Cursor 团队内部使用频率最高的一条指令，专门用来清洗 AI 生成代码中的“注水成分” (AI Slop)

🚀 AI 写的代码，往往“虚胖”
在用 AI 写代码时常发现一个问题：代码能跑是能跑，但总觉得“味儿不对”——太啰嗦、太刻意，不像是一个经验丰富的资深工程师写的。

Cursor 的这条指令，就是为了精准切除以下四种“AI 代码赘肉”：
1. 切除“废话文学” (Extra Comments)
· 症状：AI 特别喜欢解释显而易见的事情。比如代码写了 score + 1，它非要在旁边写注脚 // 增加分数。或者写一些只有机器人才会写的僵硬说明。
· 治疗：删除所有人类工程师绝对不会写的注释。 好的代码应该是自解释的，不需要啰嗦的旁白。

2. 治好“被害妄想症” (Extra Defensive Checks)
· 症状：AI 往往因胆小而过度谨慎。在明明很安全、数据已经验证过的内部逻辑里，它还要层层加锁，写一堆 try/catch 或者 if (x != null)。
· 治疗：移除不必要的防御逻辑。 如果上游已经保证了数据安全，下游就应该大胆执行，不要让代码变得臃肿难读。

3. 严禁“偷懒耍滑” (Casts to any)
· 症状：这是 TypeScript 开发者的痛。当类型报错时，AI 经常不愿意去推导复杂的类型定义，而是直接用 as any（强制转换）来糊弄过去，这就好比修水管时直接用胶带缠上，隐患无穷。
· 治疗：禁止暴力绕过类型检查。 必须正面解决类型问题，而不是掩耳盗铃。

4. 拒绝“画风突变” (Inconsistent Style)
· 症状：一个文件里，前 100 行是驼峰命名（userName），AI 生成的后 10 行突然变成了下划线命名（user_name），或者缩进风格突然变了。
· 治疗：强制 AI 模仿上下文。 即使 AI 有自己的习惯，在别人的地盘也要遵守现有的规矩，保持代码风格的高度一致。

指令中文版：
# 清除 AI 代码废料对比主分支 (main) 的差异，删除此分支中引入的所有 AI 生成的劣质代码。包括：
· 人类不会添加的、或与文件其余部分不一致的多余注释。
· 该代码区域中不正常的过度防御性检查或 try/catch 块（特别是被受信任/验证过的路径调用时）。
· 为了绕过类型问题而强制转换为 any 的行为。
· 任何其他与当前文件风格不一致的代码风格。
最后，仅用 1-3 句话总结你修改了什么。

指令原文和添加方式：
https://t.co/VyNuIBcUD3 December 12, 2025

Obsidianに3年分のメモと日記を溜めてた人の話を聞いて、ちょっと衝撃だった...

その人、CursorにObsidianのフォルダごと読み込ませて「自分のやりたいことを整理して」と頼んだら、普通のChatGPTとは比べ物にならない解像度の答えが返ってきてた。
なんでそんなことができるかというと、👇 December 12, 2025

「正直、AIツールが多すぎてわからん...」
「これだけ触っておけ、というの教えろ💢」

という声を非常によく聞くので、3段階のレベルに分けて2025年に使っておきたいAIツールまとめてみた。

※（）内に触って欲しい理由と機能書いてます

＝＝正直忙しい人はこれだけでOK＝＝
・ChatGPT（基礎のAI操作、音声、詳細検索、動画）
・Copilot（Microsoft製品との連携）
・Gemini（Google製品との連携、文字込み画像生成）
多くの人はこの3つで良し。変にXの最新情報とか、長文プロンプト追う必要なし。

＝＝AIに興味がある人が使っておきたい＝＝
・Claude（Opus 4.5の賢さ）
・Perplexity(AI検索体験)
・Genspark（電話代行、資料作成、AIシート）
・NotebookLM（スライド作成、ポッドキャスト）
・Canva（AI編集周り）
・CapCut（AI自動字幕、AIエフェクト）
・Suno（シンプルな音楽生成）
・Midjourney（画像生成プロンプトの練習）
・Grok（高速な回答、X上の調査、動画化）
・Manus（ブラウザ操作、スライド生成、並列処理）
これ全部触れてると、AIのトレンドはざっくり追えてる。何個か課金して使ってみると尚良し。

