明确、结构化的提示词能让AI更好地理解你的需求，生成更准确、专业、贴合实际的代码、文档或建议。

优秀的模板能一次性表达清楚目标、约束和期望结果，减少来回补充说明和反复修改的时间。

提示词用的好，往往会有更好的效果，提高效率，以下是几个通用的Cusrsor提示模板

创建一个用登录静态页面，要求必须有登录、注册、忘记密码功能

初步效果：

1、生成代码模板

用[xx语言]创建[功能xxx]，要求：
1. [功能要点xxx]
2. [功能要点xxx]
3. [功能要点xxx]
风格参考：[项目中已有的文件xxx]

用同样的风格创建一个短信验证码登录页面，要求：1. 使用 相同的语法2. 主页面是账号密码登录和短信验证码登录切换3. 页面 UI 风格和登录页面保持一致4. 注册和忘记密码放在下方作为链接，点击可以调到对应页面风格参考：项目中现在的风格

2、解释代码模板

解释以下代码的功能和工作原理：
[相关xxx代码]
重点关注：
- [关注点xxx]
- [关注点xxx]

解释以下代码的功能和工作原理： 参考@引用的代码片段 重点关注： - 页面跳转 - 登录界面的样式

3、重构代码模板

重构以下代码，提高其[性能/可读性/可维护性]：
[粘贴需要重构的代码xxx]
重点改进：
1. [改进点xxx]
2. [改进点xxx]
但保持原有的功能不变

重构以下代码，优化页面的 UI 设计：参考@引用的代码片段或者文件重点改进：1. 增加一个暖色调的背景图，采用渐变色的方式2. 登录界面加入一个名称，名称是猿来编码且带有一个图标

4、调试代码模板

以下代码出现[错误描述xxx]问题：
[粘贴有问题的代码xxx]
错误信息：[粘贴错误信息xxx]
我尝试过：[你已尝试的解决方案xxx]
帮我找出问题并修复

5、功能扩展模板

基于现有代码：
[xxx代码]
添加[新功能xxx]功能，需要与现有代码风格保持一致

基于现有代码：添加登录图形验证码功能，需要与现有代码风格保持一致

最终效果：（经过调试）

Cursor常用提示词模板：

## 1. 代码生成与重构- "请帮我用[语言]实现以下功能：[功能描述]，要求代码简洁、可维护，并包含必要注释。"- "将下面的代码重构为更优雅/高性能/易读的版本，并解释主要优化点。"- "为这段代码添加详细注释和类型标注。"- "将这段同步代码改为异步实现，并说明注意事项。"## 2. 代码审查与优化- "请审查以下代码，指出潜在的bug、性能问题和安全隐患，并给出改进建议。"- "分析这段代码的时间和空间复杂度，并提出优化方案。"- "请检查这段代码是否符合[某框架/规范]最佳实践。"## 3. 文档与注释生成- "为以下函数/类生成JSDoc注释，并给出使用示例。"- "根据这段代码，生成一份简明的README文档，包含功能简介、安装和使用说明。"- "请将下方代码的主要逻辑用中文/英文详细说明。"## 4. 测试用例生成- "为以下函数生成全面的单元测试用例，覆盖边界情况和异常场景。"- "请用[测试框架]为这段代码编写测试，并解释每个测试点的意义。"## 5. 错误排查与修复- "分析下方报错信息，推测可能原因并给出修复建议。"- "请帮我定位并修复这段代码中的bug，要求给出修改前后的对比。"## 6. 需求分析与方案设计- "根据以下需求，设计合理的模块结构和接口，并说明设计思路。"- "请为这个功能写一份详细的开发任务拆解清单。"## 7. 代码国际化与本地化- "将下方代码中的所有文本提取为多语言资源，并给出中英文对照。"## 8. 其他常用指令- "请用表格形式总结下方内容的要点。"- "将这段伪代码转为可运行的[语言]代码。"- "请用思维导图/流程图描述以下业务流程。"---

使用建议：根据实际需求调整模板内容，必须明确目标、约束、期望

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

一、大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生

2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：

国内大模型相关岗位缺口达47万

初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）

70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点

真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！

二、如何学习大模型 AI ？

🔥AI取代的不是人类，而是不会用AI的人！麦肯锡最新报告显示：掌握AI工具的从业者生产效率提升47%，薪资溢价达34%！🚀

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
3️⃣ 智能体开发：用AutoGPT打造24小时数字员工

📦熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你：
✔️ 大厂内部LLM落地手册（含58个真实案例）
✔️ 提示词设计模板库（覆盖12大应用场景）
✔️ 私藏学习路径图（0基础到项目实战仅需90天）

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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