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深入解析 Cursor 规则:为团队打造统一的 AI 编程规范

2025年10月14日 18:28

掌握 Cursor 规则功能,让 AI 编程助手真正理解你的项目需求

在 AI 编程时代,我们经常面临一个挑战:如何让 AI 生成的代码符合团队的技术栈和编码规范?Cursor 的规则功能正是为了解决这一痛点而设计。本文将基于官方文档,为你全面解析 Cursor 规则的使用方法和最佳实践。

规则的核心价值:持久化的上下文指导

大型语言模型在多次补全之间不会保留记忆,而规则正是在提示层面提供持久且可复用的上下文。当规则启用时,其内容会被置于模型上下文的开头,为 AI 在生成代码、解释编辑或协助工作流时提供一致的指导。

Cursor规则主要作用于Agent(聊天)和Inline Edit(Cmd+K)功能。这意味着当你使用Chat对话或行内编辑时,规则会自动生效,确保AI生成的代码符合预定规范。

四种规则类型详解

Cursor 支持四种不同类型的规则,每种都有其特定的适用场景:

1. 项目规则(Project Rules)

项目规则位于 .cursor/rules 目录中,每条规则都是一个独立的文件,并纳入版本控制。这是团队协作中最常用的规则类型。

核心特性:

  • 通过路径模式限定作用范围
  • 支持手动执行或按相关性自动包含
  • 子目录下可以有各自的 .cursor/rules,仅作用于该文件夹

使用场景:

  • 固化与代码库相关的领域知识
  • 自动化项目特定的流程或模板
  • 规范化风格或架构决策

2. 团队规则(Team Rules)

Team 和 Enterprise 计划可以通过 Cursor 控制台在整个组织范围内创建并强制执行规则。

管理特性:

  • 管理员可以配置每条规则对团队成员是否为必选
  • 支持“强制执行”模式,防止用户关闭重要规则
  • 优先级最高:Team Rules → Project Rules → User Rules

适用场景:

  • 跨项目的统一编码标准
  • 组织级的安全和合规要求
  • 确保所有项目遵循相同的最佳实践

3. 用户规则(User Rules)

用户规则是在 Cursor Settings → Rules 中定义的全局偏好,适用于所有项目。它们为纯文本格式,适合设置沟通风格或个人编码偏好。

例如所有问题使用中文回答, 可以这样设置。

Always respond in Chinese-simplified

4. AGENTS.md

AGENTS.md 是一个用于定义代理指令的简单 Markdown 文件,将其放在项目根目录,可作为 .cursor/rules 的替代方案,适用于简单、易读指令且不想引入结构化规则开销的场景。

Cursor 支持在项目根目录和子目录中使用 AGENTS.md。

# 项目说明

## 代码风格

- 所有新文件使用 TypeScript
- React 中优先使用函数组件
- 数据库列使用 snake_case 命名

## 架构

- 遵循仓储模式
- 将业务逻辑保持在服务层中

规则文件结构与编写规范

规则文件格式

每个规则文件使用 MDC(.mdc) 格式编写,这是一种同时支持元数据与内容的格式。通过规则类型下拉菜单控制规则的应用方式:

