1. 项目概述一个为AI编程时代量身定制的Python项目模板如果你和我一样日常开发重度依赖像 Cursor 这样的 AI 编程助手那你肯定遇到过类似的烦恼每次新建一个 Python 项目都得从头开始配置一遍——Poetry 初始化、Ruff 和 Pyright 的配置、pre-commit 钩子、CI/CD 流水线还有最关键的如何让 AI 助手理解并遵循你项目的特定代码风格和架构规范这个过程重复、琐碎而且容易出错。scot.py的出现就是为了彻底解决这个问题。它不是一个普通的项目脚手架而是一个深度集成了“AI辅助开发最佳实践”的智能模板。它的核心目标非常明确让你跳过所有繁琐的初始化配置直接进入“定义问题-拆解任务-高效实现”的核心编码环节。简单来说scot.py 为你预设了一套经过实战检验的现代 Python 开发环境并内置了专门为 Cursor AI 优化的交互规则。这意味着当你基于这个模板创建新项目时AI 助手从第一天起就能在一个结构清晰、工具链完备、规范明确的上下文中为你工作极大地提升了从想法到可运行代码的效率和代码质量。它特别适合独立开发者、创业团队或任何希望将 AI 编程从“辅助写代码”升级为“系统化协作开发”的工程师。2. 核心设计理念与架构解析2.1 为何是“AI优先”的模板传统的项目模板如 Cookiecutter主要解决工具链和基础结构的统一问题。scot.py 在此基础上向前迈了一大步它认为在 AI 编程时代开发环境不仅要为人服务更要为 AI 助手服务。这带来了几个根本性的设计转变上下文即规范AI 模型如 Claude, GPT的强大能力高度依赖于其接收到的上下文Context。一个混乱、不完整的项目上下文会导致 AI 生成不一致、不符合预期的代码。scot.py 通过预置的.cursor/rules目录将项目的代码风格、架构偏好、安全禁忌如禁止提交密钥等以机器可读的规则形式明确告知 AI确保了 AI 在整个项目生命周期中输出的一致性。流程标准化AI 编程容易陷入“东一榔头西一棒子”的碎片化状态。scot.py 定义了清晰的三阶段工作流New Project → New Feature → Implement Feature每个阶段都有对应的.mdc对话文件作为引导。这相当于为 AI 协作设计了一套标准的“操作程序”SOP使得无论是项目初始化还是功能开发都能在一个可预测、可复现的框架内进行。工具链深度集成模板预配置的不仅仅是工具本身更是工具之间的联动关系。例如pre-commit钩子会自动在提交前运行ruff format和ruff check而 CI 流水线会再次执行这些检查并运行测试。这种“本地守门员 云端哨兵”的双重保障使得 AI 生成的代码在提交前就经过了格式化、静态检查从源头保障了代码库的整洁度。2.2 技术栈选型背后的考量scot.py 的每一个工具选择都经过了深思熟虑旨在平衡性能、易用性和对 AI 的友好性。依赖管理Poetry。相比传统的requirements.txt或setup.pyPoetry 提供了声明式的依赖管理、精确的锁文件以及内建的虚拟环境管理。对于 AI 来说一个清晰的pyproject.toml文件比解析复杂的setup.cfg或setup.py要容易得多。AI 可以准确地理解项目的依赖关系并在建议安装新包时使用正确的poetry add命令。代码格式化与检查Ruff。在众多 Python LinterFlake8, pylint和 FormatterBlack, isort中Ruff 以其极致的速度脱颖而出。对于 AI 驱动的快速迭代开发等待数秒甚至数十秒的代码检查是无法忍受的。Ruff 用 Rust 重写能在毫秒级完成检查和格式化完美契合了“边聊边写即时反馈”的 AI 编程节奏。同时它兼容了 Flake8 和 isort 的大部分规则一站式解决了格式化和静态检查问题。类型检查Pyright。作为微软开发的类型检查器Pyright 性能优秀对 Python 新特性支持迅速并且与 VSCode/Pylance 深度集成。在 AI 生成代码时类型提示Type Hints是提高代码准确性和可理解性的关键。Pyright 能帮助 AI和开发者在编码阶段就发现潜在的类型错误而不是等到运行时。CI/CDGitHub Actions。模板预置的ci.yml工作流是一个完整的质量门禁。它不仅仅运行测试还串联了代码格式化检查、Lint、类型检查、许可证头验证和安全扫描。这确保了所有通过 AI 协作产生的代码在合并到主分支前都满足统一的质量标准。注意这套工具链并非一成不变。scot.py 的优秀之处在于它提供了一个坚实、现代且高效的基线。