How Cursor layers chat prompts, and what Cadau aligned

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表述：给开发和运维。说明 Cursor 长对话为什么不容易被前文和关键词带偏，Cadau 当前差在哪，以及已按同一原则做了哪些改动。不粘贴 Cursor 的系统提示原文。

相关：[对话历史与上下文压缩机制解析.md](/blog/chat-compression)、[对话主题的操作.md](/blog/chat-topic-operations)、[docs/core-mechanisms/对话主题与复盘.md](/docs/mech-topic-review)

日期：2026-09-04

结论（先读这段）

Cursor 的长对话几乎不「答非所问」，不是因为模型更好记，而是因为 提示词分层：本轮用户那一句话是任务，更早的对话、规则、检索材料都是背景。Cadau 过去把主题、滚动摘要、操作规则说明都写进系统提示，而且主题要求「围绕这个目的回答」，模型会把前文里的词（例如「规则」）当成仍要执行的口令。

要对齐 Cursor，关键不是再加一段「请认真听用户说话」，而是：

1. 本轮用户消息单独加框，明确「只答这一条」；
2. 主题和历史摘要降成背景，不再当站着的指令；
3. 能力说明按需激活：只有本轮真的在改配置，才走「改操作规则 / 改技能」那套；
4. 检索只看本轮问句，不要拿整段历史当检索词。

1. Cursor 实际怎么组一轮提示词

下面根据 Cursor 产品行为（Agent / Rules / Skills、长对话压缩）和对话结构归纳，不复制其系统提示原文。

1.1 不是「把历史和规则拌成一锅」

每一轮发给模型的材料是分层的，大致如下：

用户能感到「Cursor 不会被带偏」，主要是最后两层分得清：历史在，但 当前问题有明确边界。

1.2 本轮优先，而不是「整条对话的主题优先」

Cursor 没有一份每轮都写进系统提示、还要求「围绕这个目的回答」的对话主题。连续性来自：

• 最近几轮原文还在（近因：模型天然更听最后一条）；
• 需要时再去搜过去的对话或代码，而不是把旧话题写成站着的军令；
• 沟通约定是：先回答用户这一次实际问的事，不要默认用户还在办三十分钟前那件事。

所以用户中途问一句不相干的，助手会答这一句，而不会先盘问「要不要换主题」。

1.3 规则和技能：目录，不是全文倾倒

Cursor 把仓库规则分成：

• 始终带上（always）：真正每轮都需要的短约定；
• 按需（agent requestable）：只在当前打开的文件 / 当前任务对得上时才注入全文。

技能同样：先列出名称和适用场景（description），模型或编排层判断「本轮用不用得上」，再用工具去读 SKILL.md 正文。不会因为历史里出现过「规则」就把「如何改 AGENTS.md」整章灌进这一轮。

这和「关键词命中就把整份操作表塞进系统提示」是相反的策略。

1.4 压缩：保留任务状态，丢掉已结束的支线

上下文快满时，Cursor 一类产品会做 compaction / self-summary：

• 保留：当前目标、已做决定、未完成事项、关键数字和文件；
• 丢掉或一行带过：已经做完的支线、顺口提到的词；
• 摘要放在 对话消息里当交接，最新用户话仍在最后，而不是把摘要提升成与人格同级的系统指令。

工具循环里的检查点摘要也是同一思路：写清「用户主目标 + 未完成」，避免模型去重复已完成步骤。

1.5 检索只服务本轮

代码搜索、文档、技能正文，查询词来自 这一次要办的事（当前用户话 + 当前打开的文件），不是把整条对话拼成检索串。历史里的「规则」不会自动变成「去搜操作规则文档」。

1.6 一张对照图

flowchart TD
  subgraph cursor ["Cursor 一轮"]
    C1["短而稳的身份与沟通"]
    C2["始终规则小集合"]
    C3["技能/规则目录：按本轮决定是否读全文"]
    C4["当前工作快照"]
    C5["历史或任务状态摘要：背景"]
    C6["本轮用户问题：单独加框"]
    C1 --> C6
    C5 --> C6
  end
  subgraph cadauOld ["Cadau 改之前"]
    D1["很长的系统提示：人格 + 操作规则全文 + 训练配置 + 工具说明书"]
    D2["主题：围绕这个目的回答"]
    D3["滚动摘要也在系统提示里"]
    D4["最近原文 + 本轮用户话：同等角色"]
    D1 --> D4
    D2 --> D4
    D3 --> D4
  end

2. Cadau 为什么会「聊着聊着扯到操作规则」

用户例子：对话里出现过「规则」，后边问别的，助手却去改 操作规则。Cursor 几乎不会这样。对应到实现，是几股力叠在一起：

滚动压缩本身（较早轮次进摘要、最近轮次留原文）是对的，见压缩机制文。问题不在「有没有摘要」，而在 摘要和主题被当成指令，而不是背景。

帮助智能体还有另一条：系统提示里「代为操作」清单写了「改操作规则」。这在用户 本轮明确要改 时是对的；若模型把历史里的「规则」当成这一轮的办事请求，就会误走 ChatOps。

