在AI辅助开发（如Cascade、Copilot）普及的今天，很多团队都遇到过同一个痛点：明明制定了详尽的开发规则，AI却频繁给出不符合规范的代码建议，开发者还要花大量时间修正——问题根源往往不是规则不够细，而是规则的“组织方式”没跟上AI的检索逻辑。
本文就来拆解我们团队经过3次迭代打磨的 “领域驱动+技术栈驱动”混合式规则体系结构，看看它如何同时满足“人类易维护”和“AI易检索”的双重需求，让开发规则真正成为效率放大器。
核心价值：这套结构不仅让我们团队的Code Review效率提升30%，更让AI生成代码的规范符合率从65%跃升至88%——本质是用结构化设计降低了规则的“认知成本”与“检索成本”。
一、规则体系的核心设计：为什么要“混合驱动”？
在设计这套结构前，我们踩过两个典型的坑：
- 纯技术栈驱动的局限：把所有Vue规则堆在一个目录下，安全、性能相关的规则被打散，AI想找“Vue项目的接口安全规范”时，需要遍历大量无关规则，极易遗漏；
- 纯领域驱动的混乱：将所有安全规则归为一类，但React和Vue的XSS防护手段差异极大，开发者查找时需要在同一目录里筛选技术栈，效率很低。
因此我们确定了“领域驱动+技术栈驱动”的混合策略，核心是 “纵向按技术栈隔离，横向按领域聚合” ，既保证技术栈的纯净性，又兼顾领域知识的完整性。
三个核心设计目标
所有结构设计都围绕以下目标展开，缺一不可：
- AI检索精准性：目录名本身就是“语义标签”（如“vue3/security”），AI通过关键词能直接定位到“Vue3场景下的安全规则”，减少上下文污染；
- 开发认知匹配：符合开发者“先选技术栈，再聚焦问题”的思考习惯——写Vue组件时先进入vue3目录，遇到安全问题再找security子目录；
- 低维护成本：修改某一技术栈的规则时，不会影响其他领域或框架，比如升级React Hooks规则，完全不用动Vue相关目录。
二、三层递进式目录结构：从基础到高阶的完整拆解
我们的规则目录（.windsurf/rules）采用“基础层-业务层-元规则层”的递进结构，共包含9个核心目录，覆盖从编码规范到架构设计的全场景。
1. 基础层：技术栈与通用规则（落地的基石）
这一层是开发的“通用语言”，分为“技术栈隔离”和“通用规则”两类，解决“不同技术栈如何统一基础规范”的问题。
- 技术栈隔离目录：为核心技术栈单独建目录，确保规则的“技术纯净度”
vue3/：Vue3生态专属规则，细分为组件设计（如“组件命名PascalCase规范”）、Pinia状态管理（如“避免直接修改Pinia状态”）、Router配置（如“动态路由权限校验”）； react/：React生态规则，重点覆盖Hooks使用（如“useEffect依赖项完整声明”）、Next.js路由（如“API路由权限拦截”）；nodejs/：后端Node.js规则，包含Express/Koa中间件规范、数据库操作安全等；typescript/：跨框架的TS基础规范，如“类型定义优先使用interface”“避免any类型”，作为所有技术栈的底层支撑。
通用规则目录：common/——放之四海而皆准的规则，比如“变量命名小驼峰”“错误处理必须包含日志”“工具函数单一职责”，所有项目强制遵守，无需按技术栈拆分。
2. 业务层：领域与架构规则（效率的核心）
这一层是规则体系的“价值核心”，按“横切关注点”和“业务场景”分类，解决“特定领域如何落地”的问题，部分目录会作为子目录嵌入技术栈目录中（如vue3/security），形成“技术栈+领域”的精准定位。
- 领域横切目录：覆盖所有项目都需关注的核心领域
security/：安全领域规则，细分为API安全（如“接口签名校验”）、数据安全（如“敏感信息加密存储”）、依赖安全（如“禁止使用高危npm包”）； performance/：性能优化规则，前端包含“组件懒加载阈值”“图片格式选择”，后端包含“接口响应超时设置”“数据库索引规范”；test/：测试规范，区分单元测试（如“测试覆盖率≥80%”）、集成测试（如“接口测试必测异常场景”）；design/：UI/UX设计系统规则，如“按钮尺寸统一”“表单校验反馈规范”，确保多项目视觉一致性。
架构与业务目录：解决复杂场景和业务落地问题 business/：抽象通用业务场景，如“权限菜单配置规范”“表格组件分页逻辑”，连接技术与业务需求；
