# 影片筆記：Cursor隐藏玩法：Claude Code + cc switch 小白基础教程

## 一句話總結

講者示範如何在 Cursor 中安裝 Cloud Code 與 CCSuite 插件，配置第三方 API（如 MiniMax），並透過 Cloud Code 的「Blind Mode（頭腦風暴）」功能，將 Notebook.lm 的筆記數據逐步引導 AI 生成結構化的 Skill，最終驗證該 Skill 在觸發特定關鍵詞時能自動調用並生成防幻覺提示詞模板。

## 核心重點

1.  **環境搭建**：在 Cursor 中通過輸入框指令安裝 Cloud Code 和 CCSuite 插件，並配置模型 API Key（以 MiniMax 為例）。
2.  **交互介面**：Cloud Code 提供右側對話框、終端連接及「Blind Mode」功能，用於處理複雜需求。
3.  **Skill 創建流程**：
    *   定義目標：抓取 Notebook.lm 數據生成 Skill。
    *   數據處理：由於 Notebook.lm 無公開 API，採用手動複製粘貼筆記內容至對話框的方式提供數據。
    *   AI 輔助：利用 AI 識別需粘貼的內容區域，並逐步規劃 Skill 結構。
4.  **Skill 驗證**：生成的 Skill 設置為全局安裝，當對話中出現「提示詞」、「幻覺」等關鍵詞時自動觸發，成功輸出包含規則、引用、執行度等結構的防幻覺提示詞模板。

## 詳細大綱

### 一、 環境準備與安裝
*   **插件安裝**：
    *   在 Cursor 創建項目文件夾。
    *   在輸入框指示 Cursor 安裝 **Cloud Code** 和 **CCSuite**。
    *   確認安裝成功的標誌是出現圖形化介面（講者稱為 ROGO）。
*   **啟動與配置**：
    *   點擊桌面圖標啟動 CCSuite。
    *   進行模型添加與 Skill 添加設置。
    *   選擇模型接入方式：
        *   官方渠道 API。
        *   第三方 API 服務商。
        *   國內模型（講者提及 Deep-Sea, Gip, MiniMax 等）。
*   **API Key 配置範例**：
    *   以 **MiniMax** 為例，獲取官方渠道的 API Key。
    *   在 CCSuite 中複製並粘貼 API Key，完成模型關聯。

### 二、 Cloud Code 交互介面介紹
*   **界面佈局**：
    *   右側為常用 AI Chat 對話框及 AI 工具分區。
    *   需通過「應用擴展」下拉菜單找到並打開 Cloud Code 交互頁面。
*   **核心功能**：
    *   對話輸入框：進行需求對話。
    *   終端連接：可打開電腦終端執行需求。
    *   **Blind Mode（盲點模式/頭腦風暴）**：右下角重要功能，用於反饋需求場景問題，進行頭腦風暴對接。

### 三、 創建 Skill 的實戰演示
*   **初始需求定義**：
    *   目標：製作一個 Skill，抓取 Notebook.lm 筆記數據並生成 Skill。
    *   推薦工具：講者推薦使用 **Tabless**（認為非常好用）。
*   **結構規劃與數據獲取**：
    *   AI 詢問數據獲取方式（Notebook.lm 無公開 API，無法直接程序化抓取）。
    *   討論選項：選擇手動複製粘貼筆記內容。
    *   確認 Skill 類型與結構。
*   **數據填充與優化**：
    *   操作：打開 Notebook.lm，全選相關筆記內容，多次複製粘貼至對話框。
    *   原則：內容越多越完整，生成的 Skill 質量越高。
    *   若遇困惑（不知該粘貼何處）：提供截圖給 AI，讓 AI 識別需粘貼的內容區域。
*   **Skill 生成與安裝**：
    *   AI 總結問題與答案，逐步實現規劃。
    *   確認安裝位置：選擇「全局」（Global），以便在後續 AI 項目中重複調用。
    *   生成結果：
        *   主文件（Main file）。
        *   詳細模式參考文件（Detailed mode reference file）。
    *   文件結構包含：核心原則、策略、應用場景。

### 四、 Skill 驗證與應用
*   **觸發測試**：
    *   在 Cloud Code 中輸入指令，要求生成「防幻覺（Anti-Hallucination）」的提示詞。
    *   關鍵詞觸發：當提到「提示詞」、「幻覺」、「prompt」等關鍵詞時，自動觸發剛才生成的 Skill。
*   **輸出結果驗證**：
    *   生成通用的防幻覺提示詞模板。
    *   基於文檔和知識庫問題場景。
    *   輸出格式包含：規則 123、引用回答、執行度、實用說明、做法核心原則。
*   **結論**：
    *   Skill 已成功封裝並生效。
    *   下期預告：探討項目中更巧妙的方法。