你可以根据项目需求替换其中某个组件例如用uv替代poetry或用mypy替代pyright但模板本身已经为你解决了 90% 的配置冲突和集成问题。3. 从零开始详细配置与上手实操理解了设计理念我们来看看如何真正用起来。这里我会结合我自己的使用经验补充一些官方文档可能没细说的“坑”和技巧。3.1 环境准备与仓库初始化首先确保你的基础环境符合要求Python 3.10和Cursor 1.0。对于 Python 版本管理我强烈推荐使用pyenv尤其是在 macOS/Linux 上。它能让你在不同项目间无缝切换 Python 版本。初始化项目最推荐的方式是使用 GitHub 模板功能访问 scot.py 的 GitHub 仓库 。点击绿色的 “Use this template” 按钮。在弹出的页面中为你新项目命名如my-awesome-ai-app选择仓库可见性然后点击创建。这个过程会生成一个全新的仓库其初始提交历史就是模板本身而不是 fork 关系。这比直接克隆再改远程仓库要干净得多。对于已有项目想引入 scot.py 的精华部分 你可以手动复制核心配置。但根据我的经验不要只复制.cursor/rules。至少还应该合并pyproject.toml中[tool.poetry]、[tool.ruff]、[tool.pyright]和[build-system]这几个关键部分并复制.pre-commit-config.yaml文件。然后在新项目根目录执行poetry install和poetry run pre-commit install来完成环境搭建。3.2 虚拟环境与 Cursor 解释器配置一个关键陷阱这是新手最容易出错的地方。模板默认设置是virtualenvs.in-project false这意味着 Poetry 会在全局缓存目录如~/.cache/pypoetry/virtualenvs/创建虚拟环境。为什么这么设计主要是为了兼容 Docker 开发场景。如果你在本地使用 Docker并将项目目录挂载到容器内若虚拟环境.venv创建在项目目录下可能会因为文件系统权限或路径映射问题导致 Python 解释器在容器内无法正常工作。将虚拟环境放在项目外可以避免这个冲突。关键步骤在 Cursor 中正确选择解释器安装依赖后 (poetry install)你必须手动告诉 Cursor 使用哪个 Python 解释器。否则AI Agent 将无法感知到你安装的第三方库导致它给出的导入建议全是错的。在 Cursor 中打开命令面板CmdShiftP(Mac) 或CtrlShiftP(Windows/Linux)。输入并选择 “Python: Select Interpreter”。在弹出的列表中你应该能看到一个名称包含你项目名的 Poetry 环境例如Python 3.10.xx (‘my-awesome-ai-app-py3.10’)。选择它。完成这一步后你会在 Cursor 编辑器窗口的右下角看到切换后的解释器名称。现在AI 就具备了完整的项目上下文。3.3 预提交钩子Pre-commit的威力执行poetry run pre-commit install后一个强大的自动化质量守护系统就启动了。它会在你每次执行git commit时自动对暂存区的文件运行一系列检查ruff format: 自动格式化代码。ruff check --fix: 运行 Lint 并尝试自动修复可修复的问题。pyright: 进行类型检查。check-poetry: 检查pyproject.toml格式。check-yaml: 检查 YAML 文件格式。detect-private-key: 防止意外提交私钥。如果任何检查失败提交会被中止。你必须修复问题后再次提交。这强制性地将代码质量保障左移避免了“脏代码”进入版本库。你可以随时用poetry run pre-commit run --all-files手动对整个项目进行检查。4. AI辅助开发工作流深度实践scot.py 的灵魂在于其定义的三步 AI 工作流。下面我以一个真实的“构建一个简单的 CLI 待办事项应用”为例拆解每一步。4.1 第一阶段定义项目愿景new_project.mdc打开一个新的 Cursor Chat输入/并引用new_project.mdc。AI建议使用 Claude 4会启动一个引导式对话。AI 会问你什么项目名称与描述你的应用叫什么解决什么问题核心功能主要特性有哪些例如添加任务、列出任务、标记完成、删除任务、持久化存储技术选择除了基础模板是否需要额外的框架例如是否使用 Typer 或 Click 来构建 CLI数据存储用 JSON 文件还是 SQLite项目结构对src/目录下的模块划分有初步想法吗你需要做什么清晰、简洁地回答。