开篇：当 AI 能“记住”我的代码风格
参加 Cursor AI 编程训练营前，我曾陷入一个困境：每次开启新的编程会话，我都要重新向 AI 解释项目结构、编码规范、甚至是我的个人偏好——就像雇佣一个每天清晨都失忆的编程助手。直到掌握了记事本+@标记这套方法，我才真正拥有了一个能够“记住我”、理解我、并随着我成长的专属 AI 搭档。
第一章：为什么要为 AI 创建专属知识库？
1.1 通用 AI 的局限性
通用编程 AI 懂得 Python 语法，知道 Django 框架，但它不了解：
我在当前项目中如何使用 Django
我的团队有哪些特殊的代码规范
我们遇到过哪些特定类型的 Bug 以及如何解决
我最常实现哪些业务逻辑模式
这就像请一个世界级大厨为你做饭，但他不知道你的口味偏好、过敏食材、用餐习惯。
1.2 知识库的价值定位
我的专属编程知识库应该成为：
项目记忆体：记录项目的技术决策和架构演进
代码风格指南：固化我和团队的最佳实践
错误解决方案库：避免重复踩坑
业务逻辑字典：解释领域特定的概念和模式
第二章：记事本 + @标记：简单却强大的系统
2.1 为什么是“记事本”？
训练营教会我的第一课：从简单开始，从高频场景开始。
我尝试过各种复杂方案：
构建专门的文档网站 ❌（维护成本太高）
使用 Notion 数据库 ❌（与编程环境分离）
编写完整的 API 文档 ❌（更新不及时）
最终回归到纯文本记事本的三个原因：
零摩擦记录：不需要离开编程环境
极简维护：无需关注格式，专注内容
天然可搜索：AI 能直接理解和利用
2.2 @标记系统的设计哲学
不是复杂的标记语言，而是清晰的信号系统
基础标记：
@project 项目级上下文
@style 代码风格规范
@pattern 常用设计模式
@bug 已知问题与解决方案
@api API 使用约定
@learn 学习笔记与思考
每个标记都对应一个具体的使用场景和明确的预期效果。
第三章：实战构建我的知识库
3.1 分层结构设计
我的知识库采用三层结构：
第一层：工作空间级（.cursor/rules/my_rules.mdc）
# 我的编程偏好 @style## 命名约定- 函数：小写字母+下划线，动词开头- 类：大驼峰，名词或名词短语- 常量：全大写+下划线## Python 特定偏好- 使用 f-string 而非 % 格式化- 优先使用列表推导式- 类型提示尽量详细
第二层：项目级（project_context.mdc）
# 电商后台系统 @project## 架构概览前端：Vue3 + TypeScript
后端：FastAPI + PostgreSQL
部署：Docker + AWS ECS## 核心业务概念@concept 会员等级体系
@concept 积分计算规则
@concept 订单状态机流转## 技术决策记录@decision 为什么选择 FastAPI 而非 Flask
@decision 数据库分表策略
@decision 缓存层设计
第三层：会话级（实时记录）
在编程过程中，随时用 @ 标记记录新发现：
今天发现 @bug：用户积分在并发下单时可能出现负数
解决方案：使用数据库行级锁
3.2 内容填充策略
从“空白恐惧”到“渐进丰富”
第 1 天：只记录最痛的三个点
我最常犯的拼写错误
项目中最复杂的业务逻辑
最近解决的一个棘手 Bug
第 1 周：增加规范和模式
代码提交规范
两个最常用的设计模式
API 响应格式标准
第 1 个月：形成完整体系
关键原则：每次记录都应有明确的“下次使用场景”。
第四章：@标记的高级用法
4.1 场景化标记组合
单一标记有用，组合标记威力倍增：
新功能开发场景
@feature 用户签到系统
@api 需要调用的外部服务
@ui 前端组件设计参考
@test 测试用例要点
代码审查场景
@review 常见问题检查清单
@security 安全检查要点
@performance 性能注意事项
技术债务清理
@tech_debt 已知待优化点
@refactor 重构优先级
@cleanup 代码清理标准
4.2 动态知识更新机制
知识库不是一次性的，而是活的、进化的。
更新触发条件：
每当解决一个复杂 Bug 后
每当做出重要技术决策时
每当学习到新的最佳实践时
每当项目架构发生重大变化时
版本化思维：
# 版本记录 @changelog
## v1.2 (2024-11-20)
- 新增：用户行为分析模块设计模式
- 修正：订单状态机的一个边界条件
- 优化：API 响应缓存策略
## v1.1 (2024-11-15)
- 初始版本，包含基础架构和规范
第五章：知识库的使用与维护
5.1 日常使用工作流
晨间启动：
打开 Cursor
AI 自动读取知识库最新更新
询问：“基于最近的更新，今天需要注意什么？”
编码过程中：
我：需要添加用户积分扣除功能
AI：根据知识库中的 @pattern 积分计算规则，建议...
