Cursor在知識庫裡封神

用了那麼多知識管理工具，最後我只留下了 Cursor

我得老實說一句話：Cursor 可能是我這兩年用過最爽的知識庫工具，沒有之一。

它原本是個寫代碼的工具，結果做着做着，把所有知識管理工具都卷沒了——寫筆記、管文檔、搞 RAG、查資料、聯網搜索、調用大模型，統統安排上了。

說實話，我折騰知識工具不是一天兩天了。Obsidian、Notion、Logseq、RemNote，甚至連 Tana 和 Heptabase 我都認真用過。但越用越發現一個道理：複雜的知識系統，不如一個能跑通“工作流”的簡潔工具。

而 Cursor，就是那個能跑通一整套知識處理流程的工具。

爲什麼說它是“天生的知識庫”？

Cursor 是做 AI 編程助手起家的，它有個很明顯的優勢——它默認對你整個項目目錄都是“可見”的。

什麼意思？就是你把一個項目或者一個文檔文件夾打開，Cursor 會自動掃描、索引、甚至把 Markdown 文檔切塊嵌入成向量。代碼和文檔，全都變成它能理解的上下文。

這就比很多傳統知識管理工具要聰明得多——你都不用管它，它就知道哪裡是知識、怎麼用這些知識來回答問題。

換句話說，知識庫該有的 RAG（檢索增強生成）能力，Cursor 是天生具備的，而且還比市面上的一些“RAG 工具”做得更自然更深入。

光能看還不夠，它還能動手寫

更絕的是：它不僅能“讀”文檔，還能直接“寫”進去。

你寫代碼，Cursor 可以自動補全、改錯；你寫文章、寫方案，直接讓它幫你生成或者修改 Markdown，甚至整理已有內容生成摘要，都不是問題。

文檔創作 + 內容檢索 + AI 生成，全在一個地方完成。

不用來回跳轉工具，不用從 Notion 複製到 ChatGPT，再貼回去 Cursor，全自動。

再說點細節上的狠活兒

你可能會問：它真能跑得這麼流暢嗎？有什麼訣竅嗎？

有。

我現在每個項目文件夾裡都會放一個叫 cursorrules.md 的文件。這個文件其實就像給 AI 寫的“工作手冊”，規定清楚它該怎麼幹活。

比如我會寫：

回答前必須先在本地文件夾裡檢索一遍；然後聯網搜索，補全信息；PDF 不好處理？那就調用 Markitdown 插件；問題複雜？那就自動觸發 Sequential Thinking，幫我拆解問題，分步驟整理答案。

甚至我還在這個規則文檔裡放了個處理流程的例子，AI 一看就懂。

這樣一來，每次我問 Cursor 問題，它就像個懂我的搭檔一樣，一步步按流程執行，而且每次結果都讓我驚喜。

用起來像什麼？像自己僱了個研究員

我舉個真實的例子：前幾天我在本地文檔裡整理了一個關於“如何部署個人知識庫”的項目，我直接在 Cursor 裡問它：

它先看了我寫的 Markdown 文檔，發現有些內容比較基礎，然後聯網搜索了幾篇最新教程。再接着，它用 Sequential Thinking 把所有信息梳理成幾個清晰步驟：

重點是，它不是“搜一堆資料給你”，而是把文檔 + 網絡信息 + 自己的理解揉在一起，給出一個結構清晰、邏輯嚴謹的解決方案。

我當時就感嘆：這不比請個實習生強？！

說到底，爲什麼推薦 Cursor？

一方面它的功能真的做得全面，該有的都有：搜索、筆記、聯網、代碼、AI、RAG 全在一個裡頭。

另一方面，它是真正能嵌入到你日常工作流的——不管你是搞技術、做研究，還是寫文檔、總結資料，Cursor 都能做你的“第二大腦”。

說句實在話，這工具一個月也就 20 美元，還支持你接入自己的大模型 API Key。以我過去一年體驗下來，這是目前性價比最高的 AI 助理 + 知識庫組合，沒有之一。

最後說一句

我知道現在 AI 工具百花齊放，各種插件、工作流、工具鏈應接不暇，但迴歸本質，我們真正需要的是：一個能理解你文件、幫你提煉知識、還能協助你創作的工具。

Cursor 做到了。而且，它還在不斷進化。

所以如果你還在被一堆知識工具綁架，推薦你試試 Cursor，把所有知識處理交給它，專心去思考和創造。