Ai Driven Development With Cursor

前言

AI辅助编程或许至今还有诸多的问题，但还是值得开发者进行尝试。本文不讨论是否AI编程会取代程序员，仅通过一些例子展示程序员可以用AI提升做事效率的空间，能利用好这些工具的人在很多应用级创意实施应该会变得更加容易。

辅助系统理解

要点：

• 快速对现有项目代码、架构进行理解

• 快速发现项目亮点、技术局限性

示例：解读项目company-research-agent架构

GitHub - pogjester/company-research-agent: An agentic company research tool powered by LangGraph and Tavily that conducts deep diligence on companies using a multi-agent framework. It leverages Google's Gemini 2.0 Flash and OpenAI's GPT-4.1 on the backend for inference.

采用gemini-2.5-pro对company-research-agent项目进行解读（该项目我之前从未阅读过源码）

Agent决定分三步走：

1. 检查当前项目结构

2. 识别关键组件

   • backend

3. 定义核心应用部件

主要项目目录识别

• backend

• ui

关键组件分析

后端服务入口application.py

核心研究流程（agent）

整体项目总结

项目问题和改进点识别

改进点：

项目开发

Project1: 前端页面编写-80种鹅的做法

基于o3

团队规范

• 测试用例编写

• Github提交并撰写提交记录

• 文档化