得物技术 06月23日 20:03
Cursor Rules优化实战:构建高效稳定的AI代码生成规范体系|得物技术
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本文分享了在Cursor IDE的Cursor Rules优化实践经验,旨在构建清晰、高效的AI协作规范架构。文章首先分析了旧版规范体系存在的问题,如规则冗余、提示词冲突和维护困境。随后,提出了分层架构、职责分离和按需调用的新设计理念,构建了三层架构,包括基础层、模块层和流程层,并详细阐述了各层结构的设计特点和技术实现。最后,介绍了最佳实践和分阶段实施计划,强调了构建清晰、系统化的协作规范对提升AI辅助编程效率的重要性。

💡 旧版规范存在规则冗余、提示词冲突和维护困难等问题,影响了AI代码生成的质量和效率。

💡 新版规范采用三层架构,包括基础层、模块层和流程层,每层都有明确的职责和边界。

💡 基础层对项目基础规范、代码质量、TypeScript规范、注释规范、命名规范、样式规范和代码检查进行了精细化设计。

💡 模块层设计遵循前端分层架构思想,将应用拆分为表现层、业务逻辑层、数据服务层和路由层等模块。

💡 流程层针对具体业务场景定制化规范,将复杂的业务场景标准化,例如CURD页面开发流程。

原创 阳凯 2025-06-23 18:32 上海

随着AI辅助编程工具的普及,Cursor IDE已经成为越来越多开发者的选择,如何让AI真正理解项目需求并生成一致高质的代码?本文将分享Cursor Rules优化过程中的实践经验,展示如何从混乱的规范体系演进到清晰、高效的AI协作规范架构

目录

一、背景

二、旧版Rules痛点

三、新版Rules设计理念

    1.  三层结构设计

四、三层结构深度剖析

    1.  基础层的精细化设计

    2. 模块层的分层设计

    3. 流程层的场景化设计

五、最佳实践

    1.  快速开始

    2. 分阶段实施计划

六、总结


  背景 

随着AI辅助编程工具的普及,Cursor IDE已经成为越来越多开发者的选择。然而,在实际使用过程中,我们发现了一个关键问题:如何让AI真正理解项目需求并生成高质量、一致性的代码?

答案在于构建一套系统化的AI协作规范。与传统的代码规范不同,AI协作规范需要考虑更多维度:

    如何让AI准确理解业务逻辑和技术要求

    如何确保生成代码的架构一致性和质量标准

    如何在团队中推广和维护统一的开发模式

    如何避免规范冲突和维护成本过高的问题

本文将分享我们在Cursor Rules优化过程中的实践经验,展示如何从混乱的规范体系演进到清晰、高效的AI协作规范架构。

  旧版Rules痛点 

在优化之前,团队已有的规范体系存在三个核心问题,这些问题影响了AI代码生成的质量和效率。

问题一:规则冗余与表述模糊

旧规范存在大量无效描述,包括模糊要求(如"确保高性能")、重复定义和基础能力提示。这些冗余信息不仅增加token消耗,更分散AI注意力,显著降低代码生成效率。

问题二:提示词冲突

规范中角色定义混乱,不同文档将AI指定为架构师、开发者等矛盾角色。同时缺乏规则优先级机制,导致多规则同时生效时产生行为矛盾,无法形成明确执行路径。

问题三:维护困境

文档职责边界不清,新增规则时难以定位归属文件。修改单一功能需跨多文件调整,且规则间依赖关系不透明,造成维护成本指数级增长。

  新版Rules设计理念 

基于已有问题的深入分析,提出了一套新的设计理念,核心是:分层架构 + 职责分离 + 按需调用

三层结构设计

新版本采用清晰的三层架构,每层都有明确的职责和边界:

标准化规则格式

为了确保规范的一致性和可维护性,我们定义了统一的规则格式:

    # 规则名称


    ## 基础规范

    - 明确的技术要求和实现标准


    ## 强制行为

    - 必须执行的具体操作和约束


    ## 禁止行为  

    - 严格禁止的操作和做法,需要避免的常见错误


    ## 示例代码

    - 具体的代码示例和最佳实践

    - 也通过 [文件名](mdc:路径) 引用外部示例

    ※  该格式优势

      结构清晰:每个部分的职责明确,便于AI理解。

      可执行性:强制/禁止行为都有明确的操作指导。

      示例驱动:用实际代码代替抽象描述。

    AI协作执行协议

    为了确保AI能够正确理解和执行规范,我们设计了一个明确的AI协作协议提示词:

