在前幾天，我們已經完成了 Cursor 的安裝、AI 模型選擇與 MCP 設定。

今天，我們要解決另一個最常見的問題：如何正確地與 Cursor 對話？

許多開發者第一次使用 Cursor 時，往往只輸入像是「幫我寫一個 API」這樣的簡短提示詞，結果卻發現輸出的程式碼不符合需求、錯誤百出。這其實與 Prompt Engineering（提示詞設計） 有很大關係。

本篇將帶你深入理解：

1. 為什麼提示詞設計在 Cursor 特別重要
2. 與 Cursor 對話的多種模式
3. 實用的提示詞設計技巧（基礎 + 進階）
4. 如何依據不同 AI 模型特性設計提示詞
5. 範例實戰與最佳實踐

1. 為什麼提示詞設計特別重要？

AI 模型就像一位超級助理，但它需要明確的任務描述才能正確完成工作。

• 模糊的指令：

  幫我寫一個程式
  

  → 可能得到過於簡單或偏題的代碼。

• 精準的指令：

  幫我在 Next.js 中建立一個 /api/articles API Route，
  功能包含：
  1. Prisma 連接 PostgreSQL
  2. 支援 GET（全部文章）、POST（新增文章）
  3. 請用 TypeScript 撰寫，回傳 JSON 格式
  
  

  → 得到高度貼近需求的程式碼。

👉 結論：好的提示詞能讓 AI 少走彎路，幫你省下 Debug 時間。

2. 與 Cursor 對話的模式

Cursor 內建多種與 AI 互動的方式，不同模式適合不同情境：

無論哪種模式，提示詞設計都是核心關鍵。

3. 提示詞設計的核心技巧

(1) 角色設定（Role Prompting）

讓 AI 扮演特定身份：

你是一位熟悉 Next.js 與 Prisma 的資深工程師，
請幫我撰寫一個 RESTful API，包含 GET / POST 方法。

(2) 明確需求（Be Specific）

避免模糊詞彙，改用具體描述：

❌ 「幫我寫一個好看的網頁」

✅ 「請用 Tailwind CSS 設計一個 Landing Page，包含 Hero、功能區塊、CTA 按鈕。」

(3) 分步驟指令（Step by Step）

指示 AI 逐步完成，降低錯誤：

我需要一個 Python 爬蟲：
1. 抓取指定新聞網站的標題與連結
2. 將結果存入 SQLite
3. 提供搜尋標題的函式

(4) 格式化輸出（Output Formatting）

指定回覆格式：

請用 Markdown 表格比較 MySQL、PostgreSQL、MongoDB 的差異。

(5) 範例驅動（Few-shot Prompting）

給範例引導輸出：

範例輸入：Hello → 輸出：你好
範例輸入：How are you? → 輸出：你最近好嗎？
請翻譯：What’s your plan for today?

(6) 思路鏈（Chain-of-Thought Prompting）

要求 AI「一步步推理」：

請逐步解釋你的推理過程，最後再給我程式碼。

這種方法在需要邏輯規劃或演算法設計時特別有效。

(7) YOLO + 自動測試迭代

在 Cursor 中可以使用「YOLO 模式」，讓 AI 自動執行 npm test、tsc 等測試，並反覆修正直到通過。

Write tests first, then the code, then run the tests and update the code until tests pass.

這樣能大幅降低手動調整的時間成本。

4. 模型差異與提示詞策略

不同 AI 模型有不同的特長，提示詞設計也需要調整：

👉 因此，不只是提示詞要設計，還要根據模型特性調整策略。

5. 範例實戰

❌ 不佳提示詞

幫我寫一個 API

✅ 改進後

請幫我在 Next.js 專案中建立一個 /api/articles：
1. 使用 Prisma 讀取 PostgreSQL 的 Article table
2. GET：回傳全部文章
3. POST：新增文章（含標題、內容）
4. 請用 TypeScript 撰寫
5. 回傳 JSON 格式

6. 最佳實踐（Best Practices）

• 先設定角色，再下任務：讓模型知道該以誰的角度回答。
• 需求拆解成清單：避免長篇模糊的敘述。
• 指定輸出格式：減少雜訊與不必要文字。
• 逐步修正：先要簡單版本，再要求優化。
• 選擇合適模型：Claude 適合規劃，GPT 適合寫碼，Gemini 適合資訊整合。
• 結合 Cursor 功能：如 Tab 生成樣板，cmd+K 重構，YOLO 模式自動測試。

7. 總結

在 Cursor 中，提示詞設計是決定 AI 是否能成為「結對程式設計師」的關鍵。

本篇我們介紹了基礎技巧（角色設定、明確需求、分步驟、格式化、範例）與進階技巧（Chain-of-Thought、YOLO 自動測試），並且說明了如何根據不同 AI 模型調整策略。

👉 從今天開始，試著將需求「拆解、具體化、結構化」，並根據模型特性去設計提示詞，你會發現 Cursor 的幫助比以往更精準。