《Cursor文档》-在评测中运行 Cursor

使用 Cursor SDK,在自己的评测框架中运行 Cursor 的智能体循环。为 Cursor IDE、命令行界面和网页端提供支持的同一智能体可通过 TypeScript 编写脚本,因此你可以在自己的基准测试中为 Grok 4.6 (及我们支持的其他模型) 评分。

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《Cursor文档》-安全与隐私加固

本页将分散在 Cursor docs 各处的安全与隐私指南汇总为一份参考资料,方便配置 Cursor 的团队无需逐页查找,就能评审并采取适当的控制措施。每一项都附有其来源文档的链接,供查看完整详情。

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《Cursor文档》-隐私与数据治理

了解数据如何在 Cursor 中流转,对于安全审查和合规评估至关重要。本文档解释了哪些数据会流向何处、你拥有哪些保障,以及这些数据在地理上的存储位置。

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《Cursor文档》-共享用量

共享用量让企业版团队共用一个用量池,而非为每位用户分配固定配额。所有人都从覆盖整个合同期的统一承诺用量中使用,确保智能体用量能优先用于最需要的地方。

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《Cursor文档》-组织

组织是面向企业版客户的顶层容器,位于团队之上,让你可以在一个地方管理共享身份、行政管理和组织范围内的设置。

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《Cursor文档》-组织群组

组织群组是 Cursor Enterprise 中组织级别的用户群体,例如工程团队、承包商或试用用户。成员可来自您组织中的任意团队,单个用户也可同时属于多个群组。

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《Cursor文档》-OpenTelemetry 导出协议参考

OpenTelemetry 导出的配套文档。完整传输协议:涵盖每项指标、日志事件、属性、枚举值和存在性规则。

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《Cursor文档》-OpenTelemetry 导出

OpenTelemetry 导出会将团队的 Cursor 用量数据流式传输到您自行运行的收集器。Cursor 会将指标 (token、工具调用、尽力估算的成本) 和日志 (API 请求、错误、修正、技能、钩子、插件、云端代理生命周期事件以及记录的 Grok Bot 操作) 发送至一个由团队管理的导出目标。导出在服务器端运行。

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《Cursor文档》-网络配置

Cursor 需要与后端服务和 AI 提供商通信。本文档介绍如何配置 Cursor,使其适用于您的网络基础设施,包括代理、防火墙和加密要求。

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《Cursor文档》-模型与集成管理

你的团队可使用多个 AI 模型,并将 Cursor 集成到各种服务中。本文档介绍如何控制可用模型、管理 MCP 服务器信任,以及设置与 Slack、GitHub 和 Linear 等工具的集成。

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《Cursor文档》-LLM 安全与控制

AI 模型的行为可能出乎意料。本文档介绍如何控制智能体的操作权限、设置安全护栏,以及引导 LLM 实现预期行为。

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《Cursor文档》-身份和访问管理

身份和访问管理用于控制你组织中谁可以使用 Cursor,以及他们可以执行哪些操作。你将配置身份验证、自动化用户开通与回收,并通过设备管理来实施策略。

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《Cursor文档》-端点安全配置

Cursor 会在启动时加载 JavaScript 模块并执行文件 I/O 操作。拦截文件操作或向进程注入代码的端点安全软件可能导致启动时间超过内部超时限制,使智能体等功能无法正常运行。本页介绍如何配置排除项,让 Cursor 能与您的安全技术栈协同工作。

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《Cursor文档》-部署模式

本指南介绍如何在组织内的开发者电脑上部署 Cursor 编辑器和 命令行界面 工具。大多数组织会同时部署编辑器 (用于日常开发) 和 命令行界面 (用于自动化、CI/CD 和脚本编写) 。

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《Cursor文档》-合规与监控

合规要求清晰了解谁在何时因何原因做了什么。本篇文档涵盖审计日志、AI 代码追踪、认证,以及如何满足监管要求。

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《Cursor文档》-团队用量池

用量池是一个具名的路由目标,用于将请求与 自托管机器 worker 连接起来。请求会在用量池中等待,直到有可用的 worker 认领。可为不同的执行环境创建各自的用量池,例如为需要 GPU 的工作创建 gpu,为需要 Mac 的工作创建 ios。

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《Cursor文档》-我的机器

“我的机器”是个人版的自托管机器配置。它允许特定用户在自己已使用的机器上运行云端代理的工具调用,例如笔记本电脑、devbox 或远程 VM。当某台机器正是某个仓库所需的执行环境时,就适合使用此功能。

