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。