二次元绘画创作
56.21M · 2026-02-04
在 AI Coding 场景中，Rule 的价值很直白：让模型遵循开发者意愿。 你希望它输出什么风格、遵守哪些工程约束、在什么场景下做什么事——Rule 就是把这些“隐性习惯”变成“可显式执行”的表达。
在 TRAE 过去的版本里，我们支持配置 Project Rules 和 User Rules。但随着项目复杂度提升、任务难度增加，大家很快会遇到一个现实问题：
这个问题落到一个更本质的层面：我们需要的不再是一条“写得很全的规则”，而是一套可维护、可复用、可控生效的规则体系。
TRAE 的 Rules 能力升级后引入了多规则管理（便于拆分与维护） 与精细化生效（便于控制使用范围与时机） ，同时支持导入 AGENTS.md / CLAUDE.md（降低迁移成本）。
本文会从最佳实践出发，系统讲清楚：
为什么一条 Rule 写太长会“反噬”效果？
多 Rules 应该怎么拆，才能可维护、可复用？
4 种生效方式怎么选，才能既听话又不打架？
User Rule 为什么优化为改成“输入框并列编辑”，以及怎么用更舒服？
如何复用 AGENTS.md / CLAUDE.md，降低迁移成本？
很多人第一次写 Rule 都会经历同一条路：“我要把经验都写进去，越全越好。”
但当 Rule 变得越来越长，问题会越来越明显，通常集中在三个方面：
一条 Rule 里揉进代码风格、目录约定、框架规范、业务流程、排查 SOP ... 你会很快发现：
想改一点点内容，要在文件里翻半天
团队协作时很难分工维护，容易互相覆盖
规则更新很频繁时，内容会迅速腐化
比如你把“React 组件规范”和“Git Commit Message 模板”写在同一条 Rule 里。当你只是在问一个 UI 问题时，模型可能突然开始输出 commit message 结构；当你要写提交信息时，模型又开始强调 hooks 的最佳实践。
不是模型不聪明，而是你给它的规则没有边界。
一些规则应该始终生效（比如输出语言、格式约定）；另一些只在特定文件或特定任务里才有意义（SQL 迁移、日志排查）。如果你没法控制规则生效时机，就会发生：
规则到处乱入，造成噪音与冲突
为了避免干扰，你又不敢写“关键但偶尔使用”的规则
最终 Rule 退化成“鸡肋”：写了很多，但帮不上什么忙
为了解决上面的问题，TRAE 针对 Rules 能力进行了升级，把“规则”从一段长文本，升级成一套可拆分、可管理、可控生效的体系。你会看到两条主线能力：
1. 多规则管理： 允许配置多条 Project Rule 文件，把不同主题/职责拆到不同文件里
2. 精细化生效： 针对每条规则提供更细粒度的生效方式，用来控制适用范围与时机
当规则开始规模化，核心矛盾不是“写不下”，而是“管不住”。多规则的价值体现在三个方面：
可维护： 每条规则只管一类事情，修改更集中，不需要在文件里查找和定位
可协作： 团队可以按职责分工维护不同规则文件，减少互相覆盖
可组合： 不同项目/子项目可以复用同一组模块（如前端规范模块、后端规范模块、工作流模块）
实践上， 我们建议把规则文件当作“模块”来设计：一条规则只解决一个主题/职责，并尽量保持短、具体、可执行。
多规则解决了维护性问题，但要解决“冲突”和“噪音”，还需要控制规则在什么范围/什么时候生效。
为此，Rules 2.0 为 Project Rule 提供 4 种生效方式：
始终生效（Always Apply）
指定文件生效（Apply to Specific Files）
智能生效（Apply Intelligently）
手动触发生效（Apply Manually）
你可以把它们理解成不同的“控制粒度”：
控制范围：只对哪些文件/目录生效
控制时机：只有相关任务才生效，或者必须点名才生效
| 生效方式 | 适合放什么规则 | 典型例子 |
|---|---|---|
| 始终生效 | 低冲突、强一致、任何任务都不应违背的规则 | 输出语言/格式要求、通用代码风格、通用命名习惯、团队协作约定 |
| 指定文件生效 | 边界清晰、与文件类型/目录强相关的规则 | /*.sql 迁移规范、apps/web/ 前端规范、apps/api/** 后端规范 |
| 智能生效 | 偶尔使用但重要，希望“相关时自动出现”的规则 | 问题排查 checklist、性能优化流程、特定领域的注意事项 