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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

一、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。 二、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...

《灯灯》多租户快速开发平台 5.3.1 发布,增强稳定性与功能,优化前端体验

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