Cursor 應用場景：Plan Mode、Agent、Rules、MCP 與 Cloud agents 怎麼放進開發流程

Cursor 的價值不是「幫你寫幾行 code」，而是把 Plan Mode、Agent、Rules、MCP、Cloud agents 放進一條可驗證的開發流程。最適合先導入的任務，是那些本來就需要讀 repo、拆步驟、改多檔、跑測試與回報差異的工作。

先用真實 repo task 測，不要用玩具題

如果你只讓 Cursor 回答語法問題，很難看出它和一般聊天機器人的差異。更好的測試方式是拿一個真實 issue，要求 Agent 先讀相關檔案、列出 plan、標明會改哪些位置，再開始動手。

不要把 Agent 當成一次性聊天視窗。Cursor Agent 最適合被放進「計畫、修改、驗證、收斂」的循環，而不是每次都從零丟一句模糊需求。

場景 1：補測試、修 bug、跨檔案重構

這是 Cursor 最值得先導入的場景。你可以讓 Agent：

• 讀取錯誤訊息、相關測試與受影響檔案
• 先說明 bug 根因與修法選項
• 一次處理補測試、修 bug、跨檔案重構
• 修改後直接跑 lint、unit test 或 e2e test

這類任務的重點不是速度，而是讓 Agent 把修改理由和驗證結果一起留下來，降低 review 成本。

場景 2：Rules / AGENTS.md / Team rules

個人專案可以先用 project rules 或 AGENTS.md 固定規範，例如測試指令、檔案邊界、命名習慣、不要改哪些資料夾。團隊導入時，Team rules 則用來統一 coding style、隱私要求、review 流程與資料邊界。

如果每個人都用不同方式指揮 AI，輸出會很難維護；Rules 的價值就是把「口頭習慣」變成 repo 可讀的工作契約。

場景 3：MCP、Skills、Hooks 連進現有工具

Cursor 不應孤立在 IDE 裡。當你需要查 issue、讀文件、跑內部工具或把特定 SOP 固定下來，可以用 MCP、Skills、Hooks 把外部上下文接進開發流程。

實務上建議先接一個最常用的資料源，不要一開始就把所有系統都串上。先驗證它是否能減少切換與重做，再擴大。

場景 4：Cloud agents / Automations

Cloud agents 適合非即時、可明確驗收的工作，例如整理 PR、補測試、重構小範圍模組、更新文件或跑一批機械式修改。這類任務要有清楚輸入、完成條件與測試指令。

不適合丟給 Cloud agents 的任務，是需求還在變、沒有驗收標準，或需要大量產品判斷的工作。

場景 5：Bugbot 做 agentic code review

Bugbot 的角色不是取代人類 review，而是先抓出明顯風險：漏測、邏輯分支、型別邊界、資料遷移與 API 行為改變。適合放在 PR 前後，作為人工 review 的第一層濾網。

場景 6：Tab / next edit flow

Tab 補全和 next edit flow 適合處理低風險、高重複的局部修改，例如跟著既有 pattern 補欄位、調整型別、改文案、補 import。它不應取代 Agent 對跨檔任務的計畫能力，而是用來降低日常微修改摩擦。

導入順序建議

1. 先用 Agent 完成一個真實 bug fix。
2. 把測試與 repo 規則寫進 Rules 或 AGENTS.md。
3. 再接 MCP、Skills、Hooks，讓上下文來源穩定。
4. 最後才把 Cloud agents / Automations 放進非同步任務。

判斷是否成功

Cursor 導入成功的訊號不是「AI 寫了很多 code」，而是 PR 更容易 review、測試更完整、重複修改變少，而且團隊能用同一套規則重現結果。