仓颉编程语言在Cursor中的AI智能开发实践指南 原创 精华

仓颉编程语言在Cursor中的AI智能开发实践指南

📖 前言

7月31日，华为仓颉编程语言正式开源，包含运行时、标准库、编译器和stdx等完整组件，同时还提供了丰富的语料库资源。作为一门全新的编程语言，目前主流AI模型（如Qwen、DeepSeek、Claude等）对仓颉语言的支持还相对有限，这就需要我们为AI编程工具提供充足的文档和语料支持。

Cursor 是一款革命性的AI驱动代码编辑器，它能够深度理解您的代码库，并通过自然语言交互帮助开发者更高效地编写代码。只需简单描述您的需求，Cursor就能为您生成相应的代码实现。

作为一名深度使用Cursor半年的开发者，我深刻感受到了它的强大之处。它不仅能显著减少工作量，还能提升代码质量。如果能让Cursor支持仓颉语言，那么许多陈旧系统的重构工作将变得前所未有的高效。

💻 环境配置

🖥️ 测试环境

• 设备
  MacBook Air (Apple M2, 16GB内存)
• 操作系统
  macOS Sequoia 15.5
• Cursor版本
  1.3.9
  

🛠️ 第一步：环境安装配置

1.1 安装Cursor编辑器

1. 访问 Cursor官网
2. 点击下载按钮，获取适合您系统的安装包
3. 完成安装后，注册或登录Cursor账户
4. 新用户可免费体验2周Pro版本

1.2 下载仓颉开发环境

1. 访问 仓颉官网

2. 下载以下组件：

• LTS Version
  (长期支持版本)
• VSCode Plugin
  (编辑器插件)

1.3 配置仓颉运行环境

安装仓颉SDK

将下载的​​cangjie-sdk​​放置到合适位置（建议放在用户根目录），

并配置环境变量：

在~/.zshrc文件中添加以下配置source ~/cangjie/envsetup.sh

source ~/cangjie/envsetup.sh

使环境变量生效

source ~/.zshrc

验证安装

cjc -v

如果正常显示版本信息，说明环境配置成功。若提示命令未找到，请检查路径配置。

🔌 第二步：插件安装与配置

2.1 安装仓颉VSCode插件

由于Cursor基于VSCode开发，可以直接使用VSCode插件：

1. 在VSCode插件市场搜索"Cangjie"

2. 点击安装插件

2.2 导入插件到Cursor

1. 打开Cursor设置：Cursor Settings → General → Import Settings from VS Code
2. 导入完成后，在Cursor中即可看到"Cangjie"插件

📚 第三步：配置文档语料库

3.1 添加仓颉官方文档

访问 仓颉语料库，将以下文档逐一添加到 Cursor Docs：

3.2 配置智能规则

💡 规则来源: 知乎文章
📥 下载地址: Cursor配置文件

添加Total_Rules

1. 创建新规则，命名为totalrules
2. 复制Total_Rules.txt 内容到规则中
3. 填写描述信息，将alwaysApply 设置为 true
4. 保存配置

添加System Prompt

同样方式添加 ​​System prompt.txt​​ 内容。

🎯 实战演练

🔄 案例一：冒泡排序算法实现

创建新项目文件夹 ​​cangjie_cursor​​，使用Cursor打开：

配置交互环境

• 模式
  Agent
• 模型
  Auto
• Add Context
  选择所有已配置的docs文档库

提示词

请帮我使用仓颉编程语言实现一个数组的冒泡排序，入参为一组100以内的数组，以空格分隔，完成排序后进行控制台输出

实现效果

✅ Cursor成功生成了完整的冒泡排序实现
✅ 自动进行编译测试
✅ 运行结果符合预期

看一下效果（第一次翻车了，发现刚刚的rules没有保存，仅凭docs还是不行，切记切记）

目前cursor已经实现了函数，实际运行结果符合预期，同时cursor还自己编译测试了结果。

🌐 案例二：HTTP接口服务

需求描述

请帮我实现一个基于仓颉编程语言的HTTP接口服务：- 请求方式：POST- 接口路径：/api/test  - 请求参数：{name: "xxx"}- 返回逻辑：  - 如果name为"Cangjie"，返回"Hello Cangjie"  - 其他情况返回"Hello World"

🔄 第一次尝试: 仅依靠docs文档，实现不够完善，因为未找到net库 所以cursor一直在基于自己的理解实现，最后以失败告终

虽然Cursor实现过程有点长，但是Cursor一直在很努力的编译修改错误，终于在第三次完成并通过编译，实现了这个功能

我们来看一下这个代码

整体看还是很规范的，各个http函数的方法处理皆有，同时这个可能是标准库的json文档导入有点问题，所以后面的json解析部分，是Cursor使用用编码自己做的解析

看一下效果

启动服务

使用curl测试一下接口

发现无法连接服务，那我让cursor自己修复一下

目前http_server编译可以通过 但是使用curl测试运行后，报错如下curl: (7) Failed to connect to localhost port 8080 after 0 ms: Couldn't connect to server请帮我进行修复一下

long long time later 

cursor还是没有实现，放弃了，初步怀疑是文档还是不行

那就上大招

添加文档到当前工程，并在提示词上面增加为上下文

这次是基本实现了

实现了一个http服务 并对请求和响应做了函数处理，并且还自己写了一个测试程序

实际测试一下

结果全部正确

📊 总结与展望

✅ 成果总结

通过本次实践，我们成功在Cursor中搭建了仓颉语言的AI智能开发环境：

目前通过环境搭建，在Cursor中基于仓颉的语料库，实现智能化的编程开发，基本上可行的，可以帮我我们在仓颉开发中进行提效的。

🔮 未来规划

后续，我将继续使用其他AI编程工具，探索在仓颉智能化开发实践，包括：

• Trae
• CodeBuddy
• Kiro

参考文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/1934651402686297494