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《Cursor文档》-集成

在基础设施合作伙伴的平台上运行团队用量池 worker,或从参考模板入手,克隆后自行调整。无论哪种选项,运行的都是同一个 worker:Cursor 命令行界面向 Cursor 发起一条出站 HTTPS 连接,Cursor 通过该连接发送智能体工具调用。

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《Cursor文档》-计算机使用 与桌面共享

计算机使用 让运行在自托管机器 worker 上的智能体能够点击、输入、截取屏幕截图,并操作带 UI 的应用。若 worker 已安装 Chrome 或 Chromium,agents 还可以操作浏览器。它在 macOS 和 Linux worker 上均可使用,我的机器和团队用量池均受支持。桌面共享则让授权查看者在 Cursor 中查看或接管 Linux 智能体桌面。关于托管云端代理的产品行为,请参阅能力。

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《Cursor文档》-选择云端代理的运行位置

由 Cursor 托管的云端代理会在隔离的云 VM 中运行每个智能体,并提供托管式生命周期管理、已保存环境、产物保存,以及可在仪表盘中管理机密信息和网络访问的控制项。

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dsh-restart-web:在 DSH Web 设置面板一键安全重启进程

# 前言 如果你通过 Web 界面使用 DSH,大概率遇到过这样的时刻:页面卡死、无响应,或者刚装完一个插件、改完一处配置,需要重启进程才能生效。常规做法是回到终端,找到占用 3080 端口的进程杀掉,再手动启动 DSH,浏览器页面还得自己刷新。 dsh-restart-web 把这套动作收敛成设置面板里的一个按钮:点击后安全重启整个 DSH 进程,浏览器约 5 秒后自动刷新重连,全程不用离开 Web 界面。DSH 的理念是「一切皆插件」,这类界面级的小功能正适合用插件来补齐。 下面介绍它的功能、安装方式和工作原理。 # 这是什么 dsh-restart

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@sal7one/dsh-design-studio:把设计稿变成 DSH 里的一等工作流

# 前言 用 DeepSeek Harness(DSH)写前端时,设计环节往往游离在 agent 工作流之外:截图贴进聊天、口头描述改动、agent 改完代码后自己开浏览器核对。设计和编码是两条线,agent 看不到页面,也无法验证自己改了什么。 DSH 的理念是「一切皆插件」,这条线可以由插件来补。下面介绍的 @sal7one/dsh-design-studio 由 Sal7one 维护,MIT 许可证,把实时预览、元素选取、真实设计 agent 和视觉评审接进 harness,让设计稿成为 agent 能直接读写、验证的文件。 # 这是什么 一句话定

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dsh-plugin-loud-failure:把静默的工具失败变成响亮的失败

# 前言 跑智能体的同行大概都遇到过这类失败:一次工具调用退出码是 0,输出看起来也正常,模型据此继续往下走,几步之后才从各种迹象里拼出真相——最初的调用其实已经失败了。`pandoc` 丢一个字形只打警告,PDF 照样写出;管道把 Python 的 traceback 卷走,退出码由 `tail` 提供;`;` 链让 `command not found` 混在一堆正常输出后面。退出码说成功,模型读到成功,错误沿下游传播。 事后翻 session 日志当然能找到原因,但更好的时机是失败发生的当下。DSH 的理念是一切皆插件,工具执行链上留有 `tool

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dsh-web-search-toggle:给 DSH 会话加一个「先搜后答」的 Web Search 开关

# 前言 用 DeepSeek Harness(DSH)做智能体开发时,一个常见的问题是:模型默认不联网,或者只在它自己认为必要时才调用 `web_search`。如果你希望某个会话里的回答带最新网络信息,通常只能在每轮提示词里反复强调「回答前先搜索」。 DSH 的理念是「一切皆插件」,这类行为可以交给插件解决。下面介绍的 dsh-web-search-toggle 就是这样一个插件:它在聊天输入框工具行加一个 "Web Search" 开关,开启后强制 agent 在该会话每一轮回答前先调用 `web_search`,做法对齐 DeepSeek 官方

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dsh-doc-compiled-skills:把文档预编译成智能体可执行的技能

文章介绍 DSH 社区 skill「satan9394/dsh-doc-compiled-skills」,其核心思路是把长文档在构建期预编译成可执行技能,而非运行时用 RAG 现场检索,从而让智能体行为更确定、上下文开销更小。

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