1. 为什么你的 Cursor 提示词总是“一次性用品”
同一个模型，有人三句话拿到能跑的代码，有人来回改十轮还在报错。差别不在模型，在于你有没有把提示词当成工程资产来管理。我见过太多人的 Cursor 聊天记录：每次开新会话都从零描述需求，写完就丢，下次遇到类似任务再重新组织语言。这种“一次性提示词”模式，直接导致三个后果——复用率接近零、输出质量随机波动、团队协作时风格完全对不齐。
CREATE 框架（Context 上下文、Role 角色、Example 示例、Action 动作、Tone 语气、Edge 边界）本身不复杂，难的是把它变成可复制、可版本管理的模板文件，再配上一套稳定的模型接入层。这篇就干两件事：交付一套能直接落地的 CREATE 提示词模板文件，以及用 TaoToken 统一 Key 把 Cursor、Cline 这类工具的模型调用收敛到一处，避免你在多个供应商之间来回切换配置。
适合谁看：已经在用 Cursor 或类似 AI 编程工具、但提示词散落在各个聊天窗口里的开发者；想给团队统一提示词规范的技术负责人；以及被“换个工具就要重配一遍 Key”折腾过的人。全文按“问题场景 → 接入前置 → 可复制配置 → 验证请求 → 报错排查 → 后续动作”推进，每一步都给完整命令和参数，你可以边看边操作。
先说清楚一个认知：提示词模板不是让你写得更长，而是让你写得更结构化。差提示词“写一个用户登录功能”之所以差，是因为模型不知道用什么框架、什么密码库、返回什么格式、错误怎么处理。CREATE 框架的价值就是把这几类信息固定成槽位，你每次只填变化的部分。下面进入具体落地。
2. TaoToken 前置准备：统一 Key 与 Base URL 配置
在写模板之前，先把模型接入层理顺。Cursor、Cline、Claude Code 这些工具各自有独立的模型配置入口，如果每个工具都单独填一套 Key，换模型时就要改多处。TaoToken 的做法是提供一个统一的 API 入口，你只需要一个 Key 和固定的 Base URL，就能在多个工具里调用同一批模型。
先拿 Key。打开 https://taotoken.net/api-keys ，登录后创建一个新的 API Key，复制保存。注意这个 Key 只在创建时完整显示一次，丢了只能重建。拿到后先别急着填进 Cursor，用 curl 验证一下 Key 是否可用，避免后面在工具里排查半天发现是 Key 本身的问题。
curl https://taotoken.net/api/v1/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer sk-你的Key" \ -d '{ "model": "claude-sonnet-4-20250514", "messages": [{"role": "user", "content": "回复ok"}], "max_tokens": 16 }'返回里能看到choices[0].message.content就说明 Key 和网络都正常。如果返回 401，先检查 Key 有没有复制完整、有没有多余空格。这一步过了，再进工具配置。
Cursor 的配置路径是Settings → Models → OpenAI API Key，把 Override OpenAI Base URL 填成https://taotoken.net/api/v1，API Key 填刚才创建的。模型名填你要用的具体模型 ID，比如claude-sonnet-4-20250514或gpt-4o。这里有个细节：Cursor 的模型下拉框里预置的模型名不一定和 TaoToken 支持的 ID 完全一致，建议直接在输入框手动填模型 ID，不要只依赖下拉选择。
Cline 的配置在插件设置里，API Provider 选 OpenAI Compatible，Base URL 同样填https://taotoken.net/api/v1，Model ID 手动填。Claude Code 走的是环境变量，在~/.claude/settings.json或项目级.claude/settings.json里配置。三件套永远是：Base URL + Key + Model ID，缺一不可，后面排查报错时也按这三项逐个核对。
注意：Base URL 末尾的
/v1不要漏，也不要多加斜杠。很多 404 报错都是路径拼错导致的。
3. 可复制配置：CREATE 模板文件与 settings 片段
这一节给可直接复制的文件内容。先建一个项目级提示词目录，把模板按场景拆成独立文件，Cursor 里用@file:引用，Cline 里直接粘贴。目录结构建议这样：