例如“项目名todo-cli。一个命令行待办事项管理器支持增删改查数据保存到本地 JSON 文件。使用 Typer 库来构建 CLI。”输出成果 AI 会生成一个project/vision.md文件。这个文件是你的项目“宪法”它定义了范围、目标和约束。后续所有的功能开发都应以此为准绳。务必仔细审阅这个文件你可以要求 AI 修改任何部分。我习惯在 vision.md 里明确写上“不使用任何外部数据库仅使用 JSON 文件”这样的限制防止 AI 在后续开发中“自由发挥”。4.2 第二阶段创建功能特性new_feature.mdc假设我们的第一个功能是“实现任务添加和列表展示”。新建一个 Cursor Chat引用new_feature.mdc。这个过程如何展开AI 会基于vision.md引导你将一个模糊的功能需求具体化为可执行的开发计划。功能定义AI 会帮你细化“添加任务”的具体输入标题、描述、优先级、输出和边界情况重复任务如何处理。实现计划AI 会提出技术方案。例如“在src/todo_cli/core.py中创建TodoManager类负责数据读写。在src/todo_cli/cli.py中定义 Typer 命令add和list。”任务拆解AI 会将计划分解为原子任务。例如Task 1: 创建models.py定义TodoItem数据类使用 Pydantic。Task 2: 创建storage.py实现JsonStorage类包含load和save方法。Task 3: 创建core.py实现TodoManager类包含add_todo和get_all_todos方法。Task 4: 创建cli.py使用 Typer 实现add和list命令并集成TodoManager。Task 5: 更新pyproject.toml添加typer和pydantic依赖。Task 6: 编写基础单元测试。输出成果 在project/目录下会生成一个新的文件夹如01_add_and_list_tasks/里面包含三个文件feature.md: 功能规格说明书。implementation.md: 详细的技术设计文档。tasks.md: 如上所述的原子任务列表。这个文件是下一阶段的直接输入。4.3 第三阶段实现具体任务implement_feature.mdc这是编码的核心环节。为每一个tasks.md中的任务或每2-3个紧密关联的小任务新建一个独立的 Cursor Chat并引用implement_feature.mdc。这是保持 AI 上下文清晰、避免它混淆不同任务要求的关键技巧。单次对话流程AI 会读取tasks.md识别出下一个未完成的任务或你指定的任务。AI 会向你确认是否开始实现该任务。你确认后AI 会开始生成代码。它可能会直接创建新文件也可能修改现有文件。至关重要的一步AI 生成代码后不要立刻让它继续。你应该仔细阅读生成的代码理解其逻辑。运行相关的质量检查比如在终端里对该文件执行poetry run ruff check path/to/file.py。如果项目已有测试尝试运行一下看新代码是否破坏了现有功能。确认无误后再告诉 AI 进行下一个任务或者结束本次对话。为什么需要频繁新建对话AI 模型有上下文长度限制。一个漫长的、包含多个不相关任务讨论的对话会稀释核心上下文导致 AI 遗忘早期约定或产生混乱。为每个功能或每几个小任务开启新对话相当于给 AI 一个“干净的工作台”能显著提高代码生成的质量和准确性。5. 高级技巧、常见问题与排查实录即使有了完善的模板在实际使用中还是会遇到各种问题。下面是我在多个项目中总结的经验和解决方案。5.1 如何高效利用.cursor/rules规则模板自带的规则是很好的起点但每个团队都有自己的编码习惯。你应该定制这些规则。规则文件本质上是给 AI 的“系统提示词”。例如你可以修改或添加规则来强制要求文档字符串格式要求所有公共函数和类必须包含 Google 风格或 NumPy 风格的 docstring。禁用特定库或模式例如禁止使用print进行调试要求使用logging或者禁止直接使用json.load/dump要求使用模板中定义的storage模块。定义项目特定的架构模式例如“所有数据访问必须通过repository层”“HTTP 客户端必须使用配置了重试机制的httpx”。修改规则后记得在 Cursor 中重启 Agent 或重新打开项目以使新规则生效。5.2 CI/CD 流水线失败怎么办模板的 GitHub Actions 工作流非常严格。常见的失败原因和解决步骤失败环节可能原因排查与解决步骤ruff检查失败1. 代码格式不符合规范。2. 存在语法错误或风格问题。1. 