一、你的核心思路的优点（值得保留）
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工具定位精准：
- Gemini 擅长视觉→代码的还原（图文理解、UI 还原是其核心优势），适配前端视图还原的需求；
- Claude 长于长文本 / 上下文理解、结构化逻辑梳理（对 token 的利用率更高，处理数据逻辑 / 业务结构时不易丢上下文），刚好匹配数据 / 业务逻辑开发的场景。
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结合 Cursor 生态：提到「配置好的 Skill（如 ESLint 数据类型）」，符合 Cursor 的使用核心 —— 通过 Skill 标准化开发流程，避免重复配置，提升效率。
二、可优化的细节（让规范更落地）
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补充工具适配场景的细节：
- Gemini 除了视图还原，还可补充「动效还原、多端样式适配（小程序 / H5）」，因为它对视觉类 prompt 的理解更精准；
- Claude 补充「接口联调逻辑、状态管理设计（如 Redux/Pinia）、复杂条件分支处理」，这类场景更依赖上下文连贯性。
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补充 Skill 的使用建议：
- 明确「跑项目前加载的 Skill 清单」：除了 ESLint，前端常用的还有「React/Vue 语法校验」「TypeScript 类型推导」「小程序语法规范」等，可按项目类型（React/Vue/ 小程序）分类配置；
- 建议「自定义团队专属 Skill」：把团队的代码规范、接口请求模板等封装成 Skill，提升团队一致性。
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补充 token 管理的小技巧：
- 用 Claude 处理长上下文时，建议「分段投喂」：把业务逻辑拆成「数据结构定义→接口调用→页面逻辑→异常处理」四部分，逐段发给 Claude，减少单次 token 消耗；
- 用 Gemini 做视图还原时，建议「精简截图 / 标注」：只截取核心视图区域，标注关键样式（如字号、色值），避免冗余信息占用 token。
三、优化后的规范表述（更易落地）
Cursor 使用规范：
- 视图层开发（UI 还原 / 动效 / 多端样式）：优先使用 Gemini，精准还原视觉稿，提交前加载「样式规范 Skill」；
- 逻辑层开发（数据结构 / 业务逻辑 / 接口联调）：推荐使用 Claude，利用其长上下文优势，处理复杂逻辑时分段投喂减少 token 消耗，加载「ESLint/TS 类型校验 Skill」；
- 项目启动前：必选加载对应技术栈的标准化 Skill（React/Vue/ 小程序 / ESLint 等），团队通用 Skill 统一维护，避免重复配置。
总结
- 你的核心判断（Gemini 做视图、Claude 做逻辑）完全正确，贴合不同 AI 工具的核心优势；
- 补充「场景细节 + Skill 清单 + token 技巧」后，规范会更易落地；
- 结合 Cursor 的 Skill 生态是关键，能让 AI 辅助开发的效率最大化。