      # AI协作执行规则


      ## 规则分类

      - basic/下的通用规则: 必须调用,通用基础规范

      - modules/下的模块规则: 按需调用,架构分层规范  

      - workflow/下的流程规则: 按需调用,业务场景规范


      ## 执行流程

      1. 识别场景 → 调用相关规则

      2. 读取示例代码 → 作为生成参考

      3. 执行强制/禁止行为 → 确保代码质量

      4. 应用设计原则 → 组件化、单一职责、分层设计


      ## 质量保障

      - 所有规则必须100%执行,重点关注强制行为和禁止行为





        三层结构深度剖析 

      接下来我们详细分析新版本架构的设计特点和技术实现。

      基础层的精细化设计

      基础层是整个规范体系的根基,我们将原来混乱的MDC文件,精确拆分为7个职责单一的规范文件:

      件名

      职责

      核心内容

      basic.mdc

      项目基础规范

      目录结构、技术栈、开发流程

      code-quality.mdc

      代码质量控制

      复杂度限制、安全性要求

      ts.mdc

      TypeScript规范

      类型定义、严格模式配置

      comment.mdc

      注释规范

      JSDoc格式、文件头注释

      code-names.mdc

      规范

      变量、函数、组件命名约定

      style.mdc

      式规范

      CSS/Less编写标

      lint.mdc

      代码检查

      ESLint、Prettier配置

      ※  此拆分好处

        职责明确:每个文件只关注一个特定领域。

        维护便利修改某个规范不会影响其他领域。

        学习友好:新人可以逐个理解每个规范的要求。

      示例:code-quality.mdc定义了代码质量分规范:

        # 代码质量分规范(通用规则)


        ## 强制行为


        - 所有请求必须采用 HTTPS 协议

        - 确保第三方库安全可靠


        ## 禁止行为


        - 代码复杂度限制

          - 单个文件不得超过 500 行

          - 条件复杂度不得超过 10

          - 单个函数不得超过 199 行

          - 超过限制时,应优先按功能模块拆分为多个函数或文件

        - 禁止使用非得物域名的外部 CDN 资源

        - 禁止在代码中包含明文密码或硬编码 token

        - 禁止出现敏感词

        - 避免重复代码块

        - 不允许单词拼写错误或不符合命名规范

        - 避免在前端直接进行金额计算(导致精度丢失)

        - 禁止使用魔数(如 a === '3'),应使用常量(如 a === statusMap.login)



        模块层的分层设计

        模块层的设计遵循前端分层架构思想,将复杂的应用拆分为职责明确的模块:

          表现层:components.mdc(组件规范)、pages.mdc(页面规范)

          业务逻辑层:hooks.mdc(状态管理)、utils.mdc(工具函数)

          数据服务层service.mdc(API接口)、constants.mdc(配置管理)

          路由层route.mdc(路由配置和导航)

        示例:服务层规范(service.mdc)规范定义了API接口的标准化开发流程:

          # API接口生成规范(模块规则)


          ## 存放位置规范(按优先级)

          - [p0] 页面级API:src/pages/{pageName}/services/{modules}.ts

          - [p1] 全局API:src/services/{modules}.ts

          - 类型文件:对应的 .interface.ts 文件


          ## 标准代码模板

          ```

          import { request } from '@/utils/request';

          import { UniversalResp } from '@/utils/request-operation';

          import { IUserListReq, IUserListDataRes } from './interface';


          /**

           * 获取用户列表

           * @param data 请求参数

           */

          export const fetchUserListApi async (data: IUserListReq) => {

            return request.post<UniversalResp<IUserListDataRes>>(

              '/api/user/list',

              data

            );

          };

          ```

          ## 强制行为

          - 使用MCP Server的mooncake_get_api_details工具获取接口详情

          - 响应数据必须使用UniversalResp<T>泛型包装

          - 接口命名采用fetch{ApiFileName}Api格式

          - 类型定义必须完整,包含完整字段注释


          流程层的场景化设计

          流程层是当前架构的创新点,针对具体业务场景定制化规范,将复杂的业务场景标准化。

          流程文件

          业务场景

          核心功能

          curd-page.mdc

          curd页面开发

          curd页面完整使用流程

          log.mdc

          错误监控

          APM监控和错误日志处理流程

          sendBuried.mdc

          数据埋点

          用户行为埋点的标准流程

          ......



