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。

三、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.