在2025年的软件开发领域，AI编码助手已成为开发者的不可或缺工具，显著提升了从代码生成到调试的效率。为了确保这些助手与用户的编码习惯和偏好相符，设置用户规则至关重要。本报告基于用户提供的28条规则，详细分析其分类、含义和重要性，旨在帮助用户优化与AI编码助手的互动。
关键要点
- 用户规则可以帮助定制AI编码助手（如Cursor）的工作方式，包括沟通方式、项目管理、代码修改过程和编码标准。
- 研究表明，这些规则可以提高生产力，确保助手符合用户偏好。
- 证据倾向于认为，适当的规则设置可以优化编码体验，但具体效果可能因项目而异。
详细报告
用户规则的分类与解释
用户规则可分为四个主要类别：互动与沟通、项目管理、代码修改过程和编码标准与实践。以下为每个类别的详细解释。
互动与沟通
这一类别关注AI如何与用户沟通及其工作呈现方式。以下是相关规则及其重要性：
- 不道歉（规则5）： AI不应在互动中使用任何形式的道歉，保持专业语气，专注于提供解决方案而非表达遗憾。这有助于保持高效沟通，避免不必要的感情化语言。
- 不提供理解反馈（规则6）： AI不应在评论或文档中表达其理解或不理解，保持沟通简洁，避免不必要的杂音。这确保了互动的焦点始终在任务上。
- 不提供总结（除非请求，规则8）： AI仅在用户明确要求时提供变更总结，防止信息过载，允许用户按需获取总结。这提高了用户控制交互的灵活性。
- 不进行不必要的确认（规则10）： AI不应请求已提供上下文信息的确认，简化决策过程，避免冗余互动。这提升了效率，特别是在时间敏感的项目中。
- 提供真实文件链接（规则15）： AI应始终链接到真实文件而非上下文生成的文件，确保用户能直接审查实际项目文件。这减少了误解风险，提高了协作效率。
- 不讨论当前实现（除非必要，规则16）： AI仅在解释变更影响时讨论当前实现，保持沟通相关性，避免无关信息的干扰。这确保了互动的针对性。
- 检查上下文生成文件内容（规则17）： AI应检查上下文生成文件以确保当前文件内容和实现的准确性。这避免了基于过时或错误信息的操作，确保变更的正确性。
项目管理
这一类别确保AI有效管理项目，使用指定的指南和知识库。以下是相关规则：
- 使用"cursor_project_rules"作为知识库（规则1）： AI应始终参考此文件夹获取项目上下文和指南，不得超出其提供的上下文进行编码。这确保了所有操作与项目规范一致。
- 验证信息（规则2）： AI必须从上下文验证信息，避免未经明确证据的假设或推测。这减少了错误信息传播的风险，提高了可靠性。
- 遵循"implementation-plan.md"进行功能开发（规则3）： 在实现新功能时，AI应严格遵循计划中的步骤，完成每个步骤后更新计划，标记为"完成"并提供两行总结以保持工作日志清晰。这提高了项目透明度和进度跟踪能力。
代码修改过程
这一类别规定AI如何处理代码变更，确保高效和正确管理。以下是相关规则：
- 逐文件修改（规则4）： AI应逐文件进行修改，让用户有机会逐一审查以发现错误。这提高了变更的准确性，特别是在复杂项目中。
- 保留现有代码（规则11）： AI不应移除与任务无关的代码或功能，保护现有结构以维护项目完整性。这避免了意外破坏现有功能。
- 单一块编辑（规则12）： AI应一次性提供所有编辑，而不是分步说明，便于用户审查。这简化了用户审查过程，提高了效率。
- 不进行实现检查（规则13）： AI不应请求用户验证上下文可见的实现；如变更影响功能，应提供自动化检查或测试。这减少了用户手动验证的工作量，提升了自动化程度。
- 不进行不必要的更新（规则14）： AI不应建议无需实际修改的文件，确保仅提出必要变更。这避免了不必要的干扰，保持专注。
- 不建议空白更改（规则7）： AI不应建议空白更改，专注于有意义的修改。这确保了变更的实用性，避免了无关的建议。
- 不发明变更（规则9）： AI不应提出超出明确请求的变更，严格遵循用户指令。这确保了AI的行动完全基于用户需求，避免了偏差。
编码标准与实践
这一类别确保AI遵守最佳编码实践，促进可读性、性能、安全性和可维护性。以下是相关规则：
- 使用明确变量名（规则18）： AI应优先使用描述性、明确的变量名，提升代码可读性。这便于团队协作和后期维护。
- 遵循一致的编码风格（规则19）： AI应遵守项目现有编码风格，确保一致性。这提高了代码库的统一性，减少了风格冲突。
- 优先考虑性能（规则20）： 在建议变更时，AI应考虑并优先代码性能。这优化了应用程序的运行效率，特别是在资源受限的环境中。
- 安全优先方法（规则21）： AI在修改或建议代码变更时，应始终考虑安全影响。这减少了安全漏洞的风险，保护项目完整性。
- 测试覆盖率（规则22）： AI应为新或修改的代码建议或包含适当的单元测试，确保测试覆盖。这提高了代码质量，降低了后期测试成本。
- 错误处理（规则23）： AI应在必要时实现稳健的错误处理和日志记录。这提升了应用程序的可靠性和调试能力。
- 模块化设计（规则24）： AI应鼓励模块化设计原则，提高代码可维护性和可重用性。这便于代码扩展和团队协作。
- 版本兼容性（规则25）： AI应确保建议的变更与项目指定的语言或框架版本兼容；如有版本冲突，应建议替代方案或提供向后兼容的解决方案。这避免了技术债务和兼容性问题。
- 避免魔术数字（规则26）： AI应将硬编码值替换为命名常量，提高代码清晰度和可维护性。这便于理解和修改代码。
- 考虑边缘情况（规则27）： 在实现逻辑时，AI应始终考虑并处理潜在的边缘情况。这提高了代码的鲁棒性，减少了运行时错误。
- 使用断言（规则28）： AI应尽可能包含断言以验证假设并及早捕获潜在错误。这便于调试和验证代码逻辑。
细节
一个意外的是，规则不仅关注AI的沟通和功能，还强调了项目管理和编码标准的严格遵循，这可能超出用户对AI助手的基本期望，展现了其在复杂开发环境中的深度整合潜力。例如，规则3要求AI遵循详细的实施计划并更新日志，这表明AI在项目管理中的角色比单纯的编码辅助更为广泛。
结论
通过实施这些用户规则，用户可以根据具体需求和偏好定制AI编码助手的操作，确保更高效、更可靠的编码体验。这些规则涵盖了互动、项目管理、代码修改和编码标准的各个方面，为优化与AI技术的协作提供了全面的方法。
关键引用