3. 对齐 Cursor 之后，Cadau 怎么组一轮

实现入口：

• 本轮优先与用户消息加框：backend/internal/chatsvc/chat_turn_focus.go
• 系统提示：chat.go 里帮助 / 工作智能体提示
• 主题：chat_topic_review.go 的 sessionTopicBlock
• 滚动摘要：chat_context_roll.go 的合并提示与摘要标题
• 本轮材料分类：chat_prompt_packs.go、chat_prompt_pack_select.go

3.1 本轮优先（系统提示里一段短约定）

工作智能体和帮助智能体都带上：只答最新一条；不要因为出现过「规则」「技能」「工作区」就去改配置。短收口（确认、继续、生成html格式）仍按当前主题把问数/报表办完，不要当成全新题目、不要抄历史附图上的数字。用户已说清改法时直接改完，不要再问「是否按此」。若历史口径打架、把握不住，说明本对话已经太长、容易出错，请按最新要求新开一条对话。

「训练智能体配置」补一句：只有 本轮明确要求 改人格 / 操作规则 / 技能时才用这一段。

3.2 主题改成背景

仍每轮带上主题（列表和顶栏还要给人看，模型也需要知道这条对话最初在做什么）。但不再写「围绕这个目的回答」。

• 用户问新事：直接答新事，不必先问要不要改主题；
• 改写入的主题 仍要用户明确说要改（或点头），这和产品规格「换题须用户点头」一致——点头的是 改主题字段，不是 拒绝回答新问题；
• 主题里的词不当口令（例如主题写过「规则」≠ 本轮去改操作规则）。

3.3 摘要改成背景，合并时丢掉已结束支线

摘要标题标明「背景，不是本轮口令」。合并提示要求：已结束或只是顺口提到的话题一行带过，不要写成必须继续执行；不要堆关键词。

工具循环检查点摘要本来就保留「用户主目标 + 未完成」，与 Cursor self-summary 同类，保持不变。

3.4 本轮用户消息加框

只给 这一轮最后一条用户话 加上「本轮用户消息」信封。更早的原文不改，避免历史气泡在模型眼里变成一串口令。

检索、ChatOps、意图判断仍用用户 原始句子，不加框，避免「【本轮用户消息】」干扰关键词。

3.5 本轮材料：目录始终在，正文跟当前工作集走

对照 Cursor：工具始终可调用（工作区开通了就在工具列表里）；长说明书和检索结果是「当前打开的文件」，不是「这一句话的关键词」。Cadau 对应成三层：

1. 能力目录（短、每轮都在）：告诉模型有数据连接 / 写文件 / 办公文档等工具，未展开长说明 ≠ 没有工具。
2. 当前工作集（跨轮保持）：问数、报表、办公文档这类任务材料记在这条对话上。用户说「生成html格式 / 确认 / 继续」时接着用，不按四个字重新装箱。换了实质新任务（例如改去查某个人入职日期）才换掉。改操作规则这类配置包不进工作集，避免旧词把下一轮绑去改配置。
3. 本轮增量：关键词 + 分类模型只负责新打开什么；再与工作集合并。

上下文快满时仍走滚动摘要（压缩的是对话原文，不是卸掉工具）。摘要须保留未完成的问数/报表；工作集本身不因压缩而清空。预算按质量阈值设（路由 profile context_max_runes，建议 240000），不要跟满窗口走——大窗口模型质量会更早下降。HTML 报表默认用平台 ECharts 画图，不要用 Python / chart PNG 塞进报表；正文超过一屏分段 append_to。

例如先说「各部门人数月报」，再说「生成html格式」：工作集仍是 file + datasource，匹配预定义查询用的是工作集里的问数原话，而不是把截图数字化。

4. 刻意没有照搬的部分

5. 以后若再出现「被带偏」

按这个顺序查：

1. 模型服务台里这一轮的 system：主题块是否仍像军令、摘要是否仍像待办清单；
2. 最后一条 user：是否带「本轮用户消息」信封；
3. 本轮是否因关键词展开了整份插件操作表或「训练智能体配置」不该走的工具；
4. 滚动摘要是否把旧支线写成了「必须继续」；
5. 用户只说「生成html格式」时，工作集是否仍打开数据连接、匹配问句是否仍是人数月报——缺了就会抄附图数字。

用户侧仍建议：一件完全不相干的事，开 新对话 最干净。机制负责的是：同一条对话里问新问题，不该被旧词绑走。

6. 2026-09-08 复盘：差距不只在提示词分层

对照 9 月 4～5 日的真实对话镜像，「答非所问」与「半途中断」还有三层原因，都已按下表处理（实现见 docs/core-mechanisms/智能体对话编排.md §4.3）：

一句话：过去是「平台想得太多、模型被信任得太少」；现在把判断交回模型，平台只管工具、回执与政策闸门。