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哈喽大家好,最近我一直在用cursor这个AI编程工具,专门写一些小工具自动化枯燥乏味的重复性工作(例如不停复制粘贴)。作为一名几乎从不写代码的运营人员,我全靠 Vibe Coding(氛围编程,只用自然语言和 AI 对话),就能快速写出超实用的工具,效率直接翻倍!这让我能有更多精力集中于“知识密集型"工作,而不是被劳动密集型任务支配

今天这期内容,我就结合自己的使用经验,介绍一下 Cursor 的收费规则和基础用法,希望能帮助你更好地上手这个工具,用 AI 解放生产力!
首先是cursor的收费规则
Cursor会员值不值?要不要冲?
我从上个月开始充值 Cursor Pro 会员($20/月),之前用免费试用版白嫖惯了,一直以为 $20 只能买 500 次请求,用完就得歇菜。结果真正充值后才发现,这 500 次是“快速请求”(fast request),响应速度和跟GPT-4o 聊天一样,基本秒回。而500 次用完后,其实会员到期前还能继续用,只是会切换到“慢速请求”模式
具体规则是这样的,Cursor 有两个请求池:
- 快速请求池:前 500 次请求,响应超快,基本秒回
- 慢速请求池:500 次之后,请求进入这个池子。刚开始速度和快速请求差不多,但用得越多,响应越慢。最慢能慢到什么程度?没试过,但应该不会比 DeepSeek 还慢(手动狗头)
这是cursor官方对此的介绍:

这么看还可以,不够用的问题稍稍得以缓解。不过Cursor 也一些”小心机”。以前一次对话只消耗一次次数,现在他们悄悄加入了一些机制,巧妙地为自己“回血”:
1.超长上下文多扣次数
当对话上下文超过一定长度时,会消耗更多次数。我测试发现,最多一次可扣 3 次快速请求

2.推理模型翻倍计费
使用普通模型(如 Claude-3.7-Sonnet)每次扣 1 次快速请求,而推理模型(如 Claude-3.7-Sonnet-Thinking)每次扣 2 次。如果上下文超长,消耗还会进一步增加。
3.按量计费(Usage-based Pricing) 机制
用完 500 次快速请求后,可以开启按量计费,继续享受快速请求。 补充两个细节:模型调用和工具调用分开计费,每次请求的总费会用因模型和工具调用次数而异

普通高级模型一次最多调用 25 次工具,高级推理模型最多 200 次。 按量计费产生的这部分费用会在累积到 $20 或下月月初(2号/3号)时收取
4.Max 模型额外付费

Pro 会员不包含 Max 级模型(如 Claude-3.7-Sonnet-Thinking-Max 或 Gemini-2.5-Pro-Max),即使是pro会员,使用这些模型也要单独付费,这些模型思考时间更长:我测试下来普通推理模型思考时间通常不超过 10 秒,而Max 模型一般 30 秒起步
Cursor虽然有这些小心思,但我觉得没什么。毕竟通过自己的API Key用过cursor的小伙伴都知道,它的对话上下文几乎都是拉满的状态,要是真用自己的API Key,用500次肯定不止20美元,甚至远超也说不定。再说500次之后还能继续用
之前在cursor里试了几次上下文都是2万token拉满

所以我觉得20美元的月费没啥毛病,就目前来看,用的多的话充会员才是最省钱的选择。值吗?值!
Cursor基础用法 & 注意事项
下面是 Cursor 的一些基础用法简介及需要注意的地方
Cursor 核心功能与代码应用逻辑
Cursor、Windsurf 和 Trae 这类 AI 编程工具最早由 GitHub Copilot 领头起步,它们一般都会提供三个主要功能:代码补全、文件中对话和自动应用代码。这里重点聊聊 自动应用代码 的能力
Cursor 的代码应用逻辑是这样的:AI 先生成需要修改的代码,然后通过专门的代码应用模型将代码写入文件,而不是直接在原文件上改动。而且应用修改时使用的是cursor自己训练的代码应用模型,不是我们与之对话的AI模型本身,这是我在和claude的对话中发现的

