前几天，有个朋友问我一个需求，这个需求能帮他们节省不少人力成本。

很简单：用程序翻译 Excel 文件，保持原格式不变，一定要免费、操作方便。

作为一个程序员，我本能地想到：读取 Excel、调用翻译 API、写回文件，也就这三步。

于是我打开 Cursor，把脑海里的想法发给它。结果翻车了。

启动后各种报错，一个错误修复后继续报下一个错，根本停不下来...

一个看似简单的需求，背后隐藏着很多细节要处理。我作为程序员都要折腾半天，更别说没有开发经验的新手了。

但这一次，我用了一个新方法 —— "逐步反馈法"。

通过让 AI 先帮我拆解需求、设计验证方案，再一个功能点一个功能点地推进，整个开发过程顺畅得让我自己都惊讶。

今天，我就结合这个真实案例，分享一下如何用 逐步反馈法 来驾驭 Cursor。

一、分析需求 

对于我们这些程序员或产品经理来说，

凭借从业经验，通过文档、设计、思维导图等工具，可以把需求表达得清晰明了。

但对于新手来说，

他们往往只知道自己遇到了什么问题，想开发一个工具来解决痛点，却常常想不全功能。

于是我开发了这个 GPTs，它可以帮助我们快速分析需求，拿到 MVP 功能清单。

我们拿翻译 Excel 这个需求来试试。

首先 AI 帮助我分析了需求的主要目标和痛点。

并给出了每个核心功能的 功能描述、验证反馈，技术实现建议。

有一个点很重要：验证方式。

利用测试驱动开发的思路， 规范 Cursor 生成代码的方向。

二、逐步开发 

开发前需要注意，Cursor 要能够正常使用、已经安装好 Python 3.9 左右的版本。

一）上传 Excel

接下来，我们把需求分析和第一个功能整理成提示词发给 Cursor。

为了避免与未来其他 Python 项目产生依赖冲突，我们还是按规矩创建虚拟环境。

python3 -m venv venv

source venv/bin/activate

接下来，根据上一步提示词生成的结果安装对应的依赖包，再启动项目。

根据控制台提供的链接地址，我们参照 Cursor 提供的验证方式，打开浏览器进行验证。

第一步，小试牛刀，搞定～

二）内容翻译

接着根据 ChatGPT 给出的功能解析，整理提示词。

这里重点说一下，这次翻译我使用了智谱的免费模型 —— glm-4-flash。

在编写提示词时，咱们得从官方获取代码案例，要把请求结果和响应数据都提供完整。

地址：https://bigmodel.cn/dev/api/normal-model/glm-4

接下来，生成代码之后，我们要依据 Cursor 的提示词安装新的依赖，然后重新启动代码。

不妙，出错了。

别慌，我过去写过很多篇关于 AI 编程主题的文章，都提到了纠错的思路。

错误一定要说清楚：你在什么地方做了什么操作，什么地方出现了什么错误。

按照验证方式继续测试当前功能。

这一步，只是将所有行翻译完成后，在项目代码中生成了翻译后的文件。

但是好像有点问题，译文怎么跑到 C 列了，明明应该出现在 B 列才对。

把现象反馈给 Cursor，并让它修复。

搞定。

三）文件下载

前两步核心功能取得了成功，所以这个下载功能也就容易多了。

得到 Cursor 提供的启动和验证方式。

验证通过。过程比想象中要更加顺畅～

但是页面还是太粗糙了，接下来我们来优化下。

四）优化页面

提供优化页面的提示词。

页面风格好看多了。

五）补充相关文件

还没完呢，咱们这个工具是要提供给别人使用的。

我们总得把需要安装哪些依赖包说清楚吧。

总得整一份 README 介绍功能有哪些、 怎么安装和启动、怎么使用的吧？

请帮我生成requirement.txt，并生成readme文件，介绍工具的功能、安装、启动方式，以及使用方式。

意外的是，我试了好几次，README.md 无法直接生成。

还好提供了内容，所以我只能手动创建一下。

我用 Typora 预览了一下，效果还行。

最后还有一步，要将核心参数提取到配置文件中，这样方便快速配置。

这一点经常被开发者忽略，如果有一些参数需要经常调整，总不能每次都在一堆代码里去找参数的位置吧？

一个配置文件，多么清爽呀 ~

请帮我将关键参数提取出来放在一个配置文件中，方便修改。

三、总结 

到这里，相信你已经掌握了如何用逐步反馈法来驾驭 Cursor。

从需求拆解、MVP 验证，再到逐个功能点的开发，每一步都能获得及时反馈。

让开发过程不再是漫无目的的调试，不再是看不见尽头的 Bug。

我是 🐼 熊猫 Jay，希望这篇文章能帮助你重新认识 Cursor 。

如果你也有类似的经历，欢迎在评论区分享，说不定你的经验会帮助到更多同路人。