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

将 .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。

“乐观更新”这个概念在现代应用开发，特别是前端和移动端开发中 是非常流行的技术模式。

乐观更新 的核心思想是：在向服务器发送请求的同时，立即在用户界面上更新数据，假设请求最终会成功。 如果之后请求失败，再回滚 UI 上的更改，并告知用户。

这就像是“先斩后奏”——对用户的操作抱持“乐观”态度，认为大概率会成功，从而优先提供极快的视觉反馈。

与之相对的是 悲观更新：先发送请求到服务器，等待服务器返回成功的响应后，再更新用户界面。

一个简单的例子：点赞功能

假设一个社交媒体的点赞按钮：

• 悲观更新流程：

  1. 用户点击“点赞”按钮。
  2. 应用向服务器发送“点赞”API 请求。
  3. 应用显示一个“加载中”的旋转图标。
  4. 服务器处理请求，返回“成功”响应。
  5. 应用收到响应后，将按钮变成“已赞”状态（比如变成红色）。
  • 缺点： 用户会感知到明显的延迟（从点击到图标变化）。

• 乐观更新流程：

  1. 用户点击“点赞”按钮。
  2. 立即将按钮变成“已赞”状态，给用户即时的反馈。
  3. 同时，在后台向服务器发送“点赞”API 请求。
  4. 如果请求成功：皆大欢喜，UI 状态和服务器状态一致。
  5. 如果请求失败（比如网络问题）：应用将按钮回滚到“未赞”状态，并可能显示一个提示，如“操作失败，请重试”。
  • 优点： 用户体验极其流畅，感觉应用响应飞快。

乐观更新的核心步骤

一个健壮的乐观更新实现通常包含以下步骤：

1. 快照当前状态：在更新 UI 之前，先保存当前的数据状态（例如，文章之前的点赞数）。这是为了回滚做准备。
2. 乐观更新 UI：立即用“预期的成功结果”来更新用户界面。
3. 发送异步请求：向服务器发送真正的请求。
4. 处理响应：
   • 成功：无需额外操作，或者可以 silently（静默地）用服务器返回的最新数据同步一下 UI（确保完全一致）。
   • 失败：
     • 回滚 UI：使用第 1 步保存的快照，将 UI 恢复到更新前的状态。
     • 通知用户：清晰地向用户告知错误，提示他们操作未成功。

为什么要使用乐观更新？（优点）

1. 卓越的用户体验：消除了网络延迟带来的等待感，让应用感觉瞬间响应，非常“爽滑”。
2. 感知性能提升：即使用户的网络很慢，UI 的更新也是立即的，大大提升了应用的感知性能。
3. 符合用户心理预期：用户进行操作时期望立即看到结果，乐观更新完美地满足了这种预期。

乐观更新的挑战和注意事项（缺点）

1. 复杂性更高：相比悲观更新，你需要编写额外的代码来处理回滚逻辑和错误状态。
2. 可能的数据不一致：在极少数情况下，如果请求失败且回滚逻辑没有处理好，可能会导致 UI 显示的状态与服务器实际状态不一致。
3. 并非适用于所有场景：
   • 非常适合：点赞、关注、收藏、排序、简单的表单提交等非关键性或幂等（多次执行结果相同）的操作。
   • 不适合：
     • 金融交易（如转账）：绝对不能假设它会成功。
     • 创建具有重要唯一性约束的数据（如注册新用户）：你需要立刻知道用户名是否已被占用。
     • 顺序敏感的操作：如果操作顺序很重要，乐观更新可能会使逻辑变得复杂。

技术实现

在现代前端生态中，有许多工具可以简化乐观更新的实现：

• React 19：引入的 useOptimisticHook 为实现乐观更新提供了官方支持。
• React Query / TanStack Query： 提供了内置的 onMutate， onError， onSettled 等回调函数，可以非常方便地实现乐观更新。
• SWR： 可以通过 mutate 函数手动控制缓存，结合 optimisticData 选项实现乐观更新。
• Redux： 可以配合像 Redux Toolkit 的 createAsyncThunk 或在 extraReducers 中手动管理“pending”, “fulfilled”, “rejected” 状态来实现。

useOptimistic 实现

下面以 useOptimistic 为例，介绍如何使用 useOptimistic 实现点赞功能的乐观更新。

useOptimistic允许你在异步操作（如网络请求）实际完成之前，就“乐观地”更新用户界面，假设操作会成功。如果最终操作失败，界面会自动回滚到更新前的状态。其基本语法如下：

const [optimisticState, addOptimistic] = useOptimistic(state, updateFn);

• state: 当前的实际状态。
• updateFn: 一个函数，格式为 (currentState, optimisticValue) => newState。它定义了如何根据“乐观值”生成新的乐观状态。
• 返回值：
  • optimisticState: 当前应显示的乐观状态。无乐观更新时等于 state，有乐观更新时是 updateFn 的结果。
  • addOptimistic: 触发乐观更新的函数，调用时会传入 optimisticValue。

🛠️ 核心实现步骤

一个完整的乐观更新流程通常包括以下步骤：

1. 触发更新：用户进行操作（如点击按钮）。
2. 乐观更新UI：立即调用 addOptimistic 函数，传入新数据。界面会基于 updateFn 快速显示预期结果。
3. 执行异步操作：发送实际的数据请求（如 fetch）。
4. 处理最终结果：
   • 成功：通常需要更新实际的状态（如通过 setState），使乐观状态与后端数据同步。
   • 失败：在请求失败时，需要手动捕获错误并回滚状态。useOptimistic 本身不自动处理请求失败的回滚，这需要开发者实现。

点击点赞后立即增加数字，无需等待网络请求。

function LikeButton({ id, initialLikes }) {
  const [likes, setLikes] = useState(initialLikes);
  // 定义乐观更新：当前点赞数 + 传入的增量
  const [optimisticLikes, addOptimisticLike] = useOptimistic(
    likes,
    (currentLikes, addedLikes) => currentLikes + addedLikes
  );

  async function handleLike() {
    // 1. 立即乐观更新UI
    addOptimisticLike(1);
    try {
      // 2. 执行异步操作
      const response = await fetch(`/api/like/${id}`, { method: 'POST' });
      const newLikes = await response.json();
      // 3. 成功：更新实际状态
      setLikes(newLikes);
    } catch (error) {
      // 4. 失败：回滚实际状态，界面也会相应回退
      // 5. 清晰地向用户告知错误，提示他们操作未成功
      setLikes(likes);
    }
  }

  return (
    <button onClick={handleLike}>
      Likes: {optimisticLikes} {/* 始终显示乐观状态 */}
    </button>
  );
}

总结

乐观更新是一种通过“假设成功，快速响应，失败回滚”来极大提升用户体验的设计模式。它用一定的实现复杂性换取了流畅度和用户满意度。在构建现代、交互性强的 Web 或移动应用时，对于合适的场景，它是一个非常值得采用的最佳实践。