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

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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

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可控AI编程的三大核心

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

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。

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约束

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：

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：

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：

图1. 典型Project Rules文件示例

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

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

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：

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

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需求

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：

规则（Rules）

引用Project Rules确保代码规范：

上下文（Context）

指定代码的位置和入口：

功能（Features）

详细描述功能需求：

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最佳实践建议

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 https://www.cursorrules.org/），结合自身项目的技术栈进行定制。先花半天时间完善规则，胜过后续一周的修补工作。

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。

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。

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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

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。