导读：AI编程工具的兴起让开发效率有了质的飞跃，但很多开发者在使用过程中会发现一个问题：AI生成的代码往往与现有项目的技术栈、编码规范不匹配，需要大量的手动修改，开发效率拖了后腿。如何让AI按照我们的意图和规范来编写代码？这就是"可控AI编程"要解决的核心问题。 通过Cursor可控AI编程技术，我们大幅提升了开发效率，同时确保了产品的高质量和可靠性。本文将展示这一技术如何为企业创造实际价值。
作者：阮奇 枫清科技（Fabarta）前端开发专家
01可控AI开发技术的核心价值
效率提升数据
基于实际项目的统计数据显示：
• 开发周期缩短60%：原本需要2周的功能模块，现在可以在5天内完成
• Bug率降低50%：严格的约束机制确保了代码的可靠性
• 系统维护成本降低60%：标准化规范减少了人为错误的发生
技术优势
• 掌握前沿的AI辅助编程技术
• 建立标准化的开发流程
• 实现代码质量的一致性保障
• 具备快速响应需求变化的能力
02可控AI编程的三大核心
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约束：项目规范先行
约束是可控编程的关键，主要包括：
• 项目风格：代码风格、命名规范
• 技术规范：技术栈限制、架构模式
• 修改范围：明确代码变更的边界
需求：越清晰越好
给AI提供明确的需求规格（SPEC）是成功的第一步，模糊的需求只会得到模糊的结果。
最佳实践：
• 提供详细的功能需求文档
• 明确输入输出格式
• 指定具体的技术实现要求
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验证和迭代：提示词库建设
建立个人或团队的提示词模板库，实现高效复用。
03约束
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Project Rules：可控编程的核心武器
什么是Project Rules？
Project Rules（项目规则）是Cursor提供的一项核心功能，它能够将项目的技术栈、结构规范、开发标准等信息告知AI，确保生成的代码符合项目要求。
Project Rules的组成要素
以一个Vue前端工程为例，一个完整的Project Rules包含：
1. 技术栈定义
整个工程使用的主要技术路线，作为后续代码生成的基础：
Markdown
技术栈 - 前端框架: Vue 3.3.4 + JavaScript
- UI组件库: Ant Design Vue 4.1.0
- 状态管理: Pinia 2.1.7
- 路由管理: Vue Router 4.2.2
- 构建工具: Vue CLI 5.0.0 -
- 样式预处理: Less 4.1.3 -
- 国际化: Vue I18n 9.2.2 -
- 微前端: qiankun 2.10.16 -
- HTTP客户端: Axios 1.4.0 -
- 代码规范: ESLint + Prettier
- ...
2. 项目结构规范
项目的文件功能结构，指导后续代码生成和修改到正确的位置：
Markdown
项目结构
src/
├── api/ # API 接口层
├── components/ # 可复用组件
├── views/ # 页面视图
├── utils/ # 工具函数
├── router/ # 路由配置
├── store/ # Pinia 状态管理
├── assets/ # 静态资源
├── hooks/ # Vue 组合式函数
├── directives/ # 自定义指令
├── constants/ # 常量定义
├── shared/ # 共享模块
├── locales/ # 国际化
├── app/ # 应用核心
└── examples/ # 示例代码
3. 开发规范
从代码的命名到组件的模板格式，从API的接口定义到异常处理，都需要一致的规范来约束：
Markdown
## 开发规范**
### 代码规范
1. 组件命名: 使用 PascalCase，多个单词组合 (如: KnowledgeServiceCard)
2. 文件命名: Vue 组件使用 PascalCase.vue，工具文件使用 camelCase.js
3. 目录命名: 使用 camelCase 或 kebab-case
4. JSDoc 注释: 所有函数和组件必须添加 JSDoc 注释
### Vue 3 组件开发规范
- 优先使用 Composition API
- 使用 <script setup> 语法糖
- Props 定义使用 TypeScript 类型或运行时验证
- 事件命名使用 kebab-case
- 组件文件结构: <template> → <script> → <style>
### API 接口规范
**- API 文件按业务模块分组: [knowledge.js]( mdc:oneplatform-base-ui/src/api/knowledge.js ), [application.js]( mdc:oneplatform-base-ui/src/api/application.js **)
**- 使用统一的 HTTP 请求工具: [request.js]( mdc:oneplatform-base-ui/src/utils/request.js **)
- 错误处理统一在请求拦截器中处理
### 样式规范
- 使用 Less 预处理器
- 组件样式使用 scoped
- 全局样式定义在 [App.less]( mdc:oneplatform-base-ui/src/App.less )****
**- 主题配置使用 [theme.js]( mdc:oneplatform-base-ui/src/utils/theme.js )
图1. 典型Project Rules文件示例
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对比：有Rules vs 无Rules 的AI自动生成效果对比
以实现Figma设计中的登录页为例：
图2. 原始Figma登录页面设计稿
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无Rules的问题
当没有Project Rules约束时：
• 使用错误的技术栈（如用原生HTML替代组件库）
• 忽略国际化要求
• 不遵循现有的API接口规范
• 代码风格与项目不一致
AI生成不可控，导致生成代码不可维护；并且由于没有使用工程已有的技术栈和样式风格，导致生成页面与设计相去甚远，结果中还有编译错误。
