AI 编程工具不止于编程,还能成为你的自动化助理

2025年9月16日 · 1590 字

对于 Cursor 和 Claude Code 这样的 AI 编程工具,你是否会觉得它们只能用来编程?

如果你花了一个月 20 美元的订阅费用,但是只用了 1/3 或者 1/4 的量,然后就闲置在那里,我觉得你是浪费了它的能力和额度。

但其实,你完全可以用 Cursor 或者 Claude Code 来做任何你能想到的自动化任务。这些任务不仅能帮你提升工作效率,还能最大化地利用你花出去的订阅费用。

这篇文章将会为你打开新的思路。

为什么 AI 编程不仅仅能写代码

让我们剖析本质,看看为什么 Cursor 和 Claude Code 这样的 AI 编程工具,不仅仅能用来写代码,还能够做各种各样自动化的任务。

一个 AI 编程工具,要做到写代码,必然会具备以下各项能力:

  • 读写文件(因为要看懂和修改代码)
  • 网络搜索(因为要查资料)
  • 执行 shell 命令(因为要安装环境、跑测试)

而只要把这些能力组合起来,完全就可以做各种各样的自动化任务了。

想一想,你在平时指挥它写代码的时候,是不是能看到:它首先阅读了代码文件了解任务背景,然后开始各种修改文件,最后再执行一个 shell 命令测试功能是否正常?

没错,给大模型装配上各种工具能力,这就是 Agent 的概念。AI 编程工具,本质上就是为了完成写代码任务而设计的强大的 Agent。 这个 Agent 再搭配上强大的 Claude/GPT 模型,才能胜任复杂的编程任务。

这样一个强大的 Agent,我们自然可以给它下达其他的任务,让它去想办法完成。接下来,我会给你两个非常有代表性的案例作为参考。

案例一:自动合并 Git commit

我在平时写代码的时候(不管用不用 AI),习惯于每写一点内容就及时 commit 保存下来。这样当写完一整个功能的时候,可能已经积累了很多个临时 commit:

众多临时的 Git commit
众多临时的 Git commit

众所周知,Cursor(也就是 VS Code)的 Git 历史管理功能比较弱,所以要合并这些临时 commit,我需要在命令行里用 git rebase -i 来操作,非常麻烦。

那么有没有工具能帮我自动合并历史 Git commit 呢?远在天边,进在眼前,答案正是 Cursor 自己。

我会输入这样一段 Prompt:

合并 Git commit
合并 Git commit

很快,Git commit 就合并好了:

合并后的 Git commit
合并后的 Git commit

为什么 Cursor 还能做这样的事情?答案很简单,因为 Cursor 作为编程 Agent,支持执行 shell 命令,所以 git resetgit commit 这样的命令自然也不在话下。就这样,Git 历史的合并就自动化完成了。

我还把这个 Prompt 做成了 Cursor rule,一键下发任务,节省了我每次手工敲 Git 命令的时间。

Prompt 原文如下,可自取:

观察最近的 commit 历史,找到带 1,2,3… 的 commit,它们是我的同一个功能的临时 commit,请使用 git reset 和 git commit 合并这些 commit,并写一个合适的 commit message

案例二:全自动项目经理

前段时间,我在 GitHub 上看到一个脑洞打开的项目:Claude Code PM(项目经理)。这个项目我没有具体使用过,但是它大胆使用 Claude Code 做自动化任务的思路让人非常惊艳。

Claude Code PM
Claude Code PM

很少有人会把项目经理跟 Claude Code 这样一个 AI 编程工具联系起来。一般人可能会使用 Trello、Teambition 之类的项目管理工具来跟进进度。但是这样一来,AI 就无法拿到这些信息了。

这个项目做得很巧妙,它用 Markdown 文件来管理 PRD(需求文档)和需求进度。因为 Markdown 是大模型的「母语」,而且放在了项目文件中,Claude Code 就可以很轻松地阅读和理解这些信息了。

更妙的是,Claude Code 在写代码的时候可以参考这些信息获得更准确的背景信息,还可以用自己写文件的工具来更新需求进度。

我们不一定要做一个项目经理,但完全可以仿照这个项目的思路来做:

  • 在开发一个复杂功能之前,先让 AI 生成开发计划、进度的 Markdown 文档,跟代码放在同一个项目中
  • 每次让 AI 写代码的时候,加载开发计划,它能更清楚当前任务的背景
  • 让 AI 在完成一个功能之后,顺便更新开发进度文档

这样,你就省下了自己记录进度的精力,还能让 AI 写的代码更加规范、可控。

项目仓库地址:https://github.com/automazeio/ccpm

总结

你每个月花钱订阅的 AI 编程工具,其实本质上是一个强大的 Agent,所以,请不要浪费了它的能力。

从今天开始,你可以思考自己的项目里有什么可以自动化的工作流,然后尝试把它交给 AI 编程工具,相信这个强大的 Agent 可以帮你解决问题。

这里给你列举一些可行的任务,你从今天开始就可以在自己的工作流中尝试:

  • 文件类:批量改名/合并文件、日报/周报生成、release note 生成
  • 开发类:开发 TODO 管理、自动生成 API 文档、测试报告自动总结
  • 项目管理类:项目进度管理、根据代码自动更新需求文档、根据会议纪要自动记录需求

一旦你开始尝试这样的用法,你将会解锁使用 AI 编程工具的新境界,这不仅可以帮你更好地利用订阅费用,也可以让你掌握 AI 编程工具的底层逻辑。

祝你能进一步挖掘工具的能力,让你的工作效率再上一个台阶!