基于 Cursor Agent 的流水线 AI CR 实践

一句话概括

得物在 MR 流水线中以 Cursor Agent CLI 取代传统 Diff + 大模型 API 的高误报 CR 链路，每次提交自动触发产出聚类为严重/警告/建议的 AI CR 报告，有效问题率约 50%。

实践内容

三种闭环

1. 一键添加 MR 评论 —— 直接在 MR 中添加评论
2. 复制 Prompt —— 复制到其他工具使用
3. 跳转本地 Cursor 创建 Chat 修复 —— 在 Cursor 中直接修复

.cursor/rules 配置

内置 13 类 mdc 规则：

• 空指针
• React Hooks
• 安全编码
• Monorepo 依赖
• 等等

性能对比

• Composer 1.5：44 秒
• Auto：91 秒
• 有效问题率：约 50%

摘录

得物在 MR 流水线中以 Cursor Agent CLI 取代传统 Diff + 大模型 API 的高误报 CR 链路，每次提交自动触发产出聚类为严重/警告/建议的 AI CR 报告。

通过 .cursor/rules 内置 13 类 mdc 规则（空指针、React Hooks、安全编码、Monorepo 依赖等），优先用 Composer 1.5（44s）降级 Auto（91s），实测有效问题率约 50%。

涉及实体

• Claude-Code —— Cursor 是 Claude Code 的竞品

涉及主题

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