下面是一个 typescript 的规则文件示例

---
description: TypeScript Patterns
globs: *.ts,*.tsx
---
# TypeScript Patterns

## Type Definitions

### API Response Types
Use consistent API response wrapper types:
```typescript
// For array responses
type TArrayResult<T = unknown> = {
  code: number;
  result: T[];
  message?: string;
  msg?: string;
};

// For single item responses  
type TResult<T = unknown> = {
  code: number;
  result: T;
  message?: string;
  msg?: string;
};

规则类型配置

规则类型在 cursor 中通过下拉框选择, 目前支持四种类型:

类型 描述 适用场景
Always Apply 始终包含在模型上下文中 核心技术栈声明、全局编码规范
Apply Intelligently 根据文件类型和内容智能判断是否包含 根据文件内容智能判断是否包含
Apply to Specific Files 仅在文件被 globs 匹配时应用 根据文件名、路径、内容等智能判断是否包含
Apply Manually 仅在使用 @ruleName 明确提及时才包含 需要特殊处理的场景

嵌套规则机制

Cursor 支持在项目中的各级目录下设置规则,实现精细化的控制:

project/
  .cursor/rules/        # 项目级规则
  backend/
    server/
      .cursor/rules/    # 后端专用规则
  frontend/
    .cursor/rules/      # 前端专用规则

当引用某个目录中的文件时,该目录下的嵌套规则会自动生效,为不同模块提供针对性的指导。

团队协作中的规则管理策略

1. 版本控制集成

.cursor/rules 目录纳入 Git 仓库是确保团队一致性的基础。这样可以:

  • 保证所有成员使用相同的规则配置
  • 方便追踪规则的变更历史
  • 支持代码审查流程应用于规则修改

2. 分层规则设计

针对大型项目,建议采用分层规则结构:

基础层规则(项目根目录):

  • 技术栈和框架约束
  • 全局编码规范
  • 项目架构约定

模块层规则(子目录中):

  • 特定模块的专用规则
  • 业务领域的特殊约定
  • 模块间的接口规范

3. 团队规则强制执行

对于关键的组织标准,使用团队规则的“强制执行”功能:

  • 安全规范:SQL 注入防护、认证授权要求
  • 合规要求:数据隐私、行业规范
  • 质量门禁:代码审查标准、测试覆盖要求

规则创建与优化实践

创建规则的方法

  1. 命令创建:执行 New Cursor Rule 命令或在 Cursor Settings > Rules 中创建

  2. AI 生成:在对话中使用 /Generate Cursor Rules 命令直接生成规则。

  3. 手动编写:基于项目需求手动创建和优化规则文件

Generate Cursor Rules 不仅可以为已存在的项目升成完整的规则文件, 也可以通过添加描述对规则进行优化。

社区有大量成熟的规则模板可供参考,能帮你快速起步:

  • 官方规则库cursor.directory):提供Python、FastAPI、Django、Next.js、TypeScript等多种主流语言或框架的预设规则。
  • Awesome CursorRules:GitHub上的高星开源项目,收集了针对不同场景的大量规则模板。

使用社区规则时,复制内容后根据项目实际情况进行调整是关键,包括修改技术栈版本、更新项目结构描述等。

规则优化最佳实践

根据实战经验,以下是让规则更高效的关键技巧:

精简内容,避免重复

  • 合并重复的技术栈描述,删除冗余信息
  • 避免在规则中写入大量示例代码,除非特别重要

精确控制生效范围

  • 不要所有规则都设为Always,这会浪费token并引入噪声
  • 使用Specific Files按文件类型匹配,或Manual模式按需调用

避免“假大空”的要求

  • 规则应具体可行,如“使用TypeScript接口定义props”
  • 删除像“提高性能”等模糊表述,代之以具体实践

实战技巧:让规则真正生效

增加过程决策机制

在user rule中要求AI在遇到不确定时主动暂停并寻求确认,而不是自行决策。这能避免AI基于错误理解继续生成代码。

采用渐进式开发

将大需求拆解为多个小步骤,逐步完成并验证。任务粒度越小,AI完成度越高,也便于及时发现问题。

明确修改范围

要求AI遵守最小范围修改原则,指哪打哪,避免“画蛇添足”修改无关代码。

.cursorrules

项目根目录中的 .cursorrules(旧版)文件仍受支持,但建议迁移到 Project Rules 或 AGENTS.md。

总结

Cursor 规则功能为团队提供了一种强大的方式来统一 AI 编程助手的行为。通过合理配置项目规则、团队规则和用户规则,团队可以确保 AI 生成的代码符合组织的技术标准和质量要求。

关键要点总结:

  1. 规则提供持久化的上下文,弥补了 AI 模型在多次交互间的记忆空白
  2. 四种规则类型各司其职,满足从个人偏好到组织标准的各种需求
  3. 嵌套规则机制支持精细化的模块级控制
  4. 版本控制集成是团队协作的基础保障
  5. 渐进式优化让规则随着团队成长而不断完善

通过系统性地应用 Cursor 规则,你的团队将能够充分发挥 AI 编程的潜力,同时保持代码质量和风格的一致性。现在就开始为你的项目配置规则,体验智能化协作开发的新高度吧!

公众号会持续输出更多技术文章,欢迎关注。

