而配置规则正是实现上下文优化的关键手段之一。它可以将项目规范、组件偏好、命名规则等转化为机器可理解的规则，从而不断注入到智能体的生成逻辑中。通过为文心快码编程智能体Zulu配置规则，开发者能够向Zulu解释代码库的功能、关键词的含义、代码的关键位置以及常见场景的编码方式。同时，还可以正向引导Zulu的生成行为，并限制其错误生成。有了具体的规则，Zulu将更能理解你的需求，从而实现复杂和重复场景的一键复用，真正推动“指令式对话”向“协同式开发”的转变，使AI编程智能体具备工程师的思维方式。

一、规则功能的应用场景

在实际开发中，Zulu的规则功能可广泛适用于以下典型场景：

1. 项目初始化与结构规范

通过规则设定框架选择、目录结构和命名习惯等，Zulu能够自动生成新功能模块并放置在正确位置，从而保持代码的整洁和一致。

例如：当新增页面时，系统会自动定位到 pages/xxx/index.tsx，并依照团队标准命名组件及样式。

2. 统一接口与服务管理

通过设定接口的命名及注册规则，Zulu在生成接口时会自动完成挂载、类型定义以及错误处理逻辑，进而降低维护成本。

例如：新增的API将自动写入 api/index.ts，并同步至统一错误处理模块。

3. 测试与文档自动补全

规则可以规定测试文件的生成路径和模板，或在生成组件/方法时同步添加注释和文档说明，以提升工程的可维护性。

例如：自动为生成的函数补充JSDoc，或同时生成Jest单元测试文件。

4. 团队协作与开发风格约定

通过规则固定代码风格（如命名、缩进、注释习惯等），Zulu可作为“代码守门员”，帮助新成员快速适应团队标准。

比如：强制使用驼峰命名，并禁止采用不推荐的特定API。

二、使用指南

新建规则

1. 进入规则设置页面：在文心快码插件或Comate AI IDE中，点击右上角的更多「…」选项，然后选择「规则」进入规则设置页面。

2. 可以在设置中查看所有规则及其状态。

3. 新建规则：进入规则设置页面后，点击右上角的「+ 新建」按钮，添加新规则，为其命名并选择生效范围。

4. 直接新建规则文件：你可以在.comate/rules路径下直接创建格式为*.mdr的文件。

5. 编写规则内容：在*.mdr格式的规则文件中，使用清晰明确的自然语言，内容可按Markdown格式组织，编写AI在处理项目时需遵循的指令、约束或偏好设置。编写完成后，别忘了保存文件。

设置多个规则

在规则设置页面，你可以根据需求设定不同的规则和生效方式。Zulu将在后续与该项目相关的交互中，自动加载并遵循这些设定的规则。

兼容Cursor规则

Zulu能够自动获取你在Cursor中设定的规则，无需在文心快码中重复添加。

注意：

1. Zulu无法通过图形界面编辑Cursor规则的生效范围，需通过文件编辑器进行修改。

2. 暂不支持获取Cursor规则的子目录。

使用规则

每个规则文件均为.mdr格式文档，可将生效信息和规则内容存放在同一文件中。目前支持以下生效方式：

1. 如果你希望规则仅在本地开发环境生效，而不想通过版本控制共享给其他团队成员（如个人编码习惯或临时指令），可以将.comate/rules/文件路径添加到项目的目录文件中，这样Git等版本控制系统将忽略这些文件的变化。

2.始终生效的规则将在每次对话中被调用，宛如刻入Zulu的基因，适用于所有场合，无需持续关注。

3. 指定文件生效的规则仅在上下文中包含特定文件时生效，Zulu将根据历史对话或当前对话中已添加的文件判断规则是否生效，指定文件支持通配符+文件路径/文件格式（如*.py或client/*/*.tsx）。

4.手动生效的规则需在对话中使用时，输入#此规则即可，随用随取（例如在对话中#rulename）。

注意：你可以手动选择所有设定的规则，但其在对话中是否生效，取决于具体的设定内容。例如，规则指定文件为*.py，但当前对话上下文中未包含*.py文件，则该规则依然不会生效。