          示例: curd-page.mdc 定义了完整的表格页面开发流程:

          ※  该流程确保

            开发效率:标准化流程减少决策时间。

            质量一致性:所有表格页面都遵循相同的标准。

            维护性:统一的结构便于后期维护。

            # pro-table生成新页面(流程规则)

            深入研究代码并理解[insert feature]是如何工作的。一旦你明白了,让我知道,我将提供我的任务给你。


            ##  工作流程

            按以下流程进行任务执行,如果评估存在非必须流程,可跳过。

            - MCP读取接口信息

            - 从用户输入中提取以下信息:

               - 列表名称

               - 筛选项(需标记hideInTable)

               - 展示项(需标记hideInSearch)

               - 操作项

               - 工具栏按钮

            - 评估完整的需求内容复杂度,考虑未来的扩展性,合理设计分层目录结构

                - 各个模块保持单一职责,考虑合理的业务组件拆分,避免大量代码都在页面主入口文件

                - 使用命令行批量创建目录文件(包含各类文件ts、tsx、less等)

                - 文件暂不生成代码

            - 配置页面的路由信息

            - 生成类型文件,确保所有类型定义清晰

            - 生成constants文件,定义所需常量

            - 生成services文件,实现数据服务

            - 生成所需的 hooks 文件

            - 生成页面(必需)和components(如需)文件 完成UI层


            ## 强制行为

            - 使用pro-table进行开发,包括筛选表单,符合最佳实践

            - 筛选项和列表项配置创建useColumns.tsx声明,筛选项(需标记hideInTable)、展示项(需标记hideInSearch)

            - 左侧字段按需固定,操作项右侧固定,最多显示两个,超出折叠显示

            - 文本左对齐,数字右对齐,状态枚举居中显示

            - 分页设置支持10、20、50、100

            - .....


            # 禁止行为

            .....


              最佳实践 

            快速开始

            第一步:创建基础架构

              .cursor/rules/

              ├── ai.mdc              # AI协作总纲

              ├── basic/              # 基础规范目录

              │   ├── basic.mdc

              │   ├── code-quality.mdc

              │   ├── ts.mdc

              │   ├── style.mdc

              │   ├── comment.mdc

              │   ├── code-names.mdc

              │   └── lint.mdc

              ├── modules/            # 模块规范目录

              │   ├── components.mdc

              │   ├── pages.mdc

              │   ├── hooks.mdc

              │   ├── service.mdc

              │   ├── constants.mdc

              │   ├── utils.mdc

              │   └── route.mdc

              └── workflow/           # 流程规范目录

                  ├── curd-page.mdc

                  ├── log.mdc

                  └── send-buried.mdc

                  └── ......





              第二步:配置AI协作协议

              在 ai.mdc 中定义核心协作规则:


                # AI协作执行规则


                ## 规则分类

                - basic/下的通用规则: 必须调用,通用基础规范

                - modules/下的模块规则: 按需调用,架构分层规范  

                - workflow/下的流程规则: 按需调用,业务场景规范


                ## 执行流程

                1. 识别场景 → 调用相关规则

                2. 读取示例代码 → 作为生成参考

                3. 执行强制/禁止行为 → 确保代码质量

                4. 应用设计原则 → 组件化、单一职责、分层设计


                ## 质量保障

                所有规则必须100%执行,重点关注强制行为和禁止行为


                分阶段实施计划

                阶段

                目标

                关键活动

                试点阶段

                验证规范有效性

                选择1-2个项目试点,收集反馈

                优化阶段

                完善规范内容

                根据试点反馈优化规范,开发工具

                标准化阶段

                形成团队标准

                制定团队级标准,持续改进机制


                  总结 

                基于以下设计思路,并通过构建三层架构的AI协作规范体系:

                  单一职责:每个规范文件只负责一个功能领域,规则维护简单,冲突减少。

                  分层架构:基础→模块→流程的清晰层级,规则依赖明确,扩展容易。

                  按需调用:根据开发场景智能调用相关规范,使得上下文信息精准,效率提升。

                  示例驱动:用代码示例代替抽象描述,AI理解准确,执行到位。

                  持续进化:支持规范的迭代优化和扩展,研发适应变化,持续改进。

                我们成功缓解了AI辅助编程中的核心问题,这套方法论不仅适用于Cursor Rules,更可以推广到其他AI协作工具的规范设计中。在AI辅助编程快速发展的今天,构建一套清晰、系统化的协作规范,将是每个开发团队的核心竞争力。

                往期回顾



                文 / 阳凯


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