## 工具 / 模型 / 名詞整理

*   **Cursor**：代碼編輯器/IDE。
*   **Cloud Code**：Cursor 的插件/功能組件。
*   **CCSuite**：與 Cloud Code 關聯的管理套件。
*   **App Store**：應用市場。
*   **MiniMax**：推薦的國內模型供應商。
*   **Deep-Sea**：推薦的模型。
*   **Gip**：推薦的模型。
*   **Notebook.lm**：講者使用的筆記工具。
*   **Tabless**：講者推薦的工具（具體功能未詳述，僅提及好用）。
*   **Skill**：用戶自定義的 AI 技能/腳本。
*   **API Key**：應用程序接口密鑰。
*   **Prompt**：提示詞。
*   **Blind Mode**：Cloud Code 中的功能模式。
*   **ROGO**：安裝成功後的圖形介面描述。
*   **Nodebook.lm**：逐字稿中出現的拼寫變體，指代 Notebook.lm。
*   **CSCSWITZ**：逐字稿中出現的拼寫變體，指代 CCSuite。
*   **Clock code**：逐字稿中出現的拼寫變體，指代 Cloud Code。

## 操作流程整理

1.  **安裝插件**：在 Cursor 輸入框指示安裝 Cloud Code 和 CCSuite，確認出現 ROGO 圖形介面。
2.  **配置模型**：啟動 CCSuite，選擇模型接入方式（官方/第三方/國內模型），以 MiniMax 為例，複製 API Key 至 CCSuite 完成關聯。
3.  **打開交互頁面**：通過「應用擴展」下拉菜單打開 Cloud Code 交互頁面。
4.  **定義需求**：在對話框中定義目標（抓取 Notebook.lm 數據生成 Skill），講者推薦使用 Tabless 工具。
5.  **處理數據**：
    *   確認 Notebook.lm 無公開 API，選擇手動複製粘貼。
    *   打開 Notebook.lm，全選筆記內容，多次複製粘貼至 Cloud Code 對話框。
    *   若不清楚如何處理，提供截圖給 AI 識別需粘貼區域。
6.  **生成 Skill**：
    *   AI 總結問題與答案，逐步規劃。
    *   選擇安裝位置為「全局」（Global）。
    *   生成主文件及詳細模式參考文件，結構包含核心原則、策略、應用場景。
7.  **驗證 Skill**：
    *   在 Cloud Code 輸入指令要求生成「防幻覺」提示詞。
    *   當對話出現「提示詞」、「幻覺」、「prompt」等關鍵詞時，Skill 自動觸發。
    *   確認輸出包含規則、引用、執行度、實用說明、做法核心原則的模板。

## 值得注意的限制或風險

*   **數據獲取限制**：Notebook.lm 無公開 API，無法直接程序化抓取數據，需依賴手動複製粘貼，效率受限。
*   **Skill 觸發機制**：Skill 依賴關鍵詞觸發（如「提示詞」、「幻覺」），需確保關鍵詞準確性以避免誤觸發或未觸發。
*   **模型依賴**：Skill 的生成質量高度依賴所配置的模型（如 MiniMax）及 API Key 的有效性。
*   **全局安裝影響**：選擇全局安裝 Skill 可能在所有 AI 項目中生效，需注意潛在的干擾或衝突。

## 逐字稿辨識疑點

*   **鮮**：講者自稱的名字，疑似為「小鮮」或特定暱稱，保留原樣。
*   **Webcoding**：描述應用類型，疑似為「Web Coding」或特定術語。
*   **CCSuite / CSCSWITZ**：逐字稿中交替出現，疑似為同一產品 CCSuite 的聽寫錯誤。
*   **Clock code / Cloud Code**：逐字稿中交替出現，疑似為同一產品 Cloud Code 的聽寫錯誤。
*   **Nodebook.lm / Notebook.lm**：逐字稿中交替出現，疑似為同一產品 Notebook.lm 的聽寫錯誤。
*   **Deep-Sea, Gip**：推薦的模型名稱，需查證是否為準確的模型名稱（如 DeepSeek 等）。
*   **ROGO**：描述安裝成功後的圖形介面，疑似為「Logo」或特定圖標名稱的聽寫錯誤。
*   **blind mode**：Cloud Code 中的功能，需查證是否為準確的功能名稱（如 Brainstorming 模式等）。
*   **文文策略 / 方子幻覺**：講者在總結時出現的口誤或聽寫錯誤，疑似為「防幻覺策略」或相關術語。
*   **迪戴**：描述工程本質的過程，疑似為「迭代」的聽寫錯誤。
*   **完散**：描述 Skill 做得更完善，疑似為「完善」的聽寫錯誤。
*   **選舉裡**：描述 Skill 寫入的位置，疑似為「系統裡」或「代碼裡」的聽寫錯誤。
*   **題詞**：疑似為「提示詞」或「Prompt」的聽寫錯誤。

## 可延伸追問

1.  **Tabless 工具具體功能**：講者推薦 Tabless 但未詳述其功能，該工具在 Skill 創建過程中具體扮演什麼角色？
2.  **國內模型對比**：講者提及 Deep-Sea, Gip, MiniMax 等國內模型，它們在生成 Skill 的質量上有何差異？
3.  **Blind Mode 與 Brainstorming 的關係**：講者將 Blind Mode 稱為「頭腦風暴」，該功能具體如何操作？與標準的 Brainstorming 模式有何區別？
4.  **Skill 的維護與更新**：當 Notebook.lm 中的筆記內容發生變化時，如何更新已生成的全局 Skill？
5.  **防幻覺提示詞模板的具體內容**：生成的防幻覺提示詞模板包含哪些具體規則和結構？是否有範例可供參考？