一个提示词让 Cursor 跳出反复横跳

Cursor 中使用 Debug

在 Cursor 里调试遇到难题？试试这个神奇提示，文末放的有英文版本

Prompt:

思考 5-7 种可能导致问题的来源，并根据可能性、对功能的影响以及在类似问题中的出现频率进行优先排序。仅考虑与错误日志、最近代码变更和系统约束相匹配的来源。忽略外部依赖，除非日志明确指向它们。

一旦缩小到 1-2 个最可能的来源，将其与历史错误日志、相关系统状态和预期行为进行交叉验证。如果发现不一致，调整你的假设。

在添加日志时，确保它们被策略性地放置，以便同时确认或排除多个潜在原因。如果日志不支持你的假设，请先提出替代的调试策略，再继续深入分析。

在实施修复之前，先总结问题现象、经过验证的假设，以及预期的日志输出，以确认问题是否真正得到解决。

这样可以确保你在修复代码之前，先进行充分的诊断，不会直接跳到解决方案。

为什么这个提示很有效？

这个提示融合了 结构化推理、迭代式问题解决 和 验证方法，符合 Pattern Language 框架 中的多个有效提示模式。以下是详细解析：

1. 情境设定（Contextual Anchoring）

声明目标 & 设定约束 任务被清晰地定义为： “思考可能的原因 → 确定最可能的来源 → 通过日志验证假设 → 再进行修复。” 这样避免了 AI 直接跳到代码实现，而是先确保正确识别问题。

1. 组织思维（Organized Thought）

层次化拆解（Task Decomposition） 任务被拆分成三个明确的步骤： 1. 识别多个可能的错误来源（探索性推理）。 2. 筛选出最可能的原因（优先排序 & 精炼）。 3. 通过日志验证假设（验证环节）。 这种方式能降低调试的复杂度，避免一开始就做出错误的假设。

按步骤引导（Sequential Guidance） 提示要求 AI 逐步进行，确保： • 不会直接假设问题的根本原因。 • 先验证假设，再进行代码修复。

1. 逐步澄清问题（Incremental Clarity）

分层提示（Layered Prompting） 提示语要求 AI 先 广泛列举（5-7 个可能原因），然后 缩小范围（1-2 个最可能的来源），最后 进行验证。 这种方法能保证 AI 逐步收敛问题，而不是一次性给出单一答案。

迭代修正（Iterative Correction） 要求 在修复代码之前先添加日志，这相当于内置了一个 自我检查机制，可以避免 AI 直接跳到不正确的解决方案。

1. 保持逻辑一致性（Consistency & Coherence）

强制逻辑连续性（Enforce Logical Continuity） 要求在找到 最可能的原因 之前 不能直接修改代码，这样 AI 就不会： • 过早做出武断假设。 • 偏离从问题识别到修复的逻辑链。

验证 & 可靠性（Verification & Robustness） “添加日志来验证你的假设” 形成了一个 反馈闭环，确保： • 任何修复行为都有数据支持。 • Debug 过程基于 真实证据 而非主观推测。

1. 自我思考 & 反思（Meta-Thinking & Self-Reflection）

自我修正（Self-Correction Prompts） 要求 AI 先评估假设，再行动，避免因误判而浪费调试时间。

信心评估（Confidence Appraisal） 通过 日志验证，AI 需要 在继续修复之前 先确认自己的假设是否可靠，从而增强问题定位的准确性。

总结：这个提示语有哪些强大之处？

提示模式	作用	AI 的行为影响
声明目标 & 设定约束	定义调试流程	避免 AI 直接跳到代码修复
层次化拆解	将问题拆分为诊断、筛选和验证	形成系统性调试思维
按步骤引导	强制 AI 按逻辑顺序行动	避免思维跳跃
分层提示	先广泛探索，再逐步缩小范围	防止 AI 只关注单一可能性
迭代修正	通过日志验证假设	防止错误修复方案
验证 & 可靠性	确保调试有数据支持	提高问题修复的准确性
自我修正	让 AI 先确认假设再行动	避免逻辑错误

如何让这个提示语更强？

如果想让调试流程更加严谨，可以再优化：

• 增加明确的优先级标准（比如根据日志出现的频率筛选最可能的错误来源）。
• 添加验证后总结步骤（在修复代码前，先总结日志确认了什么）。

这条提示语已经相当强大了，你可以进一步优化它。

优化后的英文版本：

Reflect on 5-7 different possible sources of the problem, prioritizing them based on likelihood, impact on functionality, and frequencyinsimilar issues. Only consider sources that align with the error logs, recent code changes, and system constraints. Ignore external dependencies unless logs indicate otherwise.

Once you've narrowed it down to 1-2 most likely sources, cross-check them against previous error logs, relevant system state, and expected behaviors. If inconsistencies arise, refine your hypothesis.

When adding logs, ensure they are strategically placed to confirm or eliminate multiple causes. If the logs do not support your assumptions, suggest an alternative debugging strategy before proceeding.

Before implementing a fix, summarize the issue, validated assumptions, and expected log outputs that would confirm the problem is solved.

最早的中英文版本：

英文版本：

Reflect on 5-7 different possible sources of the problem, distill those down to 1-2 most likely sources, andthenadd logs to validate your assumptions before we move onto implementing the actual code fix

中文版本：

思考 5-7 种可能导致问题的原因，将它们缩小到 1-2 个最有可能的来源，然后添加日志来验证你的假设，再继续实现代码修复