Cursor 是面向开发的 AI 编辑器。官方文档的核心概念包括 Tab、Agent 与 Chat，并延伸到 Custom instructions、Semantic search、MCP、Context 与 Models 等能力（下文会逐一说明）。
本文从三个部分展开：IDE 安装、CLI 使用、Concepts + Quickstart，帮助你快速上手。
一、Cursor IDE 安装（参考官方文档）
官方文档的 Get started 提供了下载入口，安装步骤很简单：
- 访问官方文档的 Quickstart：https://cursor.com/docs/get-started/quickstart
- 点击 Download Cursor 下载对应系统的安装包。
- 按系统提示完成安装并启动 Cursor。
Quickstart 强调从 Agent 开始学习：它会帮助你规划任务、管理上下文并迭代代码。
二、Cursor CLI 使用（基于官方文档）
Cursor CLI 在终端中以 agent 命令运行，支持交互式会话、脚本化执行以及会话管理。下面内容参考官方文档：https://cursor.com/docs/cli/overview。
1. 安装与启动
# Install (macOS, Linux, WSL)
curl https://cursor.com/install -fsS | bash
# Install (Windows PowerShell)
irm 'https://cursor.com/install?win32=true' | iex
# Run interactive session
agent
2. 交互模式（Interactive mode）
交互模式适合边聊边改：描述目标、审阅改动、确认执行命令。
# Start interactive session
agent
# Start with initial prompt
agent "refactor the auth module to use JWT tokens"
3. 模式（Modes）
CLI 支持与编辑器一致的模式，可通过 斜杠命令、快捷键 或 --mode 切换：
- Plan：
Shift+Tab//plan/--mode=plan - Ask：
/ask/--mode=ask
4. 非交互模式（Print mode）
用于脚本、CI 或自动化场景，直接输出结果：
# Run with specific prompt and model
agent -p "find and fix performance issues" --model "gpt-5.2"
# Use with git changes included for review
agent -p "review these changes for security issues" --output-format text
5. Cloud Agent handoff
将对话转交到 Cloud Agent 后台继续执行，在消息前加 &：
# Send a task to Cloud Agent
& refactor the auth module and add comprehensive tests
任务可在 https://cursor.com/agents 继续查看与接力。
6. Sessions
# List all previous chats
agent ls
# Resume latest conversation
agent resume
# Resume specific conversation
agent --resume="chat-id-here"
7. Sandbox controls
交互模式中使用 /sandbox 进入设置菜单，可切换沙箱模式、控制网络访问，设置会持久化。
8. Max mode
对支持的模型使用 /max-mode [on|off] 切换 Max 模式。
9. Sudo password prompting
当命令需要 sudo 时，CLI 会弹出安全的密码提示，密码经由安全通道直接传给 sudo，模型不可见。
三、核心概念（Concepts，官方文档）
以下内容来自官方概念页：https://cursor.com/docs/get-started/concepts。
1. Tab
Tab 是多行代码补全能力，会基于你当前代码与最近更改给出建议，按 Tab 接受。
2. Agent
Agent 是能跨多个文件读取与修改代码的 AI。你用自然语言描述修改需求，Agent 会执行变更。
3. Chat
Chat 是 AI 对话界面，支持多标签页、对话历史、检查点与导出功能。
4. Custom instructions
自定义指令用于定义 AI 行为，包括编码规范、框架偏好与项目约定。
5. Semantic search
语义搜索支持按含义找代码，可用自然语言检索并获得上下文建议。
6. MCP（Model Context Protocol）
MCP 用于集成外部工具，可连接数据库、API 与文档源。
7. Context
Context 指模型生成时看到的信息，包括文件、符号与对话历史。
8. Models
用于代码生成的不同模型具有不同的速度与能力特征。
四、Quickstart 工作流（官方建议）
以下内容来自 Quickstart：https://cursor.com/docs/get-started/quickstart。
1. Start with Agent（从 Agent 开始）
Quickstart 建议从 Agent 开始：它会帮助你规划任务、管理上下文并迭代代码。
Agent 会探索代码库、读取相关文件并解释架构，这是理解陌生代码的高效方式。
2. Plan before building（先规划再编码）
文档强调：最有影响力的改变是“先规划再编码”。建议步骤：
- 先调研代码库，找到相关文件
- 对需求提出澄清问题
- 制定详细实现计划
- 在开始编码前等待确认
3. Let Agent find context（让 Agent 自动找上下文）
你不需要在提示里手动标注每个文件。
Agent 有强大的搜索能力，能按需拉取上下文。比如你问 “authentication flow”，即使提示中没有文件名，Agent 也能通过搜索找到相关文件。
4. Write specific prompts（提示要具体）
Agent 的成功率会随着更具体的指令显著提升。
建议明确目标、引用现有模式，并描述期望结果。
5. Know when to start fresh（何时重新开对话）
长对话可能让 Agent 失焦。文档给出的建议是：
Start a new conversation when（建议新开对话）：
- 任务或功能切换时
- Agent 变得困惑或重复犯错时
- 一个逻辑工作单元已完成时
Continue the conversation when（继续当前对话）：
- 仍在迭代同一功能
- Agent 需要之前讨论的上下文
- 正在调试它刚刚构建的内容
6. Review and iterate（审查与迭代）
AI 生成的代码看起来正确但可能暗含错误。文档提醒要认真查看 diff，Agent 越快，审查越重要。
7. Provide verifiable goals（给出可验证目标）
Agent 在有清晰可验证目标时表现更好。
推荐流程：先让 Agent 写测试并确认失败，再让它实现代码直至通过测试。
总结
Cursor 的核心能力围绕 Tab、Agent、Chat 等概念展开，并通过 Quickstart 给出清晰的工作流建议。
从 IDE 安装 到 CLI（agent） 与 Concepts/Quickstart 的完整链路打通后，你可以更高效地理解与修改代码。
如果你还没试过，不妨从官方 Quickstart 开始。