本地运行poetry run ruff format .自动格式化。2. 运行poetry run ruff check . --fix尝试自动修复。3. 手动修复无法自动修复的警告。pyright类型检查失败1. 函数参数或返回值类型注解错误或缺失。2. 导入的模块找不到类型存根stub。1. 仔细阅读pyright的错误信息它通常非常精确。2. 为缺失类型注解的函数添加- ReturnType。3. 对于第三方库可以尝试安装对应的类型存根包如poetry add --group dev types-requests。测试失败1. 新代码引入了 bug。2. 测试用例未覆盖新场景。3. 测试数据或环境问题。1. 本地运行poetry run pytest复现错误。2. 查看具体的测试失败堆栈信息定位问题代码。3. 运行poetry run pytest -xvs path/to/test_file.py::test_function_name来单独运行失败的测试进行调试。许可证头检查失败新创建的文件顶部缺少许可证头。1. 查看 CI 日志确认是哪些文件缺失。2. 从现有文件中复制许可证头注释块添加到新文件的顶部。一个黄金法则永远确保本地poetry run poe check通过后再推送代码。这个命令集成了 lint、typecheck 和 test能模拟 CI 环境的大部分检查可以极大减少 CI 失败的概率。5.3 处理依赖冲突和 Poetry 锁文件更新AI 在开发过程中可能会建议添加新的依赖。使用poetry add package-name来添加。有时这会引发依赖冲突。解决冲突的流程尝试更新运行poetry update。这会尝试更新所有依赖到最新兼容版本并重新解析锁文件poetry.lock。这通常能解决大部分冲突。手动干预如果poetry update失败你需要手动检查pyproject.toml中的版本约束。可能某个包的版本范围太窄与另一个包的新版本不兼容。你可以尝试放宽版本约束例如将^1.2.3改为1.2.3,2.0.0然后再运行poetry lock。依赖分组合理使用 Poetry 的依赖分组。将仅用于开发的工具如pytest,ruff放在[tool.poetry.group.dev.dependencies]下将类型存根放在[tool.poetry.group.types.dependencies]下。这能保持主依赖的整洁减少冲突范围。5.4 如何管理 AI 生成的“会话历史”模板建议将重要的 AI 对话导出并保存在chat/目录下。这是一个非常好的实践但需要一点纪律。导出什么不是每一次闲聊都要导出。重点导出那些定义了项目愿景、功能规格、复杂算法实现或关键架构决策的对话。如何命名使用有意义的文件名例如chat/20240520_project_vision_claude4.md或chat/20240521_feature_auth_implementation.md。这相当于你的项目“决策日志”未来回溯时价值巨大。清理上下文如前所述定期开启新的 Cursor Chat 会话。在开始一个新功能或解决一个复杂 bug 前主动关闭旧的、无关的聊天窗口确保 AI 拥有最相关、最简洁的上下文。5.5 当 AI “不听话”或理解有偏差时即使有规则AI 有时也会生成不符合预期的代码。这时你需要提供更精确的指令不要只说“写个函数”而是说“请编写一个名为validate_email的函数它接收一个字符串参数使用re模块验证其是否符合标准邮箱格式返回布尔值。并为其编写包含参数和返回值说明的 docstring。”引用现有代码作为范例在对话中你可以直接粘贴一段项目里风格良好的代码然后说“请按照这种风格和模式实现一个类似的 XXXX 功能”。分步指导如果 AI 一次性生成的代码太复杂或有错误可以要求它“先只写这个类的数据模型定义Pydantic BaseModel”验证无误后再要求它“现在为这个类添加一个将实例保存为 JSON 字符串的方法”。利用 Cursor 的编辑功能不要完全依赖 AI 生成。你可以自己先写一个函数签名或类骨架然后用 Cursor 的“编辑”功能快捷键CmdK让 AI 来填充实现细节这样控制力更强。scot.py 提供的不仅是一个模板更是一套将 AI 能力工程化、流程化的方法论。它通过约束和引导让 AI 编程从一种随机的、辅助性的体验转变为一种可预测、可管理、高质量的生产力核心。花一点时间熟悉并适应这套工作流你会发现你和 AI 的协作效率将提升一个数量级并且产出的代码库将始终保持高度的可维护性和一致性。这或许是当前这个阶段我们能赋予 AI 编程的最有价值的“最佳实践”。