问题解决时：
我：遇到数据库连接超时问题
AI：检查知识库中的 @bug 数据库部分，上次的解决方案是...
代码审查：
AI：根据 @review 规范，建议此处添加异常处理
5.2 维护的最佳实践
每周回顾（15 分钟）：
快速浏览本周新增的 @ 标记
合并重复或相似的内容
删除过时或不再相关的内容
标记需要进一步丰富的内容
每月深度整理（30 分钟）：
重新组织知识结构
提炼通用模式和原则
创建“快速参考”章节
分享给团队成员获取反馈
关键指标：
知识库被引用的频率
减少的重复解释时间
避免的重复错误数量
第六章：效果评估与持续优化
6.1 量化收益
经过两个月的实践，我的效率提升体现在：
时间节省：
减少 70% 的上下文解释时间
Bug 解决速度提升 40%
代码审查时间减少 30%
质量提升：
代码规范一致性从 65% 提升到 92%
重复性错误减少 85%
技术决策文档完整性 100%
6.2 质性改变
与 AI 的协作关系升级：
从“每次重新培训”到“默契合作伙伴”
从“通用建议”到“个性化指导”
从“单向问答”到“双向知识共建”
个人成长加速：
知识沉淀从偶然到系统
经验传承从个人到可复用
学习曲线从陡峭到平缓
第七章：扩展应用场景
7.1 团队协作版本
当我把这套方法推广到团队时：
共享知识库结构：
team_knowledge/
├── @architecture/ # 架构决策
├── @onboarding/ # 新人上手指南
├── @best_practices/ # 最佳实践
├── @troubleshooting/ # 问题排查手册
└── @decisions_log/ # 技术决策日志
协作规则：
每个 PR 必须关联至少一个 @ 标记
解决复杂问题后必须更新知识库
周会分享最有价值的 @ 标记
7.2 多项目管理
管理多个项目时：
通用层 + 项目特异性层
knowledge_base/
├── general/ # 通用编程知识
├── project_a/ # A 项目特定知识
├── project_b/ # B 项目特定知识
└── templates/ # 新项目模板
AI 会根据当前打开的项目自动加载对应的知识库。
结语：从工具使用者到系统设计者
Cursor 训练营教会我的，远不止如何使用一个 AI 编程工具。它让我重新思考人与技术的协作模式：
第一阶段：把 AI 当工具
我下指令，它执行。简单直接，但效率有限。
第二阶段：把 AI 当助手
我开始解释上下文，它开始理解意图。效率提升，但每次都要从头解释。
第三阶段：与 AI 共建系统
我建立知识库，它学习并适应。我们形成了真正的协作关系。
这个记事本+@标记系统，本质上是一个极简的人机协作协议。它定义了：
我如何组织我的知识
AI 如何理解我的需求
我们如何共同成长
最让我惊喜的是，这套方法的价值超出了编程本身。我开始用类似的思路构建：
原来，好的方法都是相通的：从高频痛点出发，设计最小可行方案，持续迭代优化。
现在，当我开启 Cursor，我不再面对一个“空白画布”和一个“陌生助手”。我面对的是我的编程伙伴——它记得我所有的偏好，理解我项目的细节，甚至能预判我可能遇到的问题。
这或许就是 AI 时代最值得投资的技能：不是学习如何“使用”AI，而是学习如何“与 AI 共同进化”。而这一切，可以从一个简单的记事本和几个 @ 标记开始。
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