不过,这个机制也有个小瑕疵。由于大语言模型的随机性,AI(如 Claude)生成的代码和最终写入文件的代码偶尔会有些许差异。我之前好几次遇到这种情况:Claude 写好的代码和实际应用的代码不完全一致导致出现bug,起初还误以为是 Claude 的代码有问题
目前,这个问题暂时无法完全避免,只能稍微仔细一些
仔细想想,Cursor 的做法其实挺合理。单独训练一个专用于代码应用的模型有两大好处:一是相比 Claude 这样的通用模型,专用模型的代码生成准确率很可能更高(尽管仍然做不到完美);另一个自然是是能以较低成本实现这一功能
代码库索引(Codebase Indexing)
每次打开新项目,首次对话时 Cursor 可能会显示“Codebase Not Indexed”(代码库未索引)。这是因为 Cursor 需要在处理第一个请求时,将代码库向量化,变成 AI 的“知识库”。这个过程就像我们在 Coze 或 Cherry Studio 中建知识库一样。

索引完成后,AI 就能更好地看到代码库上下文,提高回复质量。代码库是否索引完成可以通过打开 Settings > Features,向下拉即可看到代码库索引状态

网页知识库(Docs)
在写这个教程时,我注意到索引功能下方还有个 Docs 功能

看了一下,发现这也是一个标准知识库工具,但它只允许用户将线上网页索引为知识库。索引完成后,在对话中输入 @docs,就能将这些资源作为上下文提供给 AI
隐私模式
Cursor 提供隐私模式开关,位于设置中。开启后,你的对话数据和代码不会被用于训练 AI。

自定义模型与 API Key
Cursor允许用户使用自己的模型。在 Settings > Models 中,你可以通过填写 Base URL 和 API Key,将 Cursor 连接到自定义模型。这样就能在cursor中用自己的 API Key 与 AI 对话,模型选择完全自由

Rules 设置:控制 AI 行为
Curosr中的Rules(规则)相当于系统提示(System Prompt),定义了 AI 在处理指令时的背景和前提。Cursor 提供了多种 Rules 类型,如果不是程序员,一般只要关注以下两种:

- 全局 Rule:位于设置顶部,优先级最高,对所有对话生效
- Project Rules:仅对指定项目生效,每个项目需单独配置
MCP 服务器配置(Windows 用户注意)
最近大火的 MCP(Model-Context-Protocol)功能需要在cursor中手动配置才能使用。官方文档多针对 Linux 和 macOS,Windows 用户可能会遇到点麻烦。以下是一个常见的 JSON 文件安装方法调整:
- 将 npx 移到命令下方。
- 在命令前加上 \c。
- 将文件顶部改为 /cmd。
这是我现在安装的MCP服务器的Json文件,需要的小伙伴可以参考一下:
注意:MCP 还有其他安装方式,具体问题具体分析,建议参考官方文档或社区教程
撤销操作与代码回退
最后还有一个觉得比较重要的是撤销操作,主要关系到AI写的代码万一有问题如何回退到之前的版本。.Cursor 提供了多种回退方式:
- 回退检查点(Restore Checkpoint):点击历史对话右下角的“Restore Checkpoint”,即可恢复到之前的代码状态

- 重新编辑历史消息:编辑并重新发送历史消息,Cursor 会提示“此操作将清除该消息后的所有更改”,效果等同于回退检查点
- 接受/拒绝更改:AI 改完代码后,文件和对话框底部都会出现 Accept All 和 Reject All 选项。要注意的是,单个文件中的按钮只影响当前文件,如果 AI 修改了多个文件,且需要统一接受/拒绝所有更改,就要用对话框底部的按钮统一接受/拒绝

另外要特别注意的是,在 Agent 模式 下,AI 可能通过命令行删除文件,而命令行删除是无法恢复的!我之前就因为这个被AI删掉重要文件,幸好有备份,但半小时的对话进度只能重来
解决办法一是在 Rules 中明确禁止 AI 使用命令行删除文件(比如写上“禁止通过命令行执行删除操作”)。另外就是最好养成使用 Git 或 SVN 等版本控制工具的习惯,定期备份,防患于未然
以上就是我认为小白入门cursor首先需要了解的几个最基础的点,如果这篇对你有帮助,不要忘了点赞关注哦~
- 作者:文雅的疯狂
- 链接:https://www.aiexplorernote.com//article/cursor-basics
- 声明:本文采用 CC BY-NC-SA 4.0 许可协议,转载请注明出处。