光标编程）、Max Mode（最大模式） 等功能。我将在此介绍 Rules（规则） 和 @ Symbols（符号引用） 的使用方法。就目前而言，我认为入门时掌握这两个功能就足够了。

Rules（规则）：

控制 Agent 模型使用可重用的作用域指令的行为方式。在视频教程中，常见的用法是在指令前添加类似「以中文回复」的规则前缀，用于约束 AI 生成内容的格式或语言。我自己觉得无需特殊配置即可使用。

@ Symbols（符号引用）：

在 Cursor 中使用 @ 符号在聊天中引用代码、文件、文档和其他上下文的聊天记录。

特别注意：当上下文窗口即将被填满时，Cursor会自动总结对话内容，以确保模型有足够的空间进行响应。Cursor官方建议尽量保留尽可能多的重要信息，但必须省略部分非关键内容。

（二）、编辑器（Editor）

编辑器是Cursor的重点，我将简要介绍Tab、Inline Editing、Agent及其使用方法。

1、Tab & Inline edit

• Tab键确实主要用于代码补全，提供智能的多行代码建议
• Inline edit（Cmd+K/Ctrl+K）确实主要用于对指定代码部分进行特殊修改

这两个功能相辅相成，Tab更适合快速的代码补全，而Inline edit更适合需要描述性修改的场景。

2、Agent的三种主要模式对比

我们来看看 Agent 部分，它包含三种模式，各自适用不同场景：

• Ask mode 适用于探索需求、理解逻辑与规划方案
• Agent mode 用于具体实施和执行代码更改
• Manual mode 则适合进行精准的定向修改

三种模式的基本对比：

三种模式的用途对比：

Ask Mode (规划) → Agent Mode (实施)  → Manual Mode (定向修改) 

（三）、模型怎么选？

Cursor 中的大模型也支持选择，主要有两种方式：自动选择模型（Auto 模式）和手动选择模型。

Auto 模式的特点：

• 智能选择最适合当前任务的高级模型
• 基于当前需求选择可靠性最高的模型
• 检测到输出性能下降时，会自动切换模型以解决问题

**那么何时考虑手动选择模型？**当你积累一定经验后，可在以下情况手动选择模型：

• 需要特定模型的特殊能力（如 o3 的复杂推理能力）
• 希望获得更精确的控制
• 创建自定义模式时需预设特定模型

如果手动选择模型时，核心依据如下：

1. 交互风格偏好

   偏好场景	推荐模型
   希望掌控全局、给出明确指令	claude-4-sonnet、gpt-4.1
   希望模型主动主导任务	claude-4-opus、gemini-2.5-pro、o3

2. 任务类型匹配

   任务类型	推荐模型
   定向修改	claude-4-sonnet、gemini-2.5-pro
   代码库导航 / 搜索	gemini-2.5-pro、claude-4-opus、o3
   规划或问题解决	claude-4-opus、gemini-2.5-pro
   复杂 bug 修复或深度推理	o3（专为高难度问题设计）

参考详细介绍后根据需求选择模型。

总的来说，Auto 模式对初学者而言是完美的起点，它会智能为你选择合适的模型，让你能够专注于学习 Cursor 的其他功能。因此我选择 Auto 模式。

三、用Cursor复现Alpha101

如果我用Cursor复现Alpha101，会按以下思路细化这三个步骤，结合工具特性设计操作流程：

第一步：用 Ask Mode 拆解任务（核心：用对话理清框架）

1. 激活角色与提示词

   在Cursor的Chat面板输入：

   你是一名量化基金经理，帮我复现基于Alpha101论文的因子。你参考"Alpha101因子公式整理.md"文件， 想要在Alpha101_new文件夹里生成前20个alpha101的代码。生成代码时参考"facotr_utils.py"文件的算子。你要处理的基础数据是带日期和股票代码的muti_index的面板数据，无需解析公式意义，聚焦代码可复现性，明确每个算子的横截面/时间序列处理逻辑。基本因子值需要从akshare里获取。告诉我相关步骤。

2. 用 @ 符号强化上下文

• 输入 @ 引用本地存储的Alpha101论文PDF（或直接粘贴论文关键章节），让模型锚定原始公式；
• 若参考github代码，用 @file 导入具体代码文件，提问：`@[github代码文件名] 该代码中计算因子1的逻辑与论文公式是否一致？差异点在哪里？

3. 迭代优化输出

   收到初步回复后，继续追问：

   • “框架图中缺少数据输入层设计，能否补充多股票数据源的接入逻辑？”
   • “算子.md中第5个算子未区分横截面/时间序列，需按论文补充处理方式”
     直到生成符合预期的结构化文件。

第二步：用 Agent Mode 批量生成代码（核心：让工具自动执行编码）

1. 导入文档并启动生成
   • 勾选 Agent Mode 的“自动拆分任务”选项，让模型分步骤生成数据读取、因子计算、结果存储等模块。
2. 对比验证与性能优化
   • 执行代码后，若出现性能问题，在Chat中输入：检测到大规模数据计算耗时过长，能否优化循环逻辑？，Agent会自动定位并替换为向量化操作。

第三步：用 Manual Mode 定向调优（核心：精准修改细节）

1. 小范围代码替换
   • 选中pandas操作的代码块，按 Cmd+K 激活Inline Edit，输入：将这段代码替换为numpy向量化计算，保持输出格式一致；
   • 若需统一修改，用 Cmd+Shift+F 搜索所有pandas相关函数，批量替换。
2. 数据逻辑修正
   • 定位数据对齐的代码段，用 @ 引用数据样例文件（如 @data_sample.csv），指令：基于该文件中的缺失值分布，完善当前的缺失值填充逻辑，优先用前向填充+均值填充组合策略；
   • 用单元测试模块验证修改：选中测试代码，按 Cmd+Enter 运行，若失败则用 @ 引用错误日志，指令：修复该测试用例的失败原因。

按照上述方式，重复操作以生成 101 个函数，随后针对每个函数进行定向调试，修复其中的 bug。

完成后执行 example.py 文件，即可生成 Alpha101 因子。其中，alpha_list 列表可按需自定义，但需注意需采用 “alpha001, alpha002……” 的格式进行设置。

这样既能发挥Cursor的AI辅助优势，又能通过人工干预把控复现精度，适合因子代码这类对准确性要求高的场景。

四、总结

本文围绕 “Cursor AI 辅助编程” 展开，核心内容是借助该工具复现 Alpha101 代码的全过程。操作中，每一步均通过@符号关联前序文件（例如第一步生成的.md 文档→第二步编写的代码→第三步使用的测试数据），确保模型始终在完整上下文环境中工作。

从 Ask Mode 的 “提问 - 澄清”，到 Agent Mode 的 “自动执行”，再到 Manual Mode 的 “精准修改”，整个流程遵循从规划到落地的递进逻辑。其中，批量操作依托 Agent 的自动化能力高效完成，细节调整则通过 Inline Edit 进行定向修改，有效避免了重复劳动。
生成的代码请参考下面连接：
https://pan.baidu.com/s/1tDmL5RCtCP7lAPPmwe52oQ
提取码:d2a4