AI优先的Python项目模板scot.py：集成Ruff与Pyright的现代开发实践
1. 项目概述一个为AI编程时代量身定制的Python项目模板如果你和我一样日常开发重度依赖像 Cursor 这样的 AI 编程助手那你肯定遇到过类似的烦恼每次新建一个 Python 项目都得从头开始配置一遍——Poetry 初始化、Ruff 和 Pyright 的配置、pre-commit 钩子、CI/CD 流水线还有最关键的如何让 AI 助手理解并遵循你项目的特定代码风格和架构规范这个过程重复、琐碎而且容易出错。scot.py的出现就是为了彻底解决这个问题。它不是一个普通的项目脚手架而是一个深度集成了“AI辅助开发最佳实践”的智能模板。它的核心目标非常明确让你跳过所有繁琐的初始化配置直接进入“定义问题-拆解任务-高效实现”的核心编码环节。简单来说scot.py 为你预设了一套经过实战检验的现代 Python 开发环境并内置了专门为 Cursor AI 优化的交互规则。这意味着当你基于这个模板创建新项目时AI 助手从第一天起就能在一个结构清晰、工具链完备、规范明确的上下文中为你工作极大地提升了从想法到可运行代码的效率和代码质量。它特别适合独立开发者、创业团队或任何希望将 AI 编程从“辅助写代码”升级为“系统化协作开发”的工程师。2. 核心设计理念与架构解析2.1 为何是“AI优先”的模板传统的项目模板如 Cookiecutter主要解决工具链和基础结构的统一问题。scot.py 在此基础上向前迈了一大步它认为在 AI 编程时代开发环境不仅要为人服务更要为 AI 助手服务。这带来了几个根本性的设计转变上下文即规范AI 模型如 Claude, GPT的强大能力高度依赖于其接收到的上下文Context。一个混乱、不完整的项目上下文会导致 AI 生成不一致、不符合预期的代码。scot.py 通过预置的.cursor/rules目录将项目的代码风格、架构偏好、安全禁忌如禁止提交密钥等以机器可读的规则形式明确告知 AI确保了 AI 在整个项目生命周期中输出的一致性。流程标准化AI 编程容易陷入“东一榔头西一棒子”的碎片化状态。scot.py 定义了清晰的三阶段工作流New Project → New Feature → Implement Feature每个阶段都有对应的.mdc对话文件作为引导。这相当于为 AI 协作设计了一套标准的“操作程序”SOP使得无论是项目初始化还是功能开发都能在一个可预测、可复现的框架内进行。工具链深度集成模板预配置的不仅仅是工具本身更是工具之间的联动关系。例如pre-commit钩子会自动在提交前运行ruff format和ruff check而 CI 流水线会再次执行这些检查并运行测试。这种“本地守门员 云端哨兵”的双重保障使得 AI 生成的代码在提交前就经过了格式化、静态检查从源头保障了代码库的整洁度。2.2 技术栈选型背后的考量scot.py 的每一个工具选择都经过了深思熟虑旨在平衡性能、易用性和对 AI 的友好性。依赖管理Poetry。相比传统的requirements.txt或setup.pyPoetry 提供了声明式的依赖管理、精确的锁文件以及内建的虚拟环境管理。对于 AI 来说一个清晰的pyproject.toml文件比解析复杂的setup.cfg或setup.py要容易得多。AI 可以准确地理解项目的依赖关系并在建议安装新包时使用正确的poetry add命令。代码格式化与检查Ruff。在众多 Python LinterFlake8, pylint和 FormatterBlack, isort中Ruff 以其极致的速度脱颖而出。对于 AI 驱动的快速迭代开发等待数秒甚至数十秒的代码检查是无法忍受的。Ruff 用 Rust 重写能在毫秒级完成检查和格式化完美契合了“边聊边写即时反馈”的 AI 编程节奏。同时它兼容了 Flake8 和 isort 的大部分规则一站式解决了格式化和静态检查问题。类型检查Pyright。作为微软开发的类型检查器Pyright 性能优秀对 Python 新特性支持迅速并且与 VSCode/Pylance 深度集成。在 AI 生成代码时类型提示Type Hints是提高代码准确性和可理解性的关键。Pyright 能帮助 AI和开发者在编码阶段就发现潜在的类型错误而不是等到运行时。CI/CDGitHub Actions。模板预置的ci.yml工作流是一个完整的质量门禁。它不仅仅运行测试还串联了代码格式化检查、Lint、类型检查、许可证头验证和安全扫描。这确保了所有通过 AI 协作产生的代码在合并到主分支前都满足统一的质量标准。注意这套工具链并非一成不变。scot.py 的优秀之处在于它提供了一个坚实、现代且高效的基线。