用规则约束AI，能写出更少的bug，更高效的代码。
你知道吗？现在我们能用Cursor这类工具让AI帮我们写代码了。但你有没有想过，AI写的代码真的靠谱吗？特别是当它面对复杂业务逻辑时，会不会写出来一堆脏代码？
Cursor最近推出了一项叫“Cursor Rules”的功能，其实就是给AI生成代码加上规则约束。听起来像是在给AI穿衣服，但它背后藏着很深的工程哲学。
Cursor Rules允许你定义代码生成的规则，比如“不要使用全局变量”、“必须使用TypeScript”、“代码长度不超过200行”。这些规则会在AI生成代码前被触发，然后自动附加到提示词中，帮助你更精准地控制AI的输出。
没错，你可能觉得这有点像给AI写prompt template，但它的真正价值在于提高AI的可预测性。想象一下，你给AI一个任务，它会根据你设定的规则，像一个受过训练的程序员一样思考，而不是随意生成代码。
比如，如果你要求AI生成一个React组件，并且加上规则“必须使用TailwindCSS”、“代码结构要清晰”、“不能使用第三方库”，那AI输出的代码就更像你期望的那样了。这种规则驱动的生成方式，让AI不再是“黑箱”，而是变成了可配置的开发助手。
不过，Cursor Rules并不是万能的。它仍然需要你懂一点编程，因为规则本身也是一种编程语言。比如你定义的规则需要是JSON 格式，并且要描述清楚你要AI做什么、不能做什么。
有经验的开发者可能会问：那这些规则应该怎么写？有没有什么最佳实践？其实，Cursor Rules的语法并不复杂，但它的灵活性和扩展性却非常强。你可以通过规则来控制代码风格、架构模式、依赖项、甚至性能优化。
比如，你可以定义一个规则：
{
"name": "no-global-state",
"description": "禁止在代码中使用全局变量存储状态",
"action": "error"
}
这样，AI在生成代码时就会自动拒绝使用全局变量，从而避免常见的状态管理问题。
但你有没有想过，这种规则约束其实也是一种代码质量的保险？它让AI在生成代码时，更像一个靠谱的同事，而不是一个随意的助手。
当然，Cursor Rules也不是没有缺点。比如，它可能会限制AI的创造力，或者在某些复杂场景下，规则无法完全覆盖所有可能的错误。但与其让AI“自由发挥”，不如让它在你设定的框架下工作，这样反而更高效、更可控。
所以，我们应该如何使用Cursor Rules？ 它能帮助我们写出更少的bug，更快地迭代开发，甚至让AI成为一个真正的代码共作者。
如果你想尝试，不妨从简单的规则开始，比如“必须使用TypeScript”、“代码要简洁”。慢慢地，你会发现Cursor Rules的价值远远超出了你的想象。
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