＝＝本格的に自動化・開発デビュー向け＝＝
・Dify（AIワークフローの構築）
・N8n(AIワークフローの構築)
・Zapier（オートメーション）
・Replit（ブラウザ完結のAI開発）
・Cursor（テキストエディタでのAI開発）
・Google AI Studio（Google環境でのAI開発）
・Claude Code（CLI上でのAI開発）
・Comet（AIネイティブブラウザ）
・LM Studio（ローカルLLM）
・GitHub（バージョン管理、大人数開発）
非エンジニアでも開発デビュー可能、習得難易度は結構高め。

さて...
こういうのとりあえずブックマークするけど、結局触らなくないですか？そんな人のために↓ December 12, 2025

Antigravity使ってみました。
開いた瞬間、Cursorと同じじゃね？とか思って舐めてたんですが、謝ります。
10分でヤバさを実感しました。

今まで手作業でポチポチやってたことも「君本当にできるの？」
って聞いたらいきなり
「自動化スクリプトを書きます。」
とか言い出して、必要ツールも勝手に導入して
今まで10分かかってた作業が冗談抜きで10秒で終わった。

怖い。
ありがとう。 December 12, 2025

僕はgunshiというtypescript製のcliを構築するためのライブラリが好きです(ccusageでもsitemcpでも使ってる）。
しかし、このライブラリ、めちゃくちゃ新しいのでLLMがgunshiについての知識は持っていません。なのでvibe codingと相性がめっちゃ悪い。

そこで @kazu_pon さんと協力して最近のアップデートで2つのことをしました。
1つ目は、@gunshi/docsをnpmから落とすと、node_modules/@gunshi/docs/に ドキュメントサイトにあるものと同じ内容がMarkdownとしてダウンロードされるのでwebを解さずにcoding agentがドキュメントにアクセスできるようになりました。
そしてもう一つ、initコマンドを作りました。これを設定すると自動的にclaude skillsとcursor rulesがディレクトリに作られます。
この変更がどのくらいLLMにとって有用なのかどうか実験してみました。結果的には実装速度は8倍、トークン使用量は1/3に抑えることができて素早く、しかも手戻りのない形でCLIの実装が終わりました（claude skillありではなんとワンショットで実装が終わる）

これ本当に効果的なので、特にライブラリーの作者はやっていった方がいいかなと思ってます。これについて記事を近日中に公開するのでお待ちください。

thanks @kazu_pon December 12, 2025

げ！これは2026年一番注目したいやつだわ
AI監督・作監の福音
ByteDanceの動画編集のAI、Vidi2。要は動画の中身を解析してテキストにしますよってやつ

これ解析だったらGemini3でもできる。けどこっちは解析した結果をセマンティック検索（猫がお皿舐めてる動画ある？って聞いたらそういう動画見つけて秒数も教えてくれる。）してさらに操作できる。

しかもただ「この動画はこういう動画です」っていう話だけじゃなくて人物とかのバウンダリーボックスの情報まで持てる

もちろん長尺動画を短くするっていうのにもできる（これ現状Geminiでも頑張ればできる）

でもたとえばVidi2でできそうなこと（まだ使えるようになってないからわからないけど、論文読む限り）としては「雑多にフォルダにいれた動画を解析して、脚本やコンテと照らし合わせてどれがどのシーンなのかわかる

バウンダリーボックスがあるってことはキャラクターの動きが演出通りかっていう分析もできる。たくさん生成したやつから一番演出に近いものを選ぶとか

素材の整理、配置、並べ替え、編集などをエージェンティックにAIとの会話でできるし、なんなら自動化もできそう

動画編集は、特にこういう作業に結構時間とられるからこの辺がCursorとかからざざーっと指示できたら超絶楽になる

要注目 December 12, 2025

再び注目を集めるAIコーディングエディター「Cursor」の機能・使いこなしテク――ツール発展の歴史から、いまこそ試すべき理由を紐解く - 開発者と読み解くAIの世界 - 窓の杜 https://t.co/LdBrHiwaHi December 12, 2025

「AIコーディングはどれが最強か？」って議論は、もう古いらしい。

Mediumで読んだ比較記事が面白くて、Claude Code・Cursor・Antigravityを徹底検証した結果、「どれを使うかより、どうオーケストレーションするかが9割」という意見があった。

