用 Cursor、Kiro 这些 AI IDE 的人越来越多了，但很多人用着用着就觉得"不好使"——生成的代码不对、不理解我的项目、答非所问。

大部分情况不是 AI 不行，是你喂给它的上下文不对。

AI 的上下文窗口（Context Window）是有限的。Claude 是 200K token，GPT-4 是 128K。听起来很大？一个中型前端项目 src 目录随便就有几万行代码，全塞进去根本不现实。

所以关键问题是：在有限的窗口里，放什么信息进去？

我踩过的坑：

❌ 错误做法：把整个文件夹丢给 AI
“@src/view/member 帮我在这个目录下加一个新页面”
→ AI 读了一堆无关文件，上下文被垃圾信息占满，生成质量反而下降

✅ 正确做法：精确喂养

1. 给它一个同类页面当范例（“参考这个文件的结构”）
2. 给它相关的类型定义（接口的 Request/Response 类型）
3. 给它项目规范（命名规则、目录规则）
4. 告诉它不需要知道的东西（“不用管路由配置，我自己加”）

一个实用技巧：写"负面约束"比写"正面要求"更有效。

比起说"请用 TypeScript 写，用 antd 组件，用 dayjs 处理日期"，不如说：

• “不要用 any 类型”
• “不要用 moment”
• “不要用 class 组件”
• “不要在组件内直接调接口，走 service 层”

为什么？因为 AI 在没有约束时会"发散"，给它边界反而能让它在正确的范围内生成。

更高级的做法：把这些约束固化成配置文件

我在项目里维护了一份 steering 文件（类似 .cursorrules），里面写清楚了技术栈、目录结构、编码规范。

AI IDE上下文管理策略对比

AI IDE 每次对话自动加载，不需要我手动 @ 任何东西。

这样每次对话的有效上下文就是：

• 自动加载的项目规范（固定开销，约 2K token）
• 我手动指定的参考文件（1-2 个，约 3K token）
• 我的具体需求描述（约 500 token）

总共不到 6K token，但信息密度极高。比你把整个 src 丢进去效果好 10 倍。

💬 你们用 AI IDE 时有没有总结出什么"喂上下文"的技巧？