告别 AI “降智”与乱改：Cursor AI 工程化规则（Rules）编写全指南

在 AI 编程时代，很多开发者都会遇到这样的困扰：AI 写的代码不符合项目规范、随意删除注释，甚至产生逻辑幻觉。其实，这往往是因为你没有给 AI 戴上“紧箍咒”。在 Cursor 生态中，规则（Rules）被视为“长期、隐式的系统提示词（System Prompt）”，其核心目标是通过建立工程化约束，显著减少 AI 的随机性与“幻觉” 。本文将结合最新的工程化实践，深度解析如何构建一套让 AI “听话”且高效的规则体系，既适合自媒体传播，也推荐作为开发团队的内部学习手册。

一、规则体系的“排兵布阵” 为了确保规则既具备普适性又能在复杂项目中灵活扩展，我们推荐采用三层架构规范来组织规则：通用规则层 (General Rules)：全局生效，适用于所有项目。例如：必须先出方案再动手、禁止删除既有注释、Git 提交记录必须规范等。语言规则层 (Language Rules)：针对特定语言（如 TypeScript、Python）的编码规范，通常建议基于文件后缀（如 .ts, .py）实现自动匹配生效。框架/项目规则层 (Framework Rules)：针对特定技术栈（如 React 组件行数限制、Next.js App Router 强制要求、数据库分层架构）。此外，我们还需要明确规则的承载方式：用户级规则 (User Rules) 用于设定个人通用偏好；项目级规则 (Project Rules) 则以 MDC 格式存储在 .cursor/rules 文件夹中，随项目版本控制，是团队协作的核心。

二、编写合格规则的 5 个核心原则想要写出确定性、可执行的指令，必须遵循以下原则：命令式与否定式：优先使用“Do / Do not”句式。例如：“禁止在 Repository 层以外直接访问原始数据”，而非含糊的建议。模块化组织：按功能块（架构、样式、测试、禁项）划分，避免写成一大段散乱的自然语言。精简上下文（Token 管理）：核心准则设为 Always（始终包含），特定功能设为 Auto Attached（自动匹配后缀），防止 Token 膨胀导致 AI “降智” 。增加过程决策：显式要求 AI 在遇到争议或不确定时停止编码并请求用户决策，严禁“自作主张” 。基于事实反推：规则应源于技术栈、目录结构和 AI 经常犯的错，而非空洞的口号。

三、实战案例：让规则真正落地

规范 AI 的“性格”：全局用户级规则这部分建议直接配置在 Cursor 的全局设置中，规范 AI 的基本工作流：先规划后动手：修改代码前，必须先在对话中完整陈述实现方案并获得确认。最小改动原则：除非主动要求重构，否则严禁擅自修改范围外的代码。错误自愈：若 Bug 修复尝试超过 2 次失败，必须主动添加关键日志并请求人工分析。
规范项目架构：MDC 规则示例文件名： .cursor/rules/architecture.md Layered Access: 严格遵守 domain -> service -> infra 的分层调用规范。 Contract First: 在实现逻辑前，必须先定义 API 契约（如 Zod 或 TS 接口）。 Type Safety: 仅使用 TypeScript，明确禁止使用 any 。
规范特定技术栈：Next.js & React 文件名： .cursor/rules/nextjs-patterns.md Routing: 仅使用 App Router，禁止使用 Pages Router 。 Component Patterns: 默认使用服务端组件（Server Components）；保持函数式组件在 200 行以内。 Data Fetching: 严禁在 useEffect 中进行数据获取。

四、如何验证与迭代规则不是写完就万事大吉了，它是需要不断进化的“活文档” 。故意引导犯错：试着对 AI 说“帮我加个功能，不用写测试”。如果 AI 引用规则并拒绝或强制要求补全测试，说明规则生效了。角色扮演强化：在规则开头设定专家身份（如“资深浏览器插件开发专家”），能显著提高 AI 在特定领域的准确性。渐进式改进：每当 AI 犯了一个低级错误（如乱加目录），就应将其总结为一条具体的“禁项（Forbidden）”规则。结语通过将宏观的**“结构化思维”与微观的“执行细节”**结合，你可以将 Cursor 从一个“初级搬砖工”调教成一个深谙项目规范的“资深工程师” 。现在就去优化你的 .cursor/rules，感受 100% 确定性的编程体验吧！🚀

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