三者はそれぞれ別性格のリーダーみたいで、使い分けると開発の景色が一気に変わるらしい👇 December 12, 2025

[实战指南] 如何用 Cursor 高效理解陌生代码库：结构化工作流、通过切换不同的模式和模型，将复杂的代码库拆解为易于消化的文档

核心目标
利用 AI 辅助，快速、深入地掌握一个新项目的代码架构、技术栈和业务逻辑，并生成可供反复查阅的文档。

详细工作流解读
将理解代码的过程分为了七个清晰的步骤，我们把它归纳为以下几个阶段：

1. 安全探索与全局扫描 (准备阶段)
开启“Ask Mode”：
· 操作：将 Cursor 切换至 Ask Mode。
· 目的：这是一个只读模式，防止在探索过程中意外修改代码，确保代码库的安全。
快速检索：
· 操作：选择速度较快的模型 Composer 1，让其扫描（grep）整个代码库及关键子文件夹。
· 目的：通过快速扫描，让 AI 对项目有一个宏观的初步认知。

2. 制定学习蓝图 (规划阶段)
生成理解计划：
· 操作：切换至 Plan Mode。
· 指令：要求 AI 创建一个“如何理解该代码库”的计划。
· 内容重心：从技术集成（如 Resend, AI SDK 等第三方库）开始，逐步过渡到文件目录结构。
· 目的：不盲目阅读代码，而是让 AI 帮你规划一条逻辑清晰的学习路径。

3. 自动化文档生成 (执行阶段)
深度索引与拆解：
· 操作：将上一步的计划保存为 Markdown 文件，切换至 Agent Mode，并选用强大的模型。
· 指令：让 Agent 索引全库，并开始将代码库拆解为多个 Markdown 文档。
文档分类：
· Frontend（前端架构）
· Backend（后端架构）
· User Journey（用户旅程/业务流程）
· Technical Breakdown（技术细节拆解）

4. 可视化辅助 (进阶阶段)
复杂架构图解：
· 场景：如果项目包含 Redis、微服务等复杂组件，单纯的文字描述不够直观。
· 操作：切换回 Claude 模型。
· 目的：利用 Claude 强大的上下文理解能力，生成产品工作流的架构图或流程图，辅助视觉理解。

5. 复盘与迭代 (内化阶段)
阅读与答疑：
· 操作：切换至 Preview Mode 阅读生成的文档。
· 循环：遇到不懂的细节，随时切回 Ask Mode 向 AI 提问。
· 重复：多次重复此过程，直到建立起基本的认知框架。

💡 关键心得
“好记性不如烂笔头” —— 在整个过程中，不要只是被动阅读。强调要养成两个记录习惯：
· 工程实现笔记：记录特定功能是如何实现的逻辑简记。
· 关键文件名：记录核心工作流中涉及的重要文件名称，方便日后快速定位。

这套方法的精髓在于 “分而治之”和“以写代读”。它没有让你直接一头扎进代码海里，而是先利用 AI 的规划能力生成规划，再利用 AI 的执行能力生成说明书，最后通过针对性的图解攻克难点。 December 12, 2025

窓の杜様に記事を寄稿しました！
現在ではAIコーディングツールが多数登場していますが、黎明期からあるCursorも進化しているということを紹介しています。
この記事を読んで、Cursorを使ったことがない方や、最近使っていなかった方もCursorに興味を持ってもらえると幸いです。 https://t.co/MwwavrXV0O December 12, 2025

Googleが出してきたIDE Antigravity。Cursorよりも優れているという噂。エンジニアの人は使ってみて。VS codeやCursorの設定も読み込めるよ。

https://t.co/S4vyiFPoAT December 12, 2025

AIと仲良くするためにコンテキスト管理としてフォルダ構成を整えるのは必須。ただ最大3層まで。あとはカオスなメモ置き場とナレッジ置き場を大きく分けて2つ作る。メモ置き場は階層なしでいいけど最低限日付で分けると思い出しやすい。ナレッジはプロジェクト単位ぐらいでわけると思い出しやすい。個人的にこのやり方で1年以上やってるけどこれ以上のちょうどいい整理が思いつかなかった。細かすぎても運用続かないし雑すぎても探せない。AIの性能ととともにもっと雑にして良くなっていくと思うのだけど意外とここ1年そこまでコンテキスト探索力はAI界隈上がらなかった印象。notionAIは色んなツールの中ではこれが強い印象はあるのだけどそれでもまだ完全に任せるほど精度は高くなく人間が示さないとクオリティあがらない。とゆーことでcursorに続いてnotionでもまたこの構成。おすすめではあります。 December 12, 2025

