Devin CursorRules 开源项目使用教程

Devin CursorRules 开源项目使用教程

devin.cursorrules Magic to turn Cursor/Windsurf as 90% of Devin 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/devin.cursorrules

1. 项目介绍

Devin CursorRules 是一个开源项目，旨在将 Cursor 或 Windsurf IDE 转化为具有高级代理 AI 能力的工具，类似于价格为每月 $500 的 Devin AI 助手，但成本要低得多。通过本项目，用户可以获得自动化规划和自我进化等功能，让 AI 在行动前思考，并从错误中学习。此外，项目还支持扩展工具使用，如网络爬虫、搜索引擎集成以及大型语言模型驱动的文本/图像分析。

2. 项目快速启动

使用 Cookiecutter 快速开始

首先，确保安装了 Cookiecutter：

pip install cookiecutter

接着，创建一个新项目：

cookiecutter gh:grapeot/devin.cursorrules --checkout template

手动设置

1. 将 tools 文件夹以及以下配置文件复制到您的项目根目录：

   • 对于 Windsurf 用户，需要 windsurfrules 和 scratchpad.md 文件。
   • 对于 Cursor 用户，只需要 cursorrules 文件。
   • 对于 GitHub Copilot 用户，需要 github/copilot-instructions.md 文件。

2. 配置您的环境，例如设置 API 密钥（可选）。

3. 开始探索高级任务，如数据收集、构建快速原型或以完全代理的方式交叉引用外部资源。

3. 应用案例和最佳实践

• 自动化规划：利用项目的规划能力，自动化日常开发任务，如代码审查、功能实现等。
• 自我进化：通过纠正 AI 的错误，使其不断学习和改进，逐渐成为更具智慧的助手。
• 多代理协作：实验性的多代理分支允许使用一个高级规划器（由 o1 支持）来协调复杂任务，以及一个执行器（由 Claude/GPT 支持）来执行逐步动作。

4. 典型生态项目

• Web scraping：使用 Playwright 进行网页抓取。
• 搜索引擎集成：集成 DuckDuckGo 等搜索引擎。
• LLM 驱动的分析：使用大型语言模型进行文本或图像分析。

通过上述教程，您可以开始使用 Devin CursorRules 项目的强大功能，提升您的开发效率。

devin.cursorrules Magic to turn Cursor/Windsurf as 90% of Devin 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/devin.cursorrules