三、实战演练

掌握规则，提升开发效率：探索Zulu的项目规范与实践

现在，让我们一起动手实践，了解Zulu是如何在规定的框架内，依照项目标准进行开发的。示例项目async-iterator [https://github.com/otakustay/async-iterator] 是一个用于处理异步数据流的工具库，内置了一些基本的数据操作符，例如：

• chunk.ts: 进行数据分块

• debounce.ts: 实现防抖功能

• filter.ts: 进行数据过滤

• map.ts: 转换数据格式

• take.ts: 提取前N个元素

• until.ts: 条件终止操作

接下来，我们将为该项目添加一个skip操作符，看看Zulu如何在规则的框架下生成更优质的代码。

示例规则

以下是一些示例规则，旨在明确项目的开发标准。让我们逐一了解Zulu在各个方面的约定：

1. 项目概述

用简洁的一句话向Zulu阐述：“这是一个旨在简化JS/TS中async iterable使用的异步数据流工具库。” 这样的表述能帮助AI迅速理解项目的核心目标。

2. 项目架构

清晰地列出每个模块的职责及其文件位置，例如控制器、工厂方法、操作符等。这样的安排能够让Zulu明确“不同类型的代码应放置在何处”，避免编码时的随意性。

3. 代码结构说明

此部分包括两个主要内容：

核心接口：定义了OverAsyncIterator接口，作为链式操作符的标准格式。AI可以根据此了解如何设计新的方法。

工厂函数：列出了现有的数据源工厂（如数组、事件、流等），引导AI如何复用已有模式，创建新的数据流。

4. 开发指南

这一部分尤为重要，它规定了项目扩展的标准流程。

“基本流程”指示Zulu新增操作符应放置于何处、如何导出以及如何支持链式调用。

“扩展指南”则详细列出每一步骤，例如添加操作符时需要修改哪些文件，确保过程“按部就班”，不遗漏关键环节。

“测试规范”强调功能必须配备相应测试，且测试需符合命名和结构的标准，以确保自动生成的代码能顺利满足项目的CI要求。

5. 代码风格指南

设定了统一的代码风格：

• 类型使用interface定义

• 广泛应用泛型以提高复用性

• 错误处理统一采用Error对象

• 命名遵循驼峰命名规则（函数名小驼峰，类名大驼峰）

通过这些规范，AI生成的代码能够与团队的现有代码风格保持一致，避免“风格偏离”。

6. 注意事项

列出一些“隐性规范”，类似于资深工程师的开发经验：

• 异步代码需正确捕获错误

• 关注事件监听器引起的内存泄漏

• 接口设计要保持兼容性

• 注释要清晰，避免副作用，提升可测试性

这些细节向AI传达了一个信息：你不仅仅是“生成代码”，还要像真正的工程师那样思考和执行。

## 项目概述这是一个用于处理异步迭代的工具库，提供了一系列用于处理异步数据流的工具和操作符。该项目主要解决了在JavaScript/TypeScript中处理异步数据流的复杂性问题，提供了简单易用的API。## 项目架构项目采用模块化设计，主要分为以下几个核心部分：1. **核心控制器** (`controller.ts`)   - 实现了 `AsyncIteratorController` 类   - 负责管理异步数据流的状态和控制   - 提供了数据的输入输出接口2. **工厂模块** (`factory/`)   - `array.ts`: 处理数组的异步迭代   - `event.ts`: 处理事件源的异步迭代   - `reader.ts`: 处理流读取器的异步迭代   - `stream.ts`: 处理Node.js流的异步迭代3. **辅助工具** (`helper/`)   - 提供了一系列操作符来处理异步迭代器   - 实现了链式调用API   - 包含多个独立的操作符实现4. **操作符** (`helper/operators/`)   - `chunk.ts`: 数据分块   - `debounce.ts`: 防抖处理   - `filter.ts`: 数据过滤   - `map.ts`: 数据转换   - `take.ts`: 取前N个元素   - `until.ts`: 条件终止## 代码结构说明### 1. 