摘要： 本课程主要讲解Cursor简介，Cursor下载安装，Cursor生成helloWorld网页，Cursor会话里的Cursor会话里的Agent,Plan,Debug,Ask区别以及使用，Cursor常用模型介绍，Cursor模型会话上下文介绍，以及最后利用Cursor Opus4.6快速生成一个Java项目 -SpringBoot4+Vue3的学生信息管理系统，利用Cursor Opus4.6快速生成一个Python项目 - Flask2+Vue3的学生信息管理系统。《Cursor+Claude AI编程 快速上手教程 视频教程》 我们选择模式的时候，会看到一个 200k context windows

1. 基础概念 Context Windows（上下文窗口） 指的是 AI 模型一次性能处理的最大文本量，200K 表示：

200,000 tokens（约 15-20 万单词） 相当于 150-200 页技术文档 在 AI 语境中：

1 token ≈ 0.75 个英文单词 1 token ≈ 2-3 个中文字符 代码通常更紧凑：100 行代码约 500-800 tokens

1. 200K Context 的实际意义 优势

大家好，我是锋哥。最近连载更新《Cursor+Claude AI编程 快速上手教程》技术专题。

本课程主要讲解Cursor简介，Cursor下载安装，Cursor生成helloWorld网页，Cursor会话里的Cursor会话里的Agent,Plan,Debug,Ask区别以及使用，Cursor常用模型介绍，Cursor模型会话上下文介绍，以及最后利用Cursor Opus4.6快速生成一个Java项目 -SpringBoot4+Vue3的学生信息管理系统，利用Cursor Opus4.6快速生成一个Python项目 - Flask2+Vue3的学生信息管理系统。这个作为Cursor入门介绍和简单实战，让大家一天时间快速上手Cursor AI编程。后面我们将会发布高级的Cursor AI编程实战，会讲道一些实用的高级技巧。《Cursor+Claude AI编程 快速上手教程 视频教程》

我们选择模式的时候，会看到一个 200k context windows

1. 基础概念

Context Windows（上下文窗口） 指的是 AI 模型一次性能处理的最大文本量，200K 表示：

• 200,000 tokens（约 15-20 万单词）
• 相当于 150-200 页技术文档
• 或 3000-5000 行代码

2. Tokens 是什么？

在 AI 语境中：

• 1 token ≈ 0.75 个英文单词
• 1 token ≈ 2-3 个中文字符
• 代码通常更紧凑：100 行代码约 500-800 tokens

3. 200K Context 的实际意义

优势：

# 场景1：完整项目理解
# 200K 可以容纳：
# - 整个中型项目代码（约 30-50 个文件）
# - 技术文档
# - 依赖说明
# - 错误日志

@src/                  # 整个源码目录
@docs/                 # 所有文档
@package.json          # 依赖配置
# 提问：基于整个项目结构，如何实现新功能 X？

场景2：长会话历史

对话轮次     tokens消耗    剩余容量
第1轮：       5,000       195,000
第5轮：      25,000       175,000  
第20轮：     80,000       120,000
第50轮：    150,000        50,000

4. 200K 与之前版本的对比

实际影响：

// 以前（32K限制）：
// 只能分析：当前文件 + 2-3个相关文件
// 对话：约 20-30 轮后需要重置

// 现在（200K）：
// 可以分析：整个项目 + 所有文档
// 对话：50-100 轮完整对话历史
// 多任务：连续多个复杂任务

5. 在 Cursor 中的具体应用

a. 智能项目分析

# 一次性理解完整项目
@整个项目文件夹
@技术设计文档.md
@API文档.md
@错误日志.txt

# 提问：分析项目架构瓶颈并提出优化方案
# AI 可以基于所有材料给出综合建议

b. 长流程开发

// 从需求到实现的完整流程：
// 1. 分析需求文档（10K tokens）
// 2. 设计数据库结构（5K tokens）
// 3. 设计 API 接口（8K tokens）
// 4. 实现业务逻辑（15K tokens）
// 5. 编写测试用例（7K tokens）
// 总消耗：约 45K tokens，仍在 200K 内

// AI 能记住所有步骤的上下文

c. 复杂的重构任务

# 重构涉及的文件：
# - model.py (3K tokens)
# - service.py (4K tokens)
# - controller.py (2K tokens)
# - test files (5K tokens)
# - 文档说明 (2K tokens)
# - 历史讨论 (3K tokens)

# 总：19K tokens，AI 能理解所有关联

6. 如何最大化利用 200K Context

策略1：分层级加载

# 第一层：核心代码（约 50K）
@src/core/
@package.json

# 第二层：工具和配置（约 20K）
@src/utils/
@config/

# 第三层：测试和文档（约 30K）
@tests/
@docs/

# 保留 100K 给对话历史

策略2：智能上下文管理

// 使用 .cursorrules 优化
{
  "priority_files": [
    "src/",
    "package.json",
    "README.md"
  ],
  "exclude_patterns": [
    "node_modules/",
    "*.log",
    "dist/"
  ],
  "max_tokens_per_file": 5000
}

策略3：分阶段对话

阶段1：项目概览（消耗 30K）
   - 加载项目结构
   - 理解业务逻辑

阶段2：具体开发（消耗 50K）
   - 实现功能A
   - 实现功能B
   - 编写测试

阶段3：优化调试（消耗 40K）
   - 性能优化
   - 错误修复
   - 文档更新

7. 实际容量计算示例

一个中型 React 项目：

文件类型        数量    平均大小    总tokens
.tsx 组件       20     150 行      15,000
.ts 工具类      15     80 行       7,500
.css/scss       10     100 行      5,000
配置文件         5     50 行        1,500
测试文件        25     50 行       7,500
文档            -      -          10,000
node_modules    -      排除        0
-----------------------------------------
项目总计：                   约 46,500 tokens

剩余容量：200,000 - 46,500 = 153,500 tokens
可用于：长达 100+ 轮对话

8. 注意事项

性能影响：

• 200K 满载时响应可能变慢
• 建议保持实际使用在 100-150K 最佳区间
• 定期清理不必要的上下文

成本考虑：

• 更大的 context 意味着更高的 API 成本
• Cursor 已优化计费策略

最佳实践：

# 1. 开始新项目时
@整个项目代码
# "请理解我的项目结构"

# 2. 开发过程中
@相关文件 + 最近修改
# "基于这些代码，实现..."

# 3. 定期清理
/clear   # 重置上下文但保留知识
/new     # 全新会话

9. 技术实现原理

输入层：[你的代码 + 问题 + 历史] → Tokenization
        ↓
嵌入层：向量化表示（约 200K tokens）
        ↓
注意力层：全局关系建模
        ↓
输出层：生成回答

关键特点：

• 真正的 200K 理解，不是简单的缓存
• 跨文档引用能力增强
• 长期记忆更稳定