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【开发AGIC】Vue3+NestJS+DeepSeek AI作业批改系统(已开源)

作者 管一诺
2025年10月8日 12:29

前言

大家好,我是一诺。国庆假期带儿子回老家带了几天,鬼天气忽冷忽热的 我和儿子都给整生病了。

也没有出去玩,除了在家带娃,空闲时间开源了能豆ai批改助手

说下产品背景

我有个朋友是英语老师,常熬夜批改作文。平时在用 DeepSeek 批改作业,可没办法批量修改,很特别麻烦。就希望能有个可以统一管理作业,沉淀教学数据的工具。

于是就有了"能豆AI"这个产品,集成DeepSeek分析能力,实现了学生在线提交作业 → AI实时批改 → 教师人工核实批改的完整业务闭环。

核心功能-ai批改作业

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为什么叫能豆AI。

我在设计 logo ,不知道叫什么好。这时我儿子在扶着墙学走路,他刚9个月刚会爬就想尝试走~ ,那就叫"能豆AI"吧,因为我儿子的小名叫豆豆。

在线预览

在线体验 ai.dslcv.com/

仓库地址

  1. github ➡️ github.com/yinuoguan/n…
  2. gitee ➡️ gitee.com/wang-tians-…
  3. 接口文档 http://124.222.166.174:3002/api/docs

架构图

总体架构图

业务流程

技术选型

前端技术栈

选择 Vue 3 + TypeScript 作为前端框架,之前一诺维护的老项目都是vue2, 这次全面使用Vue3开发,发现用 Composition API 写起来更灵活,特别是处理复杂的业务逻辑时。

Vuex 用来管理全局状态,比如用户登录信息。局部状态还是放在组件里,这样代码更清晰。

Element Plus 是因为组件比较全面。配合 Tailwind CSS 做一些个性化的样式调整,开发速度很快。

后端技术栈

后端用的是 NestJS,说实话一开始也考虑过 Express,但 NestJS 的装饰器和模块化设计确实香,代码组织得很清晰。

JWT 做身份认证,无状态的,扩展性好。Swagger 自动生成 API 文档。

数据存储

MongoDB 选择的原因很简单:作业数据结构比较灵活,不同类型的作业字段差异很大,用文档数据库比关系型数据库方便多了。而且 MongoDB 的查询也够用,性能也不错。

Redis 主要用来缓存一些热点数据和存储用户会话,毕竟内存数据库速度快,用户体验好。

AI大模型

DeepSeek 是主力,性价比真的很高,批改质量也不错。关键是 API 调用稳定,价格也能接受。

后来又集成了豆包,主要是想让 AI 的反馈更温馨一点,豆包在情感表达这块做得比较好,学生看到反馈不会那么有压力。

两个模型配合使用,DeepSeek 负责专业的内容分析,豆包负责鼓励和引导,效果比单用一个模型好很多。

核心模块

1.班级管理

这是系统的基础模块,解决了教师管理多个班级的痛点:

核心功能:

  • ✅ 创建班级:支持自定义班级名称、描述和邀请码
  • ✅ 学生管理:通过邀请码机制,学生可以自主加入班级
  • ✅ 状态管理:可以暂停/激活学生,灵活管理班级人员
  • ✅ 实时统计:学生数量和作业完成情况一目了然

2. 作业提交与批改模块

状态流转管理:

核心特性:

  • 学生端:专用提交和查看功能,界面简洁易用
  • 教师端:批改和统计管理功能,支持批量操作
  • 管理员端:AI批改和日志管理,系统监控

3. AI 批改集成

这是系统的技术亮点,与 DeepSeek 的深度集成:

AI批改能力:

mindmap
    root((AI批改))
        DeepSeek
            语法检查
            逻辑分析
            内容评估
        豆包
            情感识别
            温馨反馈
            学习引导
        评分
            多维度评价
            个性化建议
            数据洞察

AI批改流程:

image.png

批改质量保障:

  • 多轮提示词优化,确保批改一致性
  • 人工复核机制,AI + 人工双重保障
  • 批改日志记录,便于分析和改进
  • 异步处理机制,不阻塞用户操作

4. 权限管理系统

graph TB
    A[超级管理员] --> B[系统配置]
    A --> C[用户管理]
    A --> D[数据监控]
    
    E[教师] --> F[班级管理]
    E --> G[作业发布]
    E --> H[批改审核]
    
    I[学生] --> J[加入班级]
    I --> K[提交作业]
    I --> L[查看成绩]

功能展示

管理员端功能

主要功能:

  • 系统配置管理:AI模型参数调整,批改规则配置
  • 用户权限管理:教师和学生账号管理,权限分配
  • 数据统计分析:批改效率统计,系统使用情况分析
  • 批改日志查看:AI批改过程追踪,质量监控

控制台看板

大模型配置 && 用户管理

教师端功能

主要功能:

  • 班级创建与管理:一键创建班级,邀请码分享
  • 作业发布与管理:灵活的作业类型,截止时间设置
  • 批改结果查看:AI初评结果查看,人工复核操作
  • 学生成绩统计:班级整体表现分析,个人进步追踪

工作台

创建班级

添加学生

发布作业

配置AI批改规则

作业详情

批改作业

学生端功能

主要功能:

  • 班级加入:通过邀请码快速加入班级
  • 作业提交:支持草稿保存,多次修改提交
  • 批改结果查看:详细的AI评语和教师点评
  • 学习进度追踪:个人作业历史,成绩变化趋势

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