你可以根据项目需求替换其中某个组件例如用uv替代poetry或用mypy替代pyright但模板本身已经为你解决了 90% 的配置冲突和集成问题。3. 从零开始详细配置与上手实操理解了设计理念我们来看看如何真正用起来。这里我会结合我自己的使用经验补充一些官方文档可能没细说的“坑”和技巧。3.1 环境准备与仓库初始化首先确保你的基础环境符合要求Python 3.10和Cursor 1.0。对于 Python 版本管理我强烈推荐使用pyenv尤其是在 macOS/Linux 上。它能让你在不同项目间无缝切换 Python 版本。初始化项目最推荐的方式是使用 GitHub 模板功能访问 scot.py 的 GitHub 仓库 。点击绿色的 “Use this template” 按钮。在弹出的页面中为你新项目命名如my-awesome-ai-app选择仓库可见性然后点击创建。这个过程会生成一个全新的仓库其初始提交历史就是模板本身而不是 fork 关系。这比直接克隆再改远程仓库要干净得多。对于已有项目想引入 scot.py 的精华部分 你可以手动复制核心配置。但根据我的经验不要只复制.cursor/rules。至少还应该合并pyproject.toml中[tool.poetry]、[tool.ruff]、[tool.pyright]和[build-system]这几个关键部分并复制.pre-commit-config.yaml文件。然后在新项目根目录执行poetry install和poetry run pre-commit install来完成环境搭建。3.2 虚拟环境与 Cursor 解释器配置一个关键陷阱这是新手最容易出错的地方。模板默认设置是virtualenvs.in-project false这意味着 Poetry 会在全局缓存目录如~/.cache/pypoetry/virtualenvs/创建虚拟环境。为什么这么设计主要是为了兼容 Docker 开发场景。如果你在本地使用 Docker并将项目目录挂载到容器内若虚拟环境.venv创建在项目目录下可能会因为文件系统权限或路径映射问题导致 Python 解释器在容器内无法正常工作。将虚拟环境放在项目外可以避免这个冲突。关键步骤在 Cursor 中正确选择解释器安装依赖后 (poetry install)你必须手动告诉 Cursor 使用哪个 Python 解释器。否则AI Agent 将无法感知到你安装的第三方库导致它给出的导入建议全是错的。在 Cursor 中打开命令面板CmdShiftP(Mac) 或CtrlShiftP(Windows/Linux)。输入并选择 “Python: Select Interpreter”。在弹出的列表中你应该能看到一个名称包含你项目名的 Poetry 环境例如Python 3.10.xx (‘my-awesome-ai-app-py3.10’)。选择它。完成这一步后你会在 Cursor 编辑器窗口的右下角看到切换后的解释器名称。现在AI 就具备了完整的项目上下文。3.3 预提交钩子Pre-commit的威力执行poetry run pre-commit install后一个强大的自动化质量守护系统就启动了。它会在你每次执行git commit时自动对暂存区的文件运行一系列检查ruff format: 自动格式化代码。ruff check --fix: 运行 Lint 并尝试自动修复可修复的问题。pyright: 进行类型检查。check-poetry: 检查pyproject.toml格式。check-yaml: 检查 YAML 文件格式。detect-private-key: 防止意外提交私钥。如果任何检查失败提交会被中止。你必须修复问题后再次提交。这强制性地将代码质量保障左移避免了“脏代码”进入版本库。你可以随时用poetry run pre-commit run --all-files手动对整个项目进行检查。4. AI辅助开发工作流深度实践scot.py 的灵魂在于其定义的三步 AI 工作流。下面我以一个真实的“构建一个简单的 CLI 待办事项应用”为例拆解每一步。4.1 第一阶段定义项目愿景new_project.mdc打开一个新的 Cursor Chat输入/并引用new_project.mdc。AI建议使用 Claude 4会启动一个引导式对话。AI 会问你什么项目名称与描述你的应用叫什么解决什么问题核心功能主要特性有哪些例如添加任务、列出任务、标记完成、删除任务、持久化存储技术选择除了基础模板是否需要额外的框架例如是否使用 Typer 或 Click 来构建 CLI数据存储用 JSON 文件还是 SQLite项目结构对src/目录下的模块划分有初步想法吗你需要做什么清晰、简洁地回答。