advanced/：高阶架构规则，包含微前端通信、Monorepo目录设计、设计模式落地（如“Vue3中使用组合式API实现策略模式”），采用“渐进式披露”——初学者可先忽略，资深开发者按需查阅；
build/：构建部署流程，如Vite配置优化、CI/CD流水线触发条件、Docker镜像构建规范。
3. 元规则层：规则的“规则”（可复用的保障）
这一层是规则体系的“运维中心”，定义“如何制定和维护规则”，是AI辅助开发的核心资产——很多团队忽略这一层，导致规则越积越乱，最终无人维护。
meta/目录包含三类核心内容：
- AI协作指南：告诉AI“如何使用这些规则”，比如“当开发者问Vue组件问题时，优先引用vue3目录下的规则，附带具体代码示例”；
- 规则编写规范：统一规则的格式（如“必须包含‘规范内容+错误示例+正确示例’”），确保新规则风格一致；
- 版本管理策略：规则的升级、废弃流程，如“废弃规则需保留3个版本并标注替代方案”，避免开发者踩坑。
三、这套结构的核心优势：AI与人类都受益
经过半年落地验证，这套结构的优势在AI辅助开发场景下尤为突出，主要体现在四个方面：
1. AI检索效率倍增，生成代码更规范
结构化的目录名（如“react/hooks/performance”）天然构成“多维语义索引”，AI无需理解冗长的规则内容，通过目录路径就能定位核心范围。我们统计发现，相同需求下，AI基于这套结构检索规则的准确率提升40%+，生成代码的规范符合率从65%提升至88%。
举个例子：当开发者问“React Hooks如何避免不必要的重渲染？”，AI会直接定位到“react/hooks/performance”目录，找到“useMemo与useCallback使用场景”规则，给出的建议精准匹配技术栈和领域需求。
2. 开发维护成本降低，规则迭代更顺畅
由于技术栈和领域的隔离，修改规则时的“影响范围”极清晰。比如我们升级Vue3的Pinia规则时，只需修改“vue3/pinia”目录，不会影响React或Node.js相关规则；新增“小程序”技术栈时，直接新建“miniprogram/”目录，无需重构现有结构，扩展成本几乎为零。
3. 新人上手速度加快，认知负担减轻
新人无需记忆所有规则，只需掌握“技术栈→领域”的查找逻辑：写Node.js接口时进“nodejs/”目录，涉及安全问题看“security”子目录，涉及性能看“performance”——符合人类的认知习惯，新人的规则熟悉周期从1周缩短至2天。
四、实际落地：三个典型场景的规则匹配
理论最终要落地到场景，这套结构在以下三个高频场景中表现尤为亮眼：
- 场景1：Vue3项目开发组件需求：开发一个包含表单的Vue3组件，需符合组件规范和表单安全要求。规则匹配路径：vue3/ → components/（组件规范） + vue3/security/（表单防XSS规范），AI直接提取这两个目录的规则，生成符合要求的组件代码。
- 场景2：Node.js接口开发需求：开发一个用户登录接口，需保证接口安全和数据校验规范。规则匹配路径：nodejs/security/（接口签名、Token校验） + nodejs/validation/（参数校验规则），开发者无需跨目录查找，直接获取完整规范。
- 场景3：规则迭代升级需求：将TypeScript的目标版本从ES2020升级到ES2022，同步更新相关规则。操作路径：仅修改typescript/目录下的“编译选项规范”，所有技术栈目录中引用TS规则的地方会自动同步，无需逐一修改。
五、总结与展望：规则体系的进化方向
这套“领域驱动+技术栈驱动”的规则结构，本质是“用结构化设计适配AI与人类的双重需求”——既让AI能高效检索，又让开发者能轻松维护。它不是一成不变的，未来我们计划在两个方向迭代：
- 智能分类推荐：基于项目的package.json自动识别技术栈，推荐对应的规则目录，新人无需手动筛选；
- 动态规则聚合：支持按“项目”维度聚合规则，比如为某电商项目生成“vue3+security+business/order”的专属规则集，进一步提升精准性。
最后想强调：好的规则体系不是“束缚”，而是“共识”。结构设计的核心，是让这份共识能被高效传递——既传递给团队里的每一位开发者，也传递给辅助我们的AI工具。
互动讨论：你的团队在规则体系设计中踩过哪些坑？有没有更适配AI辅助开发的结构方案？欢迎在评论区分享！
