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目前负责一个后台管理系统的开发，我自己在思考我平时做产品需求的时候，通常是理解产品需求，然后一边观察浏览器视图，一边调试代码。这里人类天然能将产品需求文档、浏览器视图、屎山代码有机的结合起来。如何能让 AI 将这三者相结合？
我目前想法是利用 browsermcp ，让 cursor 走查一遍整个后台管理系统的功能，类似爬虫一样。同时结合本地代码，让 cursor 能够将视图和代码对应起来。然后每次产品需求来的时候，我先自己扩充产品需求，并当作提示词给 cursor 。以此达到需求文档、浏览器视图、屎山代码三者结合。不知道这种思路能行不。有大佬有这方面的实践吗？
14 条回复 • 2025-06-13 15:46:43 +08:00
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Liftman 50 天前
你直接试试不就知道了。目前 cursor 成本很低。次数优惠幅度很大。
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rogerer 50 天前
难，现在 LLM 理解渲染结果并且和代码对应起来还有相当的难度。
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kuse2001 50 天前 via Android
让 cursor 静态代码分析就能把需求分析个七七八八吧
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crackidz 49 天前
你想完全脱手是不可能的
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gorvey 49 天前
你可以试试
需求写在 md 里面， 项目装一个 Code Inspector ，页面哪里要改用插件定位 最后手动 @一下需求文档，Code Inspector 定位的代码。 这样比较准确，也省 token |
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wyntalgeer 49 天前
这么想把自己优化掉？你是个开发啊！
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silenceeeee 49 天前  1
现在 cursor 能干一些事情，但是必须要看着，要监管，否则写出来的东西必然失控
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zyzsdy 48 天前 1
我上个月刚用 cursor 辅助开发一套后台管理系统，感觉还挺爽的，确实节省了大量时间。其实对于后台来说，如果对界面细节的排布和把控要求不那么严格，AI 已经完全可以胜任。尤其是在理解屎山代码上，更是 AI 的强项（比人类强）
但是你期望 AI 能一次写好很复杂的东西不可能，上下文越长幻觉就会越多。我感觉一个表格的增删改查加上附加的表单和对话框就是极限了。配合 cursorrule 写一部分固定 prompt ，然后每个这样的功能模块单独写 prompt 。直接把人类的文档喂进去效果也不好。每个这样的功能模块我可能写了 900~1500 token 左右的附加 prompt 。人类的工作仍然很多很复杂，短时间想把人类程序员优化掉是不可能的。 |
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William97 48 天前
现在的大模型根本没有真正的推理能力，只是比较高级的检索而已，说到底现在还是要依赖提示词，你想要实现预期的效果，要先把提示词研究好。
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RonnieShanHa 48 天前
已经每天在用; 我们的产品已经生锈发霉了;
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