阅读视图

发现新文章,点击刷新页面。

AI辅助开发最佳实践:2026年新方法

这是系列第六篇。05篇我们讲了AI批量处理,这篇来看看怎么系统化管理AI配置,让AI真正成为你的开发助手。


上一篇文章,我们讲了怎么用AI批量处理重复工作。

这篇文章,我们来聊聊怎么系统化管理AI配置。


原文地址

墨渊书肆/AI辅助开发最佳实践:2026年新方法


如果你已经用AI辅助开发一段时间,可能会遇到这些问题:

  • 每次都要重复说同样的话 — "用TypeScript"、"注意暗色模式"、"用Tailwind"
  • 好的实践没法传承 — 踩过的坑、学到的技巧,用完就忘了
  • 团队配置不统一 — 每个人都要从头配置

2026年的AI辅助开发已经有了成熟解决方案。这篇文章会告诉你如何把这些工具组合起来,打造属于自己的AI开发系统。


1. 为什么需要系统化的AI配置

1.1 传统方式的痛点

想象一下,你每次让AI写代码都要说:

"用TypeScript、React 19、Tailwind CSS、暗色模式、组件要tsx后缀、API错误返回success和error字段、禁止any..."

累不累?

配置好之后,你只需要说:

"帮我写个登录页面"

AI自动知道:TypeScript + React 19 + Tailwind + 暗色模式 + 统一错误格式

这就是系统化配置的价值。

1.2 系统化配置能做什么

能做到 说明
少说话多办事 一次配置,长期生效
团队一起用 配置文件提交Git,复制到新项目就行
经验不丢失 踩过的坑、学到的技巧都能沉淀下来
质量更稳定 规范化的代码,去哪都一致

2. 核心概念一览

先看个全貌,后面会一个个详细讲:

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    你的 AI 开发助手                       │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│  MCP     ──→ 给AI装上"手""脚",能干活                  │
│  Rules   ──→ 制定"项目宪法",让AI知道怎么做              │
│  Skills  ──→ 召唤"领域专家",专门回答特定问题             │
│  Agents  ──→ 分配"专人负责",处理特定任务                 │
│  Hooks   ──→ 设置"自动触发",保存提交时执行               │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘

3. MCP:给AI装上"手"和"脚"

3.1 MCP是什么

MCP的中文名字是"模型上下文协议",太学术了。

换个说法:MCP就像给AI装上了手和脚

以前AI只能跟你聊天,它不知道你电脑里有什么、你的项目长什么样。现在AI可以:

  • 📁 读取你电脑上的文件
  • 💻 执行终端命令
  • 🗄️ 操作数据库
  • 🌐 控制浏览器
  • 🔧 帮你运行各种工具

3.2 怎么理解MCP

想象你在指挥一个人干活:

  • 没有MCP:你只能跟AI说"帮我看看这个文件",然后自己把文件内容复制粘贴给它
  • 有了MCP:AI自己就能读取文件、自己执行命令、自己操作数据库

这就是为什么叫它"AI的USB接口" — 插上就能用,扩展AI的能力。

3.3 安装MCP

方式一:市场一键安装(推荐):

Cursor 2.4+ 支持从市场安装,就像装Chrome插件一样简单:

1. 打开 Cursor 设置:Cmd + ,
2. 找到 "MCP" 或 "Extensions"
3. 点击 "Browse MCP Marketplace"
4. 搜索想要的 MCP,点击 "Add" 安装

方式二:手动配置:

有些MCP市场没有,只能自己配置。在项目根目录创建 .cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "${workspaceFolder}"]
    }
  }
}

这里 ${workspaceFolder} 是项目根目录的简写。

3.4 常用MCP推荐

主流MCP推荐(Cursor市场最火的):

MCP工具 能做什么 什么时候用
Figma 设计稿转代码 看设计图写代码
Playwright / Puppeteer 浏览器自动化 E2E测试、爬虫、自动化操作
GitHub 代码仓库操作 管理PR、Issue、代码审查
Browsertools 浏览器调试 看控制台、网络请求、性能分析
Web Search 联网搜索 查资料、搜文档
Sequential Thinking 逐步思考 复杂问题帮你理清思路

4. Rules:制定"项目宪法"

4.1 Rules是什么

Rules就是"项目宪法":告诉AI这个项目要怎么做。

比如你告诉AI:

  • 我们用Next.js的App Router
  • 默认用Server Components
  • 暗色模式用dark:前缀
  • API错误格式统一用 { success: boolean, error?: string }

这些规则配置好之后,AI写的代码永远符合规范。

4.2 怎么理解Rules

想象你招了一个新同事,要告诉他团队规范:

  • 口头说 — 每次都要说,说完就忘
  • 写成文档 — 看不看取决于他
  • 配置成Rules — AI永远记住,照着做

Rules就是把团队规范"固化"到AI里。

4.3 配置Rules

存放位置:

位置 谁能用到
.cursor/rules/ 当前项目,提交Git后团队共享
~/.cursor/rules/ 你所有项目都能用

文件格式:

.mdc 文件(推荐):

---
name: nextjs
description: Next.js 15 App Router项目规范
globs: ["**/*"]
---

# Next.js 15 项目规范

## 技术栈
- 框架:Next.js 15 App Router
- 语言:TypeScript
- 样式:Tailwind CSS

## 代码规范
1. 默认使用Server Components
2. 客户端用'use client'标记
3. API错误格式统一

关键字段:

字段 什么意思
name 这个规则叫什么
description 什么时候用这个规则
globs 哪些文件要遵守这个规则,比如 ["**/*.tsx"]
alwaysApply true=始终生效,false=需要时才用

4.4 怎么使用Rules

使用方式 怎么触发
始终生效 配置 alwaysApply: true
智能判断 AI根据你说的内容判断要不要用(默认)
匹配文件 当你编辑匹配的文件时自动应用
手动触发 聊天时 @规则名 来引用

5. Skills:召唤"领域专家"

5.1 Skills是什么

Skills是"领域专家"。你可以把AI配置成数据库专家、安全专家、TypeScript专家等等。

比如你配置了一个"数据库专家"Skill,当你问AI数据库相关问题时,它会自动用数据库专家的思维方式来回答。

5.2 怎么理解Skills

想象你有一个专家团队:

  • 数据库专家 — 专门回答数据库问题,写SQL特别厉害
  • 安全专家 — 专门检查代码安全问题
  • TypeScript专家 — 专门处理类型问题

每当需要专家时,AI就会"召唤"对应的技能。

5.3 配置Skills

存放位置:

位置 谁能用到
.cursor/skills/ 当前项目
~/.cursor/skills/ 你所有项目

目录结构:

.cursor/skills/
└── database/           # 一个Skill一个文件夹
    ├── SKILL.md       # 必填:技能定义
    ├── references/    # 可选:参考资料
    └── scripts/       # 可选:可执行脚本

SKILL.md格式:

---
name: database
description: 回答数据库相关问题时优先考虑性能
---

# 数据库专家

你是一个数据库专家,精通PostgreSQL、MySQL、Prisma。

## 回答原则
1. 优先考虑查询性能,避免N+1
2. 合理使用索引
3. 关联查询用include/preload

## 回答格式
先解释原理,再给代码示例

关键字段:

字段 什么意思
name 技能名字
description 用来判断什么时候召唤这个专家
disable-model-invocation true=只有手动 /skill-name 才触发

5.4 怎么使用Skills

  • 自动触发:AI根据你的问题判断该用什么技能
  • 手动触发:输入 /数据库 来召唤数据库专家
  • 查看有哪些技能:Settings → Rules → Agent Skills

6. Agents:分配"专人负责"

6.1 Agents是什么

Agents是"专人负责"。和Skills不同,Agents不是回答问题,而是帮你干活。

比如你配置了一个"代码审查Agent",每次PR需要审查时,交给它来做。

6.2 怎么理解Agents

想象你有个小团队:

  • 代码审查员 — 专门帮你审查代码
  • 测试工程师 — 专门帮你写测试
  • 文档写手 — 专门帮你写文档

你只需要分配任务,他们就会在自己的"工作区"里完成。

6.3 配置Agents

目录结构:

.cursor/agents/
└── code-review.md     # 一个Agent一个文件

格式:

---
name: code-review
description: 代码审查专家,审查PR和代码质量
model: fast
---

# 代码审查专家

你是一个代码审查专家。请审查以下代码:

1. 潜在问题
2. 性能优化点
3. 代码规范问题

## 输出格式
## 审查结果
## 问题列表
## 优化建议

model字段:

速度 适用场景
fast 简单任务、代码审查
balanced 平衡 大多数任务
smart 慢但聪明 复杂任务、架构设计

6.4 怎么使用Agents

  • 自动委派:复杂任务来了,AI自动分配给合适的Agent
  • 手动触发:输入 /agent-name 来调用

7. Hooks:设置"自动触发"

7.1 Hooks是什么

Hooks就是"自动触发器"。就像Git的hook在commit/push时自动运行脚本,AI的Hooks可以在特定事件发生时执行。

7.2 怎么理解Hooks

比如:

  • 保存文件时 — 自动格式化代码
  • 提交代码时 — 自动跑lint检查
  • 新建组件时 — 自动套用模板

你不需要每次手动触发,AI帮你自动完成。

7.3 配置Hooks

创建 .cursor/hooks.json

{
  "hooks": [
    {
      "match": ".*\\.(ts|tsx|js|jsx)$",
      "run": "npx prettier --write {file}"
    },
    {
      "match": ".*\\.(ts|tsx)$",
      "run": "npx eslint --fix {file}"
    }
  ]
}

这里的 {file} 会自动替换成实际文件路径。


8. 怎么组合使用

光知道概念没用,关键是怎么组合起来用。

8.1 一个典型的工作流

你:帮我写个用户管理模块

AI自动触发:
1. Rules → 知道项目用Next.js + TypeScript + Tailwind
2. Skills → 召唤数据库专家来处理数据层
3. MCP → 自己读取现有的用户表结构
4. Agents → 分配给代码生成Agent来写代码
5. Hooks → 写完后自动格式化

8.2 组合使用示例

@nextjs @skill database
帮我写一个用户管理模块,包含:
- 用户列表(分页)
- 用户CRUD
- 数据库优化

这个提示词同时触发了:

  • Next.js规范
  • 数据库专家技能

AI会自动用数据库专家的角度来写代码,而且符合Next.js规范。


总结

概念 比喻 怎么用
MCP 手和脚 市场安装或配置 .cursor/mcp.json
Rules 项目宪法 配置 .cursor/rules/
Skills 领域专家 配置 .cursor/skills/
Agents 专人负责 配置 .cursor/agents/
Hooks 自动触发 配置 .cursor/hooks.json

把这五个工具组合起来,你的AI开发效率会大幅提升。赶紧去配置试试吧!


篇预告

这一篇我们讲完了AI辅助开发最佳实践。

下一阶段是《AI功能接入与网页开发》,我们会开始做真正的AI项目。

预告:下一篇文章,《Next.js里接入大模型聊天最简单的方法》。

感兴趣的话,下一篇见。

龙虾(openclaw)本地快速安装及使用教程

今天不废话,直接干货输出,安装龙虾就几个步骤

一、前提

1.1、大模型

首先你要有自己的大模型token,不然你安装了一个空龙虾没啥用

  • KIMI Coding Plan(https://www.kimi.com/code
  • MiniMax Coding Plan(https://platform.minimaxi.com/subscribe/coding-plan
  • GLM Coding Plan (https://bigmodel.cn/glm-coding

1.2、Node.js

没有安装的,可以前往 https://nodejs.org/zh-cn 进行下载安装

  • 版本建议:✅ 版本 >= v22

💡 Windows用户注意:官方推荐在WSL2中运行OpenClaw,能避免很多奇怪问题。WSL2安装指南:docs.microsoft.com/zh-cn/windo…

安装也简单 默认情况下,使用 wsl --install 命令安装的新 Linux 安装将设置为 WSL 2。

image.png

1.3、Git安装

没有的可以自己去官方下载https://git-scm.com/install/windows

image.png

二、开始安装Openclaw

2.1 OpenClaw 安装

  • 需要看官方文档的请:https://openclaw.ai 

2.2、命令

  • 正常跑这个:npm i -g openclaw
  • 超时跑这个:npm config set registry https://registry.npmmirror.com

2.3、验证是否安装

  • 指令:openclaw --version能看到版本号即代表安装成功。 image.png

2.4、运行向导:openclaw onboard

  • 开始配置初始化向导:openclaw onboard --install-daemon

2.4.1、选中yes

image.png

  • 如果出错,直接ctrl+c退出下,重新执行

2.4.2、选择quickstart:

image.png

2.4.3、选择模型提供商(自己选)我的token是MaxminMax,然后一路执行:

image.pngimage.png

image.png

image.png

image.png

2.4.4、先把龙虾工具跑通再去关联聊天工具,所以选择Skip for now

image.png

2.4.5、搜索商先跳过

image.png

2.4.6、选择yes:

image.png

2.4.7、按下空格,选择Skip for now,然后enter

image.png

2.4.8、Google Places API Key ? 用不到,直接NO执行完事:

image.pngimage.pngimage.png

2.4.9、配置 Hooks

官方说明里,Hooks 用来“在某些命令触发时自动执行动作”(例如 /new 时做会话记忆整理)

  • 优先 session-memory,若列表里有Skip for now image.png

恭喜成功了

image.pngimage.png

2.4.11、假如失败(希望你的不会):

image.png 如果上述启动,提示Gateway网关失败, 可能原因

  • 端口18789被占用
  • 权限不足
  • 配置文件错误 记得,确认一下网关是否有安装启动 openclaw gateway install openclaw gateway start 解决方法
# Linux查看端口占用
lsof -i :18789
# Windows查看端口占用
netstat -ano | findstr :18789
# 或者换端口启动
openclaw gateway start --port 18790

3、openclaw常用命令

image.png

4、OpenClaw测试检查

1、检查openclaw服务是否一切启动正常 image.png

5、访问控制界面

# 启动 Web 控制台 openclaw dashboard 或在浏览器中访问:http://127.0.0.1:18789/

image.png

结束

  • 安装完成需要去PC管理界面跟龙虾对话,设置他的名称、角色、注意事项等,想到什么就叫他做什么,并记录下来,下次就能直接用。
  • 其实安装龙虾不难,难的是怎么使用,怎么配置让它动起手来干。今天第一步安装完成了,接下来就是训练龙虾,让龙虾在做事的过程进行记忆存储或者叫驯化进程了。

另外说下,我用龙虾帮忙开发了一个小程序,大家可以去看下,小程序名称:“心问有答”

gh_a14786fed1c9_258.jpg

❌