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Cursor Rules 进阶指南

目录

一、什么是 .cursorrules

在使用 Cursor 进行开发的过程中,你是否遇到过这样的困扰:AI 助手生成的代码风格不统一,或者与项目的技术栈不匹配?这就是我们需要 .cursorrules 的原因。

.cursorrules 是 Cursor 编辑器提供的一个强大工具,它就像是你给 AI 助手写的一份详细的"工作指南"。通过这个配置文件,我们可以精确地控制 AI 助手的行为,让它更好地理解我们的项目需求,提供更精准的代码建议。

想象一下,当你新招一个开发人员加入团队时,你会详细告诉他项目的技术栈、代码规范、开发流程等信息。.cursorrules 就是扮演着类似的角色,它告诉 AI 助手:"在这个项目中,你需要这样写代码"。

二、如何创建优质的 .cursorrules

Cursor Directory

让我们通过一个实际的项目开发流程,来看看如何创建一个优质的 .cursorrules 文件。

2.1 角色定义

在开始一个项目时,我们首先需要明确 AI 助手应该扮演什么样的角色。就像你在招聘时会寻找特定领域的专家一样,我们也需要让 AI 知道它应该以什么样的专业视角来协助我们。

示例:

yaml
角色定位:
- Python 开发专家
- 特长是 Flask 和 API 开发
- 具备丰富的实战经验

通过这样的定义,AI 助手就会从一个 Python 专家的角度来思考问题,提供更专业的代码建议和解决方案。比如,它会优先考虑 Python 的最佳实践,使用 Flask 框架的惯用模式等。

2.2 项目目标

明确的项目目标就像是开发团队的指南针,它能帮助 AI 助手始终朝着正确的方向前进。在实际开发中,我发现清晰的目标设定能大大提高 AI 输出的准确性。

示例:

yaml
项目目标:
- 开发高效的 API 解决方案
- 保证代码易于理解和维护
- 确保方案具有可扩展性

有了这些目标,AI 在生成代码时就会特别注意性能优化、代码可读性和架构的可扩展性。比如,它会主动添加适当的注释,选择更高效的数据结构,设计更合理的接口等。

2.3 开发规范

代码规范看似是一些小细节,但正是这些细节决定了项目的长期可维护性。在我的团队中,我们就通过严格的规范定义,让 AI 生成的代码自然融入到现有的代码库中。

示例:

yaml
代码规范:
- 使用 def 定义函数,避免 lambda
- 所有函数都需要类型提示
- 保持条件语句简洁

这些规范不仅让代码风格保持一致,还能预防一些常见的开发陷阱。比如,通过强制使用类型提示,我们在开发初期就能发现潜在的类型错误。

2.4 项目结构

良好的项目结构就像是一栋建筑的框架,它决定了整个项目的稳定性和可扩展性。在实践中,我发现清晰的目录结构能大大提高团队的开发效率。

示例:

yaml
目录结构:
app/:核心代码
models/:数据相关
utils/:工具函数
tests/:测试文件

这样的结构设计不是随意的,而是基于实际开发经验的总结。比如,将数据模型独立放在 models 目录下,不仅方便管理,还能避免循环依赖的问题。

2.5 技术栈规范

在实际项目中,技术栈的选择往往会影响整个项目的走向。通过明确的技术栈规范,我们可以确保 AI 助手始终使用项目认可的框架和库。

示例:

yaml
项目依赖:
- Flask:主框架
- Flask-SQLAlchemy:数据库操作
- Flask-JWT-Extended:认证管理

这些选择背后都有其深思熟虑。比如,我们选择 Flask-SQLAlchemy 而不是直接使用 SQLAlchemy,是因为它能更好地与 Flask 框架集成,提供更便捷的数据库操作方式。

2.6 测试规范

测试就像是代码的安全网,好的测试规范能让我们在重构时充满信心。在与 AI 配对编程时,清晰的测试规范尤为重要。

示例:

yaml
测试要求:
- 使用 pytest 编写单元测试
- 使用 Flask 测试客户端做集成测试
- 完善的测试数据配置

这些测试规范源于实践经验。例如,我们要求使用 Flask 测试客户端而不是简单的 HTTP 请求,是因为它能更好地模拟真实的应用环境,测试更加可靠。

2.7 UI 开发规范(如需要)

在全栈项目中,前端的规范同样重要。好的 UI 规范能确保界面的一致性和用户体验。

示例:

yaml
UI 规范:
样式要求:
- 使用 Tailwind CSS
- 仅使用核心工具类
- CSS 类名规范排序

组件要求:
- 优先使用 shadcn/ui
- 组件必须响应式
- 包含完整 PropTypes

这些规范的制定都有其实际考虑。比如,我们选择 Tailwind CSS 是因为它能提供更一致的开发体验,而且能很好地控制最终的打包体积。

三、如何使用 .cursorrules

使用 .cursorrules 不是一次性的工作,而是一个持续优化的过程。在我的团队中,我们是这样做的:

  1. 创建文件:在项目初始化时就创建 .cursorrules 文件,将其作为项目基础设施的一部分。
  2. 编写规则:结合团队实际情况和项目特点,制定合适的规则。
  3. 持续优化:根据项目进展和团队反馈,不断调整和完善规则。

四、在哪里快速借鉴他人的 .cursorrules

在实践中,我发现"站在巨人的肩膀上"往往能事半功倍。以下是一些值得参考的资源:

4.1 官方资源

这是官方维护的规则库,里面有很多经过实践检验的优质规则。

4.2 社区资源

这个仓库汇集了社区中的优秀实践,你可以找到适合自己项目的规则参考。

五、AI 规则和 .cursorrules 的区别

Cursor Rules 设置

在实际使用中,我发现很多开发者对 AI 规则和 .cursorrules 的关系感到困惑。让我们通过一个表格来理清它们的区别:

特性 AI 规则 .cursorrules
作用范围 全局所有项目 仅当前项目
适用场景 通用开发规范 项目特定需求
优先级

这种区别在实践中非常重要。比如,你可以在 AI 规则中设置通用的代码风格偏好,而在 .cursorrules 中定义具体项目的特殊要求。

六、总结与建议

在使用 Cursor 和 AI 配对编程的这段时间,我深深体会到了规则设定的重要性。这让我想到了一个有趣的类比:

  1. 制定规则的重要性

    就像训练一个新团队成员,前期的规则制定和沟通虽然需要投入时间,但从长远来看,这些投入都是值得的。在 AI 时代,掌握规则制定这项技能,就像是掌握了驾驭 AI 的方向盘。

  2. 最佳实践

    通过不断的实践,我总结出了一些有效的方法:

    • 在项目开始前就制定清晰的规则,就像是给项目打好基础
    • 随着项目的发展,及时调整和优化规则
    • 灵活运用全局 AI 规则和项目级 .cursorrules,让它们相互配合
  3. 终极目标

    使用 .cursorrules 的终极目标不是限制 AI,而是让它成为更好的助手:

    • 让 AI 真正理解你的项目需求
    • 提高开发效率,减少反复修改
    • 建立一个可持续的开发模式

记住,好的规则就像是一个好的老师,它不仅告诉你"做什么",还告诉你"为什么这样做"。通过精心制定的 .cursorrules,你能让 AI 助手成为你的得力助手,共同创造出更优质的代码。

基于 MIT 许可发布