例如“项目名todo-cli。一个命令行待办事项管理器支持增删改查数据保存到本地 JSON 文件。使用 Typer 库来构建 CLI。”输出成果 AI 会生成一个project/vision.md文件。这个文件是你的项目“宪法”它定义了范围、目标和约束。后续所有的功能开发都应以此为准绳。务必仔细审阅这个文件你可以要求 AI 修改任何部分。我习惯在 vision.md 里明确写上“不使用任何外部数据库仅使用 JSON 文件”这样的限制防止 AI 在后续开发中“自由发挥”。4.2 第二阶段创建功能特性new_feature.mdc假设我们的第一个功能是“实现任务添加和列表展示”。新建一个 Cursor Chat引用new_feature.mdc。这个过程如何展开AI 会基于vision.md引导你将一个模糊的功能需求具体化为可执行的开发计划。功能定义AI 会帮你细化“添加任务”的具体输入标题、描述、优先级、输出和边界情况重复任务如何处理。实现计划AI 会提出技术方案。例如“在src/todo_cli/core.py中创建TodoManager类负责数据读写。在src/todo_cli/cli.py中定义 Typer 命令add和list。”任务拆解AI 会将计划分解为原子任务。例如Task 1: 创建models.py定义TodoItem数据类使用 Pydantic。Task 2: 创建storage.py实现JsonStorage类包含load和save方法。Task 3: 创建core.py实现TodoManager类包含add_todo和get_all_todos方法。Task 4: 创建cli.py使用 Typer 实现add和list命令并集成TodoManager。Task 5: 更新pyproject.toml添加typer和pydantic依赖。Task 6: 编写基础单元测试。输出成果 在project/目录下会生成一个新的文件夹如01_add_and_list_tasks/里面包含三个文件feature.md: 功能规格说明书。implementation.md: 详细的技术设计文档。tasks.md: 如上所述的原子任务列表。这个文件是下一阶段的直接输入。4.3 第三阶段实现具体任务implement_feature.mdc这是编码的核心环节。为每一个tasks.md中的任务或每2-3个紧密关联的小任务新建一个独立的 Cursor Chat并引用implement_feature.mdc。这是保持 AI 上下文清晰、避免它混淆不同任务要求的关键技巧。单次对话流程AI 会读取tasks.md识别出下一个未完成的任务或你指定的任务。AI 会向你确认是否开始实现该任务。你确认后AI 会开始生成代码。它可能会直接创建新文件也可能修改现有文件。至关重要的一步AI 生成代码后不要立刻让它继续。你应该仔细阅读生成的代码理解其逻辑。运行相关的质量检查比如在终端里对该文件执行poetry run ruff check path/to/file.py。如果项目已有测试尝试运行一下看新代码是否破坏了现有功能。确认无误后再告诉 AI 进行下一个任务或者结束本次对话。为什么需要频繁新建对话AI 模型有上下文长度限制。一个漫长的、包含多个不相关任务讨论的对话会稀释核心上下文导致 AI 遗忘早期约定或产生混乱。为每个功能或每几个小任务开启新对话相当于给 AI 一个“干净的工作台”能显著提高代码生成的质量和准确性。5. 高级技巧、常见问题与排查实录即使有了完善的模板在实际使用中还是会遇到各种问题。下面是我在多个项目中总结的经验和解决方案。5.1 如何高效利用.cursor/rules规则模板自带的规则是很好的起点但每个团队都有自己的编码习惯。你应该定制这些规则。规则文件本质上是给 AI 的“系统提示词”。例如你可以修改或添加规则来强制要求文档字符串格式要求所有公共函数和类必须包含 Google 风格或 NumPy 风格的 docstring。禁用特定库或模式例如禁止使用print进行调试要求使用logging或者禁止直接使用json.load/dump要求使用模板中定义的storage模块。定义项目特定的架构模式例如“所有数据访问必须通过repository层”“HTTP 客户端必须使用配置了重试机制的httpx”。修改规则后记得在 Cursor 中重启 Agent 或重新打开项目以使新规则生效。5.2 CI/CD 流水线失败怎么办模板的 GitHub Actions 工作流非常严格。常见的失败原因和解决步骤失败环节可能原因排查与解决步骤ruff检查失败1. 代码格式不符合规范。