最近わたくし、従来使ってきたCursorは全く触っておらず、Antigravity伝道師と化しています。

Cursorを毛嫌いしてきた外注スタッフさんも、Antigravityなら使おうかな？ってかたもちらほら。
（Antigravityは、無料ですから）

なんせ､低く見積もっても作業効率が50倍は違うので、嬉しい限りですじゃ。

ただ…

同時に今めっちゃ忙しくなってしまった。

とにかくAntigravityが優秀なので、今まで外注任せにしていたやや高難易度のお話を、私自身が自分で書くようになってしまったのと

「ま、これぐらいでいっか」で完成ししてきたシナリオを、

「ここからもう一ひねり面白いモノに出来ない？」って議論をGemini様にふっかけ、完成度を更に一段上げたくなることが多くなってしまったんです。

これで、ただでさえ忙しい年末が、もう一段忙しくなりそう。

嬉しい悲鳴。 December 12, 2025

いよいよ腹括ってCursorからNotionAIへの、日常のAI基盤大移植プロジェクトを実行し始めた。CursorでいままでやってたみたいにFlowフォルダに、日付フォルダつくって日常メモとかMTG議事録とかを配置し、StockフォルダにProjectごとの正式ドキュメントを配置。コマンドも普段使いのやつ全移植。すごい大変。 December 12, 2025

たくさんの仕事がなくなります。

もちろん、わたしの仕事も含めて。

不安煽りではなく事実です。

AIのエージェントモードに触れたのですが、これは本気でヤバい段階に入っています。

「AIが仕事を奪う」というフレーズは、実感のない未来予測のように聞こえるかもしれません。

でも、今日Cursorというエージェント機能付きツールを実際に使って改めて体感しました。

「こりゃ人間いらねえわ。」

これは脅しでも比喩でもなく、実際の作業効率がその段階に入っているという話。

こうなると、もはや「時代の変化」という柔らかい表現では済まないと思います。

使う側と使わない側で、生産性も、ビジネスチャンスも、収入も、完全に分断される。

使わない側が淘汰される構造に入っていくのは変えられない未来です。

Cursor自体は前から存在していたのに、私が今日キャッチアップできてマジでラッキー。

それくらい「知るか」「知らないか」の差が、そのまま成果の差に直結します。

だからこそ、いまは情報キャッチアップが本当に重要です。

しましょう!情報収集! December 12, 2025

OpenAI Codex合并了https://t.co/X28Z8jNDUf，引入了实验性的Skills系统，核心特性大概是这样：

1.完整兼容Claude Skills规范
-路径：~/.codex/skills/**/SKILL.md
-格式：标准YAML frontmatter+Markdown正文，跟Claude Code 100%一致
-启动时递归加载所有有效https://t.co/tT8KaYjUaN，只解析frontmatter

2.上下文高效注入机制
-所有已加载技能渲染成## Skills段，追加到user instructions末尾
-只注入name+description+文件路径引用（单条30–50 token左右）
-完整技能正文只在模型明确引用时才由代理主动读取（progressive disclosure那种）
-跟现有https://t.co/2TwhTuLGFO、https://t.co/ngByijXNG7等文档同级合并，不用改系统提示

3.实现细节
-新增skills/模块（loader、model、renderer）
-依赖serde_yaml、dunce，错误统一用SkillError，通过TUI模态展示
-受Feature::Skills特性旗控制：codex dev --features skills就能开启（后续默认开）

4.互操作性
-直接symlink或cp ~/.claude/skills/到~/.codex/skills/，零修改复用Claude市场那500+社区技能（推荐symlink的方式，一遍修改，两遍生效）

简单说，OpenAI没另起炉灶，而是直接采纳Anthropic的Skills标准，让Codex瞬间接入目前最成熟的动态上下文加载生态

Claude Skills本身就是个轻量、可堆叠、延迟加载的技能定义格式：YAML声明元数据→模型先看摘要→规划时决定调用→运行时read_file完整指令，彻底解决长上下文污染问题，已经成Claude Code、Cursor、Windsurf等多个工具的事实标准

现在Codex也加入这个统一阵营，不得不说A社的创造一直都在引领方向，Claude Code、MCP、Skills均如此 December 12, 2025

Leonis AI100がめちゃくちゃよかった。急成長したAIスタートアップ100社の特徴をまとめたレポート

1. 技術系・研究者創業者が主流に
- 100社中82社がテクニカルファウンダー
- 58%の企業に研究者経歴保有者が参画
- SaaS時代のMBA卒がCEOでCTOが開発は過去に
- モデル能力・限界を正しく読む力。論文解読し新機能の前倒し検知が可能