核心接口typescriptinterface OverAsyncIterator extends AsyncIterable {    filter(predicate: Predicate): OverAsyncIterator;    map(transform: (value: T) => R): OverAsyncIterator;    chunk(size: number): OverAsyncIterator;    debounce(ms: number): OverAsyncIterator;    take(count: number): OverAsyncIterator;    until(predicate: Predicate): OverAsyncIterator;}### 2. 工厂函数项目提供了多个工厂函数来创建异步迭代器：- `fromIntervalEach`: 从数组创建带间隔的异步迭代器- `fromEvent`: 从事件源创建异步迭代器- `fromStreamReader`: 从流读取器创建异步迭代器- `fromStream`: 从Node.js流创建异步迭代器## 开发指南### 1. 基本开发流程1. 如需增加运算符，放置在`src/helper/operators`目录下。2. 所有运算符都要从`src/helper/index.ts`导出，并能够链式调用。3. 如果增加对流的消费、创建流的方式，放置在`src/factory`目录下。### 2. 扩展开发指南1. **添加新的工厂函数**   - 在 `factory/` 目录下创建新文件   - 实现相应的工厂函数   - 在 `index.ts` 中导出2. **添加新的操作符**   - 在 `helper/operators/` 目录下创建新文件   - 实现操作符函数   - 在 `helper/index.ts` 中添加到 `OverAsyncIterator` 接口   - 在 `over` 函数中实现新方法### 3. 测试规范- 所有功能都需要编写对应的单元测试- 测试文件放置在相应模块的 `__tests__` 目录下- 测试文件命名规则：`[功能名].test.ts`- 增加任何功能，都要运行单元测试，确保测试的行覆盖率在100%，分支覆盖率大于90%。## 代码风格指南1. **类型定义**   - 优先使用接口（interface）定义类型   - 为所有公开API提供完整的类型定义   - 使用泛型增加代码复用性2. **错误处理**   - 统一使用 Error 对象处理错误   - 在异步操作中正确处理错误传播3. **命名规范**   - 使用驼峰命名法   - 类名使用大驼峰   - 接口名清晰表达其用途## 注意事项1. 所有的异步操作都应该正确处理错误情况2. 注意内存泄漏，特别是在处理事件监听器时3. 在实现新功能时，确保与现有的接口保持一致4. 保持代码的可测试性，避免副作用5. 文档注释要清晰完整，包含参数说明和使用示例

操作步骤

1. 打开Comate AI IDE

2. 点击右上角的更多选项，选择“规则”

3. 添加规则，命名为：async-iterator-rule，并设为“始终生效”

4. 将规则文件内容添加进去

5. 输入指令：新增一个skip操作符，完成所需任务

6. 检查生成的代码是否严格遵循项目规范

效果对比

在规则设定完毕的情况下：

1. 我们要求Zulu新增一个skip操作符

2. 项目配置的规则中，明确了添加新操作符的要求，新的操作符必须在OverAsyncIterator接口中注册

3. Zulu在生成代码时注意到了这一规范并加以遵循

4. 最终，Zulu成功将skip操作符注册到了OverAsyncIterator接口中，达到了预期效果

如果不定义这些规则，AI将不会严格遵循项目的规范，用户需要花费更多时间去修正AI生成的代码。

1. 我们要求Zulu新增一个skip操作符，但项目中缺乏相应的规则

2. Zulu在生成代码时未能识别到新的操作符需在OverAsyncIterator接口中注册的要求

3. 最终，AI生成了一个新的index.js文件，却未在现有的index.js中注册，违反了项目规范

在当今AI编程日益普及的背景下，Prompt是基础指令，而Rules则是高级语法。它不仅让AI更加理解你的需求，也使得你的项目更为稳定和可靠。现在，试着为自己的Zulu配置一条规则，看看Zulu的表现如何。如果你已经有了实用的规则设置，欢迎在评论区或社区分享你的经验，帮助更多开发者探索AI编程的新可能，将Zulu培养成真正的AI工程师。

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