首先，什么是上下文窗口（Context Window）？它与在 Cursor 中高效编码有何关联？
从宏观视角来看，大语言模型（LLM）是一种通过海量数据集学习文本模式的人工智能模型，其核心能力是预测和生成文本。这类模型通过理解用户输入，基于历史学习模式提供代码或文本建议，这正是驱动 Cursor 等工具的底层技术。
**Token（令牌）**是这些模型的输入与输出单元。它们通常是文本片段（多为单词的组成部分），由 LLM 逐个处理。模型并非一次性读取完整句子，而是基于前序 Token 预测下一个 Token。
若想观察文本如何被 Token 化，可使用 此工具 进行可视化分析。
（图示说明：通过 Tokenizer 工具可直观查看文本的分词过程）
什么是上下文？
在 Cursor 中生成代码建议时，"上下文"（context）指的是提供给模型的信息（以"输入令牌"的形式），模型利用这些信息来预测后续内容（以"输出令牌"的形式）。
上下文主要分为两种类型：
- 意图上下文：定义用户期望从模型获得的结果。例如，系统提示词通常作为高层次指令，指导模型的行为方式。Cursor 中的大部分"提示词"都属于意图上下文。例如"将按钮颜色从蓝色改为绿色"就是典型的意图陈述，具有指导性。
- 状态上下文：描述当前世界的状态。向 Cursor 提供错误信息、控制台日志、图像和代码片段等都属于状态上下文。这类上下文是描述性的， 而非指导性的。
这两种上下文通过描述当前状态和期望的未来状态协同工作，使 Cursor 能够生成有价值的编码建议。
- 在代码相关位置添加
print("debugging: ...")语句 - 使用终端运行代码或测试
Agent 会读取终端输出并决定后续操作。核心思想是让 Agent 能够访问实际的运行时行为，而不仅仅是静态代码。
核心要点
- 上下文是 AI 高效编程的基础，由意图（你想实现的目标）和现有状态（当前代码现状）共同构成。同时提供这两者能帮助 Cursor 做出精准预测。
- 使用精准的 @ 符号上下文（@code、@file、@folder）来精确引导 Cursor，而非单纯依赖自动上下文收集机制。
- 将可复用的知识沉淀为团队规则，通过模型上下文协议（Model Context Protocol）扩展 Cursor 的能力边界，实现与外部系统的深度连接。
- 上下文不足会导致臆测或低效，而过多的无关上下文会稀释有效信号。需在两者间找到最佳平衡点以获得最优结果。