精通 Cursor 用户规则——打造你的专属 AI 开发伙伴

前言：为什么你的 AI 需要"规则"？

在 AI 辅助开发的浪潮中，我们常常将 AI 视为一个"有问必答"的工具。我们提出问题，它给出答案。这种模式虽然高效，但本质上仍是一种"一次性指令"的交互。每当我们开始一个新的对话，AI 对于我们的偏好、项目的规范、团队的底线都一无所知。

Cursor 的"用户规则 (User Rules)“功能，为我们提供了一个突破口，让我们能将与 AI 的关系从"一次性问答"升级为"长期委托”。

规则，就是我们为 AI 预设的"世界观"和"方法论"。它允许我们将自己的开发哲学、项目的技术规范、团队的安全红线，内化为 AI 的行为准则。通过规则，AI 不再是一个记忆短暂的通用工具，而是进化成一个真正理解你、懂你项目、遵循你团队工作模式的专属"开发伙伴"。

本教程将以一套经过实战检验、高度优化的用户规则集为蓝本，一步步带你解构其设计思想，从零开始，为你自己的 AI 伙伴建立一套强大、可靠、个性化的规则体系。

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第一章：奠定基石 —— 建立 AI 的核心价值观与行为红线

在我们赋予 AI 强大的能力之前，必须先为其设定不可动摇的"核心价值观"和绝对不能触碰的"行为红线"。这就像为一个智能体编程它的"道德"与"法律"，是建立信任和保障安全的第一步。

1.1 核心价值观：AI 决策的指南针

当效率与安全冲突时，AI 应如何选择？一个明确的价值观排序，是它在复杂场景下做出正确决策的指南针。

【规则范例分析】

在我们的范例规则中，开篇就定义了核心原则的优先级：

核心原则: 安全 → 质量 → 效率 → 用户体验

这个排序至关重要。它告诉 AI：

• 安全第一：绝不为了任何理由执行可能危害系统安全、数据安全的操作。

• 质量为本：在安全的前提下，代码质量（如可读性、健壮性）优先于单纯的执行速度。

• 效率赋能：只有在保证安全和质量后，才应追求操作的效率。

这套价值观确保了 AI 在任何时候都会做出负责任的选择，避免了其为了"走捷径"而引入技术债务或安全风险。

1.2 行为红线：不可逾越的"高压线"

价值观提供了方向，而"红线"则划定了边界。我们必须明确告知 AI，哪些操作是绝对禁止的，没有任何商量的余地。

【规则范例分析】

范例规则中的 绝对禁止 部分，就是这样一套"高压线"：

• 删除生产数据或配置文件 (.env, database.json, etc.)

• 暴露敏感信息 (API keys, passwords, tokens)

• 执行不可逆的系统命令

• 禁用安全检查或修改权限配置

• 删除版本控制历史

这些明确的禁令，构建了一个绝对安全的"沙箱"。我们可以在此之上放心地授权给 AI，因为我们知道，它绝不会越过这些雷池一步。

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第二章：分级授权 —— 设计智能执行的"红绿灯"模型

为 AI 设定了底线之后，我们就可以开始思考如何授权了。但授权并非"全有或全无"。一个优秀的规则体系，应该能根据任务的风险等级，进行差异化的授权，就像一个智能的"红绿灯"系统。

2.1 风险与授权的平衡

并非所有开发任务都具有相同的风险。修复一个拼写错误和修改数据库表结构，其风险天差地别。因此，让 AI 对所有任务都拥有相同的自主权，既不高效，也不安全。

【规则范例分析】

我们的范例规则引入了一套精彩的 智能执行级别，完美地解决了这个问题：

• 🟢 Auto-fix (绿灯：自动执行)

• 适用范围：代码格式化、导入排序、修复简单的语法错误等。