prompts/ create-base.md feature-dev.md bug-fix.md refactor.md test-gen.mdcreate-base.md是骨架，定义 CREATE 六个槽位：
## Context 项目：{项目名} 技术栈：{语言/框架/数据库版本} 相关文件：{@file:路径} ## Role 你是{语言}高级工程师，精通{框架}，遵循{代码规范}。 ## Example 参考以下输出风格： ```{language} {一段符合期望风格的示例代码}Action
实现{具体功能描述}。
Tone
输出简洁，关键逻辑加中文注释，不写冗余解释。
Edge
- 不使用{禁止的库}
- 代码行数控制在{N}行内
- 必须包含错误处理
`feature-dev.md` 在骨架上填充功能开发场景： ```markdown ## Context 项目：FastAPI 文件服务 技术栈：Python 3.12 + FastAPI 0.115 + 本地存储 相关文件：@file:src/api/routes.py ## Role 你是 Python 后端专家，精通 FastAPI 异步编程。 ## Example ```python @router.post("/items", response_model=ItemResponse, status_code=201) async def create_item( request: ItemCreateRequest, db: AsyncSession = Depends(get_db), ) -> ItemResponse: """创建条目""" item = Item(**request.model_dump()) db.add(item) await db.commit() return ItemResponse.model_validate(item)Action
实现文件上传下载 API：
- POST /api/files 上传，返回文件 ID 和 URL
- GET /api/files/{file_id} 下载
- DELETE /api/files/{file_id} 删除
Tone
类型注解完整，错误处理用自定义异常。
Edge
- 文件大小限制 10MB
- 存储目录 ./uploads
- 附带 pytest 测试
Cursor 的 settings 片段，如果你用 Cline，配置写在 `cline_settings.json` 里： ```json { "apiProvider": "openai", "openAiBaseUrl": "https://taotoken.net/api/v1", "openAiApiKey": "sk-你的Key", "openAiModelId": "claude-sonnet-4-20250514", "customInstructions": "遵循项目 prompts/ 目录下的 CREATE 模板" }Claude Code 的settings.json：
{ "env": { "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://taotoken.net/api", "ANTHROPIC_API_KEY": "sk-你的Key", "ANTHROPIC_MODEL": "claude-sonnet-4-20250514" } }注意 Claude Code 的 Base URL 不带/v1，和 Cursor 的写法不同，这是最容易踩的坑。三件套里的 Model ID 建议固定写死，不要留空让工具自动选，否则可能落到一个你不想要的模型上。
4. 验证请求：真实编码任务对比演示
配置填完，用同一个任务做对比，看模板到底有没有用。任务选一个中等复杂度的：给现有 FastAPI 项目加一个“文章收藏”功能，包含收藏、取消收藏、列表分页、收藏数统计。
先跑差提示词版本。在 Cursor 里新建会话，只输入“实现文章收藏功能”。观察输出：模型大概率会给你一个模糊的模型定义，字段名靠猜，路由路径不确定，分页参数可能用 offset 也可能用 page，错误处理基本没有。你需要来回追问三四轮才能凑出能跑的代码。
再跑 CREATE 模板版本。把feature-dev.md填好，用@file:引用现有的models/article.py和api/routes.py，然后发送。完整提示词如下：
