摘要：它原本是个写代码的工具，结果做着做着，把所有知识管理工具都卷没了——写笔记、管文档、搞 RAG、查资料、联网搜索、调用大模型，统统安排上了。

我得老实说一句话：Cursor 可能是我这两年用过最爽的知识库工具，没有之一。

它原本是个写代码的工具，结果做着做着，把所有知识管理工具都卷没了——写笔记、管文档、搞 RAG、查资料、联网搜索、调用大模型，统统安排上了。

说实话，我折腾知识工具不是一天两天了。Obsidian、Notion、Logseq、RemNote，甚至连 Tana 和 Heptabase 我都认真用过。但越用越发现一个道理：复杂的知识系统，不如一个能跑通“工作流”的简洁工具。

而 Cursor，就是那个能跑通一整套知识处理流程的工具。

Cursor 是做 AI 编程助手起家的，它有个很明显的优势——它默认对你整个项目目录都是“可见”的。

什么意思？就是你把一个项目或者一个文档文件夹打开，Cursor 会自动扫描、索引、甚至把 Markdown 文档切块嵌入成向量。代码和文档，全都变成它能理解的上下文。

这就比很多传统知识管理工具要聪明得多——你都不用管它，它就知道哪里是知识、怎么用这些知识来回答问题。

更绝的是：它不仅能“读”文档，还能直接“写”进去。

你写代码，Cursor 可以自动补全、改错；你写文章、写方案，直接让它帮你生成或者修改 Markdown，甚至整理已有内容生成摘要，都不是问题。

文档创作 + 内容检索 + AI 生成，全在一个地方完成。

不用来回跳转工具，不用从 Notion 复制到 ChatGPT，再贴回去 Cursor，全自动。

你可能会问：它真能跑得这么流畅吗？有什么诀窍吗？

有。

我现在每个项目文件夹里都会放一个叫 cursorrules.md 的文件。这个文件其实就像给 AI 写的“工作手册”，规定清楚它该怎么干活。

比如我会写：

回答前必须先在本地文件夹里检索一遍；然后联网搜索，补全信息；PDF 不好处理？那就调用 Markitdown 插件；问题复杂？那就自动触发 Sequential Thinking，帮我拆解问题，分步骤整理答案。

甚至我还在这个规则文档里放了个处理流程的例子，AI 一看就懂。

这样一来，每次我问 Cursor 问题，它就像个懂我的搭档一样，一步步按流程执行，而且每次结果都让我惊喜。

我举个真实的例子：前几天我在本地文档里整理了一个关于“如何部署个人知识库”的项目，我直接在 Cursor 里问它：

怎么在本地部署一个知识库系统？

它先看了我写的 Markdown 文档，发现有些内容比较基础，然后联网搜索了几篇最新教程。再接着，它用 Sequential Thinking 把所有信息梳理成几个清晰步骤：

重点是，它不是“搜一堆资料给你”，而是把文档 + 网络信息 + 自己的理解揉在一起，给出一个结构清晰、逻辑严谨的解决方案。

我当时就感叹：这不比请个实习生强？！

一方面它的功能真的做得全面，该有的都有：搜索、笔记、联网、代码、AI、RAG 全在一个里头。

另一方面，它是真正能嵌入到你日常工作流的——不管你是搞技术、做研究，还是写文档、总结资料，Cursor 都能做你的“第二大脑”。

说句实在话，这工具一个月也就 20 美元，还支持你接入自己的大模型 API Key。以我过去一年体验下来，这是目前性价比最高的 AI 助理 + 知识库组合，没有之一。

我知道现在 AI 工具百花齐放，各种插件、工作流、工具链应接不暇，但回归本质，我们真正需要的是：一个能理解你文件、帮你提炼知识、还能协助你创作的工具。

Cursor 做到了。而且，它还在不断进化。

所以如果你还在被一堆知识工具绑架，推荐你试试 Cursor，把所有知识处理交给它，专心去思考和创造。

来源：正正杂说