Kimi K2.5 Cursor 集成指南：在 IDE 中体验 AI 编程

// OpenAI 兼容提供商示例参数
{
  "provider": "openai-compatible",
  "apiKey": "YOUR_MOONSHOT_API_KEY",
  "baseUrl": "https://api.moonshot.cn/v1",
  "model": "kimi-k2.5"
}

{
  "provider": "openai-compatible",
  "apiKey": "YOUR_OPENROUTER_API_KEY",
  "baseUrl": "https://openrouter.ai/api/v1",
  "model": "moonshotai/kimi-k2.5"
}

# 输入：
def calculate_fibonacci(n):
    # Cursor + Kimi K2.5 建议：
    """
    计算第 n 个斐波那契数。

    参数：
        n: 斐波那契数列中的位置（从0开始）

    返回：
        第 n 个斐波那契数

    异常：
        ValueError: 如果 n 为负数
    """
    if n < 0:
        raise ValueError("n 必须为非负数")
    if n <= 1:
        return n

    a, b = 0, 1
    for _ in range(2, n + 1):
        a, b = b, a + b
    return b

用户："为此函数添加错误处理和日志记录"
Kimi K2.5：[生成带有 try-except 块和日志记录的改进代码]

用户："解释这个 React 组件的工作原理并建议优化"
Kimi K2.5：[提供详细解释和 3 个优化建议]

提示："查找 @src 中所有已弃用 API 的使用情况并建议
现代替代方案及实现示例"

# 选择您的函数
def divide_numbers(a, b):
    return a / b

# 提示："生成包含边缘情况的全面单元测试"
# Kimi K2.5 生成：
import pytest

def test_divide_numbers_normal():
    assert divide_numbers(10, 2) == 5

def test_divide_numbers_float():
    assert divide_numbers(7, 2) == 3.5

def test_divide_numbers_negative():
    assert divide_numbers(-10, 2) == -5

def test_divide_by_zero():
    with pytest.raises(ZeroDivisionError):
        divide_numbers(10, 0)

# 选择未记录的代码
class DataProcessor:
    def __init__(self, config):
        self.config = config
        self.cache = {}

    def process(self, data):
        if data.id in self.cache:
            return self.cache[data.id]
        result = self._transform(data)
        self.cache[data.id] = result
        return result

# 提示："生成全面的文档字符串"
# Kimi K2.5 输出完整记录的代码

{
  "cursor.customCommands": [
    {
      "name": "安全审查",
      "prompt": "审查此代码的安全漏洞，包括 SQL 注入、XSS 和不安全的数据处理。提供具体的修复方案。"
    },
    {
      "name": "性能优化",
      "prompt": "分析此代码的性能瓶颈。建议优化方案并进行 Big O 分析。"
    },
    {
      "name": "添加类型提示",
      "prompt": "为此代码添加全面的 Python 类型提示，包括在适当的地方使用泛型和重载。"
    }
  ]
}

提示："为 @git diff 中的更改生成提交信息"

Kimi K2.5："feat(auth): 实现 JWT 令牌刷新机制

- 在到期前 5 分钟自动刷新令牌
- 将刷新令牌存储在 httpOnly cookie 中
- 为失败的认证请求添加重试逻辑
- 更新新认证流程的测试"

# 粘贴错误堆栈跟踪
提示："帮我调试这个错误：[粘贴堆栈跟踪]"

Kimi K2.5 分析：
1. 根本原因识别
2. 文件和行号高亮
3. 建议修复方案及代码示例
4. 预防策略

# 类型提示推断
# 提示："添加类型提示"
def process_data(data, options):
    # Kimi K2.5 建议：
    from typing import Dict, Any, Optional

    def process_data(
        data: Dict[str, Any],
        options: Optional[Dict[str, bool]] = None
    ) -> Dict[str, Any]:

// React 组件生成
// 提示："创建一个用于数据获取并带缓存的 React hook"

// Kimi K2.5 生成：
import { useCallback, useEffect, useState } from 'react';

interface UseFetchOptions {
  cacheTime?: number;
  retryCount?: number;
}

export function useFetch<T>(url: string, options: UseFetchOptions = {}) {
  // 带有适当 TypeScript 类型的实现
}

// 生命周期注解辅助
// 提示："修复此代码中的生命周期问题"

// Kimi K2.5 提供修正版本：
// - 正确的生命周期参数
// - 所有权澄清
// - 借用优化

# 良好：具体且有上下文
"@database.py 审查连接池实现
的线程安全问题"

# 效果较差：模糊
"检查此代码的错误"

# 验证您的 API 密钥
curl https://api.moonshot.ai/v1/models \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_KEY"

// 验证配置
{
  "provider": "openai-compatible",
  "apiKey": "sk-...",
  "baseUrl": "https://api.moonshot.cn/v1",
  "model": "kimi-k2.5"
}

"创建一个 FastAPI 端点，接受 JSON，
用 Pydantic 验证，并存储到 PostgreSQL"

"将此 Python 2 脚本转换为 Python 3，
遵循现代最佳实践并添加类型提示"

"@src 解释此项目的架构
以及数据如何从前端流向数据库"