## Context 项目：博客后端 技术栈：Python 3.12 + FastAPI + SQLAlchemy 2.0 + PostgreSQL 相关文件：@file:src/models/article.py @file:src/api/routes.py ## Role 你是 Python 后端专家，精通 FastAPI 和 SQLAlchemy 2.0 Mapped 语法。 ## Example 参考 @file:src/api/routes.py 中现有路由的写法。 ## Action 实现文章收藏功能： 1. 新建 src/models/favorite.py，字段 user_id、article_id、created_at 2. 新建 src/api/favorites.py，实现收藏、取消收藏、列表分页、收藏数 3. 在 routes.py 注册新路由 4. 生成 Alembic 迁移文件 ## Tone 类型注解完整，用 async/await，错误用自定义异常。 ## Edge - 重复收藏返回 409 - 分页默认每页 20 条 - 附带 pytest 测试实测下来，模板版本的首次输出就能覆盖 80% 的需求，剩下的只是微调字段命名。对比动作可以量化：记录两种方式下“从开始到代码能跑通”的轮次。差提示词通常 4 到 6 轮，CREATE 模板 1 到 2 轮。这个差距在一天写多个功能时会累积成很大的时间差。
验证请求是否真的走通了 TaoToken，可以在 Cursor 的输出面板看请求日志，确认 Base URL 指向taotoken.net。如果日志里出现的是默认的 OpenAI 地址，说明 Override 没生效，回去检查设置有没有保存。
5. 本篇常见错排查：401、local proxy failed 与 OAuth 报错
配置过程中最容易撞上的几类报错，逐个拆。
401 Unauthorized。最常见的原因是 Key 复制不完整或带了空格。先在终端用第 2 节的 curl 命令验证 Key 本身，如果 curl 也 401，就是 Key 问题，去 https://taotoken.net/api-keys 重建。如果 curl 正常但工具里 401，检查工具配置里 Key 有没有被截断，有些输入框会限制长度。
local proxy failed / connection refused。这类报错通常出现在 Cursor 或 Cline 里，原因是 Base URL 写错或网络层拦截。先确认 URL 是https://taotoken.net/api/v1，注意是 https 不是 http，末尾/v1不能少。如果 URL 没问题，检查系统代理设置有没有把请求劫持到本地端口。关掉系统代理再试。
reading choices 报错 / 返回体解析失败。这个报错说明请求发出去了，但返回的 JSON 结构不符合工具预期。常见原因是模型 ID 填错，工具请求了一个不存在的模型，服务端返回了错误结构。核对 Model ID 是否和 TaoToken 支持的列表一致，建议去 https://taotoken.net/doc 查当前可用模型 ID。
OAuth 相关报错。Claude Code 有时会尝试走 OAuth 流程而不是 API Key，报错里会出现 token 获取失败。解决办法是在settings.json里显式配置ANTHROPIC_API_KEY，并且确认没有同时启用 OAuth 登录态。如果之前登录过，先清理~/.claude下的缓存文件再重配。
模型返回空内容。检查max_tokens是不是设得太小，或者提示词里Edge约束太严导致模型无法输出。把约束放宽一点再试。
排查顺序建议固定成：先 curl 验证 Key → 再核对 Base URL 和 Model ID 三件套 → 最后看工具日志。这个顺序能覆盖九成以上的配置问题。
6. 把模板变成团队资产：后续动作
模板文件建好只是第一步，真正提升复用率的是把它纳入版本管理。把prompts/目录提交到 Git，团队成员拉下来就能用同一套模板。每次发现某个模板输出质量下降，就提一个 PR 修改，而不是在聊天窗口里口头同步。
下一步可以做的：给每个模板加一个“版本号”和“适用模型”注释，方便追踪哪个模板在哪个模型上效果最好。Cursor 的.cursorrules里可以引用这些模板文件，让项目级规则和场景模板形成两层结构——.cursorrules管全局风格，prompts/管具体任务。
如果你还没配好 Key，现在去 https://taotoken.net/api-keys 创建一个，然后按第 2 节的 curl 命令验证。配好之后，把第 3 节的feature-dev.md复制到项目里，找一个你最近写过的功能，用模板重写一遍提示词，对比一下轮次差异。这个对比动作做一次，你就知道模板值不值得维护了。