2. 存在语法错误或风格问题。1. 本地运行poetry run ruff format .自动格式化。2. 运行poetry run ruff check . --fix尝试自动修复。3. 手动修复无法自动修复的警告。pyright类型检查失败1. 函数参数或返回值类型注解错误或缺失。2. 导入的模块找不到类型存根stub。1. 仔细阅读pyright的错误信息它通常非常精确。2. 为缺失类型注解的函数添加- ReturnType。3. 对于第三方库可以尝试安装对应的类型存根包如poetry add --group dev types-requests。测试失败1. 新代码引入了 bug。2. 测试用例未覆盖新场景。3. 测试数据或环境问题。1. 本地运行poetry run pytest复现错误。2. 查看具体的测试失败堆栈信息定位问题代码。3. 运行poetry run pytest -xvs path/to/test_file.py::test_function_name来单独运行失败的测试进行调试。许可证头检查失败新创建的文件顶部缺少许可证头。1. 查看 CI 日志确认是哪些文件缺失。2. 从现有文件中复制许可证头注释块添加到新文件的顶部。一个黄金法则永远确保本地poetry run poe check通过后再推送代码。这个命令集成了 lint、typecheck 和 test能模拟 CI 环境的大部分检查可以极大减少 CI 失败的概率。5.3 处理依赖冲突和 Poetry 锁文件更新AI 在开发过程中可能会建议添加新的依赖。使用poetry add package-name来添加。有时这会引发依赖冲突。解决冲突的流程尝试更新运行poetry update。这会尝试更新所有依赖到最新兼容版本并重新解析锁文件poetry.lock。这通常能解决大部分冲突。手动干预如果poetry update失败你需要手动检查pyproject.toml中的版本约束。可能某个包的版本范围太窄与另一个包的新版本不兼容。你可以尝试放宽版本约束例如将^1.2.3改为1.2.3,2.0.0然后再运行poetry lock。依赖分组合理使用 Poetry 的依赖分组。将仅用于开发的工具如pytest,ruff放在[tool.poetry.group.dev.dependencies]下将类型存根放在[tool.poetry.group.types.dependencies]下。这能保持主依赖的整洁减少冲突范围。5.4 如何管理 AI 生成的“会话历史”模板建议将重要的 AI 对话导出并保存在chat/目录下。这是一个非常好的实践但需要一点纪律。导出什么不是每一次闲聊都要导出。重点导出那些定义了项目愿景、功能规格、复杂算法实现或关键架构决策的对话。如何命名使用有意义的文件名例如chat/20240520_project_vision_claude4.md或chat/20240521_feature_auth_implementation.md。这相当于你的项目“决策日志”未来回溯时价值巨大。清理上下文如前所述定期开启新的 Cursor Chat 会话。在开始一个新功能或解决一个复杂 bug 前主动关闭旧的、无关的聊天窗口确保 AI 拥有最相关、最简洁的上下文。5.5 当 AI “不听话”或理解有偏差时即使有规则AI 有时也会生成不符合预期的代码。这时你需要提供更精确的指令不要只说“写个函数”而是说“请编写一个名为validate_email的函数它接收一个字符串参数使用re模块验证其是否符合标准邮箱格式返回布尔值。并为其编写包含参数和返回值说明的 docstring。”引用现有代码作为范例在对话中你可以直接粘贴一段项目里风格良好的代码然后说“请按照这种风格和模式实现一个类似的 XXXX 功能”。分步指导如果 AI 一次性生成的代码太复杂或有错误可以要求它“先只写这个类的数据模型定义Pydantic BaseModel”验证无误后再要求它“现在为这个类添加一个将实例保存为 JSON 字符串的方法”。利用 Cursor 的编辑功能不要完全依赖 AI 生成。你可以自己先写一个函数签名或类骨架然后用 Cursor 的“编辑”功能快捷键CmdK让 AI 来填充实现细节这样控制力更强。scot.py 提供的不仅是一个模板更是一套将 AI 能力工程化、流程化的方法论。它通过约束和引导让 AI 编程从一种随机的、辅助性的体验转变为一种可预测、可管理、高质量的生产力核心。花一点时间熟悉并适应这套工作流你会发现你和 AI 的协作效率将提升一个数量级并且产出的代码库将始终保持高度的可维护性和一致性。这或许是当前这个阶段我们能赋予 AI 编程的最有价值的“最佳实践”。