2. 売上成長が爆速
- Cursorは12ヶ月で0M、ElevenLabsは22ヶ月で0M（SlackでさえM→0Mに36ヶ月。AIはSaaSの倍以上の速度で伸びる）
- 課題はクラウド推論コストが直撃し、粗利が低い（Lovable35%、Replit23%など）
- Vibe Revenue問題。LOIやPoCをARR扱いするケースも

3. 超スモールチームの高生産性
- Midjourney0Mで40名、Lovable0Mで45名など（SaaS企業の10分の1）
- AIで内部作業の多くを自動化、PM/SDR/CS など中間レイヤーを削減、研究・エンジニア中心のフラット組織
- AI企業は「人ではなく GPU に金を使う」

4. PLGが先、営業が後
- 80%以上がセルフサーブでローンチ
- 開発者ツールは特にPLG型（Cursor, Replit, Devin 等）
- エンタープライズ導入は「社内で勝手に広がってから営業が入る」
- バーティカル系（法務、医療等）は最初から営業

5. Winner takes allではない
- ニーズが細かく分かれ、ユーザーが複数使い分けている。将来的には統合集約の可能性あるが、現時点では市場の広さが勝者を複数許容している

6. 高速ピボットの重要性
- 66%がピボットを経験。 研究者CEOは12ヶ月でピボット（非技術CEOは27ヶ月）
- 機能のほとんどが「モデルに依存」しており、新モデルが出るとプロダクト価値の地形が変わる
- AI時代のピボットは、技術進化に合わせた「乗り換え」に近い

7. 市場はモデル能力の進化順に立ち上がる
- 市場はランダムに発生しない。モデルが必要な能力の閾値を超えた瞬間に市場が一気に解き放たれる
- 創業タイミングはどの能力閾値が破られるかの予測が全て

など

https://t.co/Rf0KtzPXLy December 12, 2025

AI時代のエンジニアが生き残るために必要なのは、「コーディング力」ではなく「価値設計力」なんだよな。

最近は Cursor や Claude にコピペするだけで仕事が進む。仕様理解も設計もコーディングもテストも、ほぼAI任せだ。

その結果「自分の仕事の意味は何なのか？」と悩むエンジニアが増えている。

ただ、もはやコーディングだけがエンジニアの仕事ではなくなる未来はすぐそこだ。

もともとはPMやPdMが担っていた要件定義・仕様策定・設計・UI/UXデザインといった領域も、これからは一人のエンジニアがカバーする範囲としてどんどん広がっていくだろう。

これは“塾講師”と全く同じ構造だ。

昔は「受験対策を教える」だけで価値があった。

しかしYouTube に高品質な無料の授業が溢れた今、
生き残る塾は

・学習計画の設計
・1on1の伴走
・生徒の思考整理

までサービス範囲を広げている。

技術が進化すると、生産性が上がるだけでなく、
「人が担うべき価値」も必然的に変わるのだ。

広告代理店も営業会社もコンサルもそう。
そしてエンジニアも例外ではない。

これまでは
「文法を理解してコードを書ける人」が価値だった。

しかしAIがコードを書くことを当たり前にした今、
そこだけでは価値が小さくなってしまった。

今のエンジニアに求められるのは、”顧客と対話し、体験を設計し、AIを使って実装まで持っていく力”。

まもなくPM とエンジニアの境界線は消失していく。

必要なのは、
「AI にコードを書かせる人」ではなく
「AI を使って価値を生み出す人」になることなのだ。 December 12, 2025

NotionAIはちょっとまえのCursorのテクニックがめちゃくちゃ効果的なことがみえてきたぞ。昔ながらにコンテキストとしてルールを読み込ませその中にトリガーワードをしこみそれをチャットでYamlで定義したアクションリスト発動させることで、ワークフローなみにアクションが進むぞ。そしてぶっちゃけ、昔のRulesの頃の方が細かいアクションいっぱい作ってたから、思い出しながらNotionAIで使ってたらめちゃ便利。WBS作成とかトリガーワードあったわ。そして、WBSをNotionAIでつくったらそのまんま、テーブルでWBSをガントチャート的に変換できるの最強。こういうのもCursorだったら拡張機能とか探してやってたわけなのだが。便利。
というわけで以前Commands版を公開したんだけど、昔のAIPM RulesのほうもNotion版にして公開したい。 December 12, 2025

初学のハードルがちょっと面倒なんですけどcursorってAIが便利なのでいろんな人に試して欲しい(テキストしか読み込んでくれないのが最初だるいのと倭国語化と操作を覚えるのがちょいだるいけどGemini proより真面目な感じがする) December 12, 2025