【自制】SnapSteam：外部截图导入工具（附 Cursor 开发小感）

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工具名为 SnapSteam，用于将外部截图导入到 Steam 截图库中。参考了相同功能的软件 SteaScree，但是做了一些改进。

这是一个开发过程 AI 含量 90%+ 的工具（Cursor 完成了几乎 100% 的代码），坛友如果介意的话还请慎用。我会在后面附带一个 Cursor 个人开发感想。

下载链接：https://github.com/ihainan/SnapSteam/releases，暂时只提供 Windows 平台应用，macOS 的包还有些问题，Linux 暂时没有 DE 环境测试。后两者大家有需求的话跟我说。

使用方法可以参考下面视频：



相比 SteaScree 改进内容如下：

更现代化的外观

以游戏库形式展示用户的所有游戏，除了已安装的游戏之外，还展示最近游玩的三个游戏方便快速上传截图，同时还支持把游戏添加到收藏列表中。支持多用户切换，每个用户展示不同的游戏库、最近游玩列表和收藏列表。



能够展示本地已有的截图。



提供亮暗主题和中英文支持。



功能改进

支持拖拽导入。



相比 SteaScree，它不会直接修改 VDF（Valve Data Format，Steam 用来存储配置的文件格式）文件，而是通过 Steam 重启时自动生成，降低损坏数据的风险。同时提供一键重启 Steam 的功能。



后续更新计划：

1. 修复 macOS 安装包不可用的问题。
2. 如果大家有需求的话会增加 Linux 平台的支持。
3. 支持 JXR 图片的导入和 SDR 自动转换。
4. 性能优化。

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附个人 Cursor 开发小感：

我尝试用 Cursor 完成一个完整项目，选择了自己完全不擅长的 Electron，开发了一款跨平台的 Steam 外部截图导入工具。

整个开发过程中，我没有输入过哪怕一行代码（除了些许 Markdown），全程都是 OpenAI（生成 Logo）+ Cursor（编码）实现。体验了一把产品经理的感觉。





这是我第一次用 Cursor 完整开发一个项目，既感受到 AI 编程的无限潜力，也偶尔因它反复尝试却无法解决某些问题而感到烦躁。

整个过程做的最多的四个事情：

提需求

想办法把自己的需求用尽可能明确的自然语言描述起来。对于一个常年使用 LLM 辅助开发的人来说不是难事，也能耐下心来打字，Claude-3.5-Sonnet 很聪明，90% 的情况都能接住我想表达的事情。

评审代码

这个过程就是看，虽然我没用 Electron 写过哪怕一个应用，也没看过文档，但是作为一个程序员，只要能理解代码的逻辑，基本都能看出代码改动是否能满足需求。Cursor 也能帮你在命令行执行命令（我经常让它读取 Steam 的 VDF 文件或者检查某个本地目录来验证功能是否生效），让 Cursor 在 macOS 跑 shell 命令非常顺利，在 Windows 跑 Powershell 命令则很糟糕，动不动就报错重写命令或者命令结束了但是 Cursor 完全不理会。

合并修改

Command + Enter 接受代码修改或者执行命令，Command + Shift + Enter 打断命令行执行。这就是我最常按的两个按键了。

运行与测试

让 Cursor 把应用跑起来（方便让它观察命令行的日志输出），亲手测试，有问题的话 Command + Option + I 打开调试窗口，截图，打断运行，再把截图丢给 Cursor，让它进一步分析。多模态模型就是巴适。

当然也并不是都是一帆风顺，磕磕绊绊还是有的。

Cusor 的快速请求限制

Cursor 个人用户每个月有 500 次快速请求，超过之后会转为慢速请求，我在前期用得多豪迈，后期就有多怂。慢速请求应该是换了模型，个人体感不管是生成代码质量还是解决问题的能力都下降明显。

Cursor 允许额外付费使用快速请求，我设置了 $5，用起来感觉就是…花钱如流水。



项目规模增长

随着代码量的增加，LLM 的上下文长度瓶颈越来越严重，调用 Cursor Agent 的时候你能感觉到它漏掉的东西越来越多，比如我的本地化文件都放在一个单独文件里面，前面 Cursor 还会帮我自动生成翻译，但是后面经常忘记这个事，需要我显式提醒。

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总结

整体来说，使用 Cursor 是个很愉悦的过程，LLM 很聪明，审美也比我好一大截，如果让我自己从头学 Electron，我根本不可能在一天左右的时间就开发出来一个完整的应用的。

我其实不会因 AI 编程的出现和进步而感到过于焦虑。

一方面 Cursor 做出来的完整项目，我只敢拿来当做玩具来对待，而不可能用在生产环境，我如果没有相关领域的开发经验，Cursor 给的代码质量究竟是好是坏，是否有隐藏的坑，业界主流实现是怎么样的，完全不清楚，而这些工作在目前依旧还是需要一个资深程序员来做的。

再者模型上下文的瓶颈还是很严重的，我不觉得短期的未来能有很大突破，虽然比如 Gemini 有百万级别的上下文长度，但是支持并不等于好用，做一个代码量不大的项目可能还好，如果你做一个私有领域的大型软件，你不可能指望模型能把整个代码仓都给你吞进去的。

不用太焦虑，拥抱 AI 提高自己的效率才是目前程序员最应该做的事情。

逃跑森林

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逃跑森林 发表于 2025-4-21 10:25

2333 是这样没错

hong1047

这个比vscode+github copilot好用么？

红豆泥斯密马赛

cool   准备试试看 cursor 做两个小品

ccxp

原来版主你也是个码农

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ccxp 发表于 2025-4-21 16:18
原来版主你也是个码农

对，我是个码农哈哈

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hong1047 发表于 2025-4-21 14:11
这个比vscode+github copilot好用么？

Copilot 我用得少，后面打算去试试，Cursor 的成本实在是有点高了。

techan

sonnet 3.7还是gemini2.5pro？