图3. 没有rules情况下自动生成的登录页面
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有Rules的开发优势
引入Project Rules后：
• 严格遵循项目技术栈
• 自动添加国际化支持
• 遵循既定的API接口规范
• 保持代码风格一致性
• 生成的代码可以直接运行
图4. 在设置rule之后，生成的登录页面，还原度和可行性都很高
自动生成Project Rules
项目规则对于AI可控编程的作用极大，但是要手写一份符合自己工程的Project Rules还是足以吓退很多开发者的，好消息是Cursor从0.49版本开始支持自动生成Project Rules：
Plain Text
在Cursor中使用以下命令
/Generate Cursor Rules
AI会自动分析当前项目的代码结构、技术栈和编码规范，生成适合的Project Rules。
图5. 自动生成符合当前工程的Project Rules
04需求
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高效提示词的四要素
基于实践总结，优秀提示词遵循"任务-规则-上下文-功能"结构，让AI清晰理解上下文和边界
图6. 一个优秀cursor功能开发提示词示例模板
任务（Task）
明确要完成的具体任务：
Markdown
任务
添加一个知识库列表页面
规则（Rules）
引用Project Rules确保代码规范：
Markdown
规则
@cursor_rules 请遵循项目的开发规范
上下文（Context）
指定代码的位置和入口：
Markdown
上下文
-
文件路径：src/views/knowledge/
-
路由路径：/knowledge/list
-
入口文件：src/router/index.js
功能（Features）
详细描述功能需求：
Markdown
功能需求
数据层
- 调用知识库列表API：GET /api/knowledge/list
- 支持分页：pageSize=10
- 支持搜索：按名称搜索
展现层
- 表格展示：名称、创建时间、状态
- 分页组件：显示总数、支持跳转
- 搜索框：实时搜索功能
操作层
-
新增按钮：跳转到新增页面
-
编辑按钮：跳转到编辑页面
-
删除按钮：支持批量删除
05最佳实践建议
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规则先行：为项目奠定坚实基础
核心思想：在编写任何功能代码之前，首先要定义好项目的规则（Project Rules）。这就像建造大楼前必须有精准的蓝图一样。
对于新项目：不要从零开始。可以利用社区提供的优秀规则模板（如 www.cursorrules.org/），结合自身项目的技术…
对于现有项目：利用 /generate cursor rules 命令，让AI分析现有代码库，自动生成一套基准规则然后微调，确保规则既符合现状，又能引导未来的开发方向。
规则的版本化管理： 将 .cursor-rules 文件纳入Git版本控制，存放在项目根目录。这样，不仅团队成员能共享最新的规则，AI也能在每次交互中获取到最准确的上下文，确保代码生成的一致性。
定期维护： 规则不是一成不变的。建议在每个迭代周期（Sprint）结束时，花少量时间回顾并更新规则，废弃过时的模式，引入新的最佳实践。
模板建设：将重复性工作标准化
核心思想：将常见的开发任务（如创建组件、API、测试用例）制作成标准化的提示词模板（Prompt Template），将开发人员从重复的思考和输入中解放出来。
识别高频场景： 分析团队的日常工作，找出最常进行的开发任务。例如，“创建一个包含数据表格和搜索功能的Vue页面”、“实现一个符合RESTful风格的Node.js API接口”等。
建立提示词库： 在项目中创建一个 PROMPTS.md 文件，用于存放这些标准化的提示词模板。一个好的模板应包含我们前面提到的四要素：任务、规则、上下文、功能。
Markdown
# 新建页面的开发提示词模板
# 需求**
添加一个知识库列表页面
### 参考的页面或者组件
### 设计Figma
rules：
### 页面信息
- 路径：/kbList
- 文件：src/views/demo/KbList.vue
- 标题：知识库列表
### 功能需求
列表功能：
- 表格：名称、创建时间、类型、操作
- 分页、排序、多选
搜索筛选：
- 名称搜索框
操作功能：
- 名称搜索框
- 新建按钮
**- 行操作：删除
共享与迭代： 鼓励团队成员贡献和完善这个模板库。每当有人发现一个更高效的提问方式时，都应该更新到共享的模板库中，让整个团队受益。
工具组合：发挥1+1>2的效能
核心思想：Cursor不是要取代现有的开发工具链，而是要作为核心加速器融入其中，与代码审查（Code Review）、自动化测试等工具形成合力。
AI辅助Code Review： 在提交Pull Request (PR) 之前，可以让AI先进行一轮预审查：@codebase /review 请根据项目规范检查这段代码的潜在问题。AI可以快速发现命名不规范、缺少注释、代码风格不一致等问题，从而让团队成员的Review更专注于业务逻辑和架构设计。
自动化测试生成与验证： 利用AI快速生成单元测试和集成测试的草稿。@file.test.js 请为这个文件中的 [函数名] 方法编写单元测试，覆盖正常和异常场景。然后，将这些测试用例纳入CI/CD流水线，自动验证AI生成代码的正确性，形成“AI生成代码 -> CI自动验证 -> 人工审查逻辑”的高效闭环。
与设计工具联动： 通过 Figma MCP 等工具，实现从设计稿到代码的直接转换，极大减少UI开发中的信息损耗和重复劳动。
06总结
Cursor可控AI编程不是简单地让AI写代码，而是建立一套完整的约束和指导体系，让AI在规范的框架内发挥最大价值。通过Project Rules、提示词模板和MCP工具的组合使用，我们可以真正实现"可控"的AI编程体验。
核心要点回顾：
1. 规则先行：建立完善的Project Rules
2. 模板复用：构建高效的提示词库
3. 工具增强：善用MCP扩展功能
4. 持续优化：不断改进工作流程
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AI编程的未来不是替代开发者，而是让开发者更专注于架构设计和业务逻辑，让AI处理重复性的编码工作。通过可控AI编程，我们可以在保证代码质量的同时，大幅提升开发效率。
