- 不同模型各有所长，不要只选一个模型干到底。例如 Gemini3 擅长写前端页面、Opus 擅长解决疑难问题、GPT5 擅长做规划和发散思维。多对比会发现不同模型就像不同的人一样有着自己的个性
- 项目框架、设计规范需要人来把关，架子搭好再让 AI 填充代码。
- 需要通过 rules 给 AI 增加限制条件和“行事”指南，包括项目规范、技术选型、正确的例子、错误的例子等等。这些规则不可能一开始就制定好，需要在开发中根据 AI 所犯的错误不断完善。可以用这个提示词让 AI 自己完善 rules：
完成本次修改后，提炼出 cursor rules 补充到 rules 文件中
- 借助 MCP ，让 AI 直接读取需求文档、设计稿、接口文档等等
- 复杂的任务不要直接让 AI 动手写，这样容易返工。可以增加如下的规则，确认 AI 理解对了再动手：
当你需要完成一个任务时，请遵循以下步骤：
1. 先别动手改代码
2. 输出你对本次任务的理解
3. 输出你的计划和实现方案
4. 等待我的审核，如果我提出修改意见，请根据我的意见修改计划和实现方案
5. 在我确认没问题之后，再动手改代码
注意：
1. 对于冗长的任务，可以将其计划存入一个文件，以便在不同实例中应用相同的方向。文件存放位置遵循就近原则
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