工程化的目的
不知道你在AI编程的过程中有没有这样的痛点？开发质量不理想、研发进度无法把控...
问题核心在于没有一套属于AI编程的规范，这正是工程化要解决的问题。
如何工程化
参考我们正常研发流程中的步骤，技术方案设计&评审->任务拆分->任务执行->功能测试，AI开发并不能帮我们完全减少某个研发流程阶段，只能是加速某个阶段.
在AI编程时大部分时候我们承担着技术leader&产品经理的角色。AI要做的是方案设计、任务拆分、任务执行等,我们要做的是确认、评审、验收;
我们可以通过👇的手段让 人和AI的交流更加顺畅。
项目结构的变化
- 加入
docs目录, 内部存放项目架构.md、核心业务流程.md等, 在对话中@进上下文可以让AI对项目更高效的理解。 - 在
.cursor/rules添加 cursor规则文件，比如：rule-code-review.md、rule-code-spec.md、rule-api-spec.md、rule-docs-spec.md加强AI 编程、测试、写文档、code-review、代码提交等操作的规范。
使用自定义开发模式
在 Cursor 中自带三种模式： Agent、Ask、Manual
-
Agent的工作模式与人类的工作流程相似，可以完整的完成任。 -
Manual模式是一种用户可控的专注编辑模式，和Agent的区别在与它不会自动补充上下文（比如：检索代码库、运行终端命令...）它只会使用你提供给他的信息。 -
Ask是一种"只读"模式，具有读取文件和其他上下文的能力，但无法自行进行任何更改。 -
自定义模式，您可以通过Settings → Features → Chat → Custom modes启用自定义模式，你可以定制你的工作模式
自定义模式 可以帮助我们适配特定的研发阶段，我们可以找到 聊天界面 -> 模式选项 -> 最下方编辑按钮，点击创建新模式
这里我添加了一个 Plan的模式，用来进行开发前的需求分析、技术方案编写、任务拆分等前置规划工作。
模型我选择了分析能力较强的 gemini-2.5-pro ，自动修复等能力关闭了（在方案规划阶段不需要），添加了相关角色提示词提升回复效果。同理，你可以根据自己的工作流程的不同阶段定制不同的模式。
实际案例
我们结合实际的研发场景案例进行解释
1. 技术方案设计
开发复杂任务的第一步建议进行技术方案设计，步骤：
- 切换到一个合适的自定义模式
模式描述：
你是一个资深架构师，擅长需求分析、技术方案设计、任务规划，你需要结合最佳实践+需求输出：技术文档.md、任务拆分.md 文件- 输入如下命令 请根据
{xxx 需求文档}设计技术方案，注意技术栈为：xxxx, 请把结果输出到./docs/技术方案.md中 - 结合AI手动调整技术方案直至完备
2. 任务拆解
- 输入如下命令 请根据
./docs/技术方案.md拆分开发任务, 请把结果输出到./docs/开发任务.md中 - 结合AI手动调整开发任务直至完备
⚠️ 这一步很重要，像 Manus 这类 Agent基本上都是遵循任务拆分+任务执行的流程，这可以保证我们能精细的控制开发质量、了解完成进度
3. 功能开发
- 切换到开发模式
模式描述：
你是一个资深开发，擅长各种语言、设计模式、算法，你对代码的质量有极高的要求。
请根据 开发任务.md 规划开发计划、每完成一部分任务更新 开发任务.md 中的任务状态 并 总结此次改动给我 review- 结合
Notepads,Rules强调自动完成任务、单元测试、reviewNotepads内容：
markdown
# 开发要求
1. 请根据技术方案和开发任务依次实现，每个功能实现后添加单元测试验证后才算完成
2. 完成任务后及时更新开发任务文档，再总结一下修改内容让我review，待我确认后，再开始下一个任务.4. 代码review&commit
Cursor 目前支持通过快捷命令 @PR 获取当前代码和主分支的区别，通过这种方式生成更准确的 Commit Message 、 Code Review.