Cursor实战回顾：花慧小程序开发
前言
Cursor作为“AI程序员”，很多人都有所尝试或有所了解，但是普遍不够深入，这也导致很多的人对Cursor的态度比较消极。
今天这篇分享，主要回顾一下使用Cursor开发一款小程序的情况，希望可以为大家展示更多Cursor的能力，也为大家提供更多应用AI的灵感。
项目概述
背景
个人喜好养花，看着生机盎然的植物，总会让繁忙的心平静下来。但是个人养花水平实在有限，尤其是容易忘记浇水，历史战绩包括并不限于养死了“绿萝”、“多肉”等多种“怎么养怎么活”的绿植。
为了更好的管理自己的绿植，也为了应用学到的大模型能力，我自己开发了一款AI助力养花的小程序“花慧”，目前处于小范围内测阶段，还不完善，大家轻喷哈。
简介
花慧是一款专为花卉爱好者研发的AI小程序，应用将大模型技术融入花卉养护全过程，简化日常养护管理，提供个性化养护指导，同时，通过AI技术为花卉提供更多有意思的用法。
效果展示
首页 添加花卉 花卉详情 AI问答 日常检查过程与思考
开发概况
借助Cursor，初版开发合计3.5人天。
相同功能呢，如果个人全人工开发，估计6-7人天。
当然，这里都是事后主观总结的，非精准数字，仅供大家参考。
技术栈
UI：uniapp+uview2.0 后端：uniCloud Serverless 大模型API：智谱的对话模型GLM-4-FLASH、图片识别模型GLM-4V-PLUS，后续的功能用到了Gitee部署的Kolors和字节的Coze API。过程记录
周五晚上：主要想直接通过Cursor搭建uniapp+uview2.0项目脚手架，并生成初版，尝试多次，但是生成结果都不是很满意。
周六上午：再次尝试一步生成环境+初版，依然不满意。主要是uniapp命令行创建项目后引入插件及相关版本冲突的问题，Cursor不太好解决，遂放弃。最终采用HbuilderX建立项目，配置各类插件，然后导入到Cursor。
周六下午和晚上：基于上午配置的工程，使用Cursor按照上述提示词生成各个模块及初步功能，包括多Tab、页面风格、花卉管理（包括拍照识别建档）、浇水、施肥等待办管理、知识库、个人中心。
周日上午：既然都是基于AI的应用了，直接把知识库更改为AI问答，采用ChatGPT对话方式提供服务，代码全部由Cursor引入GLM文档后自动生成。
周日下午：通过Cursor实现“AI用法”中的拍照识花、花卉日常状态检查功能。
周一：Cursor生成的界面和我指定的参考图已经比较接近了，但是整体不是很好看，找了个朋友花费半天帮我把界面给优化了下。
至此小程序第一版已经实现了，功能如下：
登录 首页 浇水、施肥提醒及快捷操作 关注花卉 花园 拍照识别建档 AI 拍照识花 花卉日常检查 AI问答 我的初版提示词：
## 目标 基于uniapp，搭建一个绿植管理小程序。 ## 功能 多tab模式，以下是五个tab，中间tab需要与其他tab有明显区分。 ### 首页 主要展示提醒、关注绿植。 - 提醒：当前待办事项，比如浇水、施肥，这些事项会根据每个绿植的情况自动计算，然后发送提醒。 - 关注绿植：花园中重要的绿植可以在首页展示，方便关注。 ### 花园 所有绿植列表，展示绿植缩略图、名称、当前花龄。 该页面需要有新增按钮。 点击每个绿植可以进入详情页面，详情页面主要包括： - 基本信息：绿植缩略图、绿植名称、种植时间、 - 养殖信息：种植建议、浇水间隔、施肥间隔 - 养殖记录：可以拍照记录养殖过程，每次拍照可以记录图片、日期、心得 ### AI 页面主要是拍照按钮，拍照后识别，识别结果包括绿植信息、养殖注意事项，同时还包括当前绿植状态、病情，已经后续养殖建议。 ### 知识库 整体界面包括两部分。上部是一个分类的知识库，占据大部分界面，会有很多绿植相关文章可以查看。底部是一个对话框，录入信息发送后，会进入对话界面，就是一个大模型对话效果，可以直接询问绿植相关知识。 ### 个人中心 主要展示个人头像，包括提醒间隔、使用手册、隐私政策等。 ## 设计要求 整体界面要求绿色为主色调，给人生机盎然的感觉，设计风格要求尽量高端大气。 其中花园界面尽可能好看。 ## 技术要求 采用uniapp实现小程序，UI使用uview2.0，接口在api中进行模拟返回。 图标采用uniapp内置图标，不用引入新的图标库。 图片可以使用upsplash 图片。
重点展示
挑选开发过程中比较典型的场景进行截图展示。
初始功能一键生成基于HBuilderX创建的工程脚手架，使用“过程记录-初版提示词”让Cursor直接生成设计好的多个功能界面。
页面调整
预览后页面个别地方不满意，直接告诉Cursor改动意见。
页面实现“初始功能一键生成”Cursor已经直接生成很多页面，此处以花卉录入（即：拍照识别建档页面）展示。
业务逻辑实现实现绿植的管理接口，此处使用unicloud实现。
前后端对接实现绿植模块的前后端对接。
AI使用心得
2-8原则大模型目前肯定无法全部完成开发工作，80%其实也达不到，这次这个项目，个人估计也就50%。
2-8原则更多的是说明一个思路：目前AI助力开发的方式应该是AI与程序员协同，AI做AI擅长的，我们做我们擅长的。
这其实也引出了目前AI助力开发的一个重要学习方向，就是选定一个产品、一个模型，深入使用，比如我选择的“Cursor+Claude3.5”，只有深入了解后，我们才能准确的划分哪些内容交给AI，哪些内容留给自己。
提示词工程这个已经是老生常谈了，只有清晰明了的提示词，才能让大模型快速响应正确结果，才能做到提升效率，反之，可能来回问答的时间都超过自己实现的时间了。
基础环境搭建不适合我们开发过程可能会遇到很多环境搭建、插件引入的场景，这些场景如果存在应用不广、文档不全、或者步骤比较繁琐的情况，更建议大家人工搭建，可能性价比更高。
人为限定上下文鉴于于目前大模型的上下文限制，目前使用AI时，如果遇到比较大的功能模块，建议针对分解后的子模块分别使用AI进行实现，这样准确度会比较高。
总结
这次小程序初版开发的过程，如果抛开Cursor，我一个人估计得6-7天才能完成，但实际只花费了不到一半的时间，这应该算得上是生产力级别的提升了，这也使我下定决心将新项目的主力开发工具更换为Cursor了。
个人感悟
Cursor等“AI程序员”不可能一次性就达到“贾维斯”的地步，但是，AI对开发工作的提升，还是很明显的，并且，它们一直在进步。
大模型的发展不会因为我们不接受这种方式就停止，也许，我们应该调整一下自身开发的流程和范式，与AI协同，让AI更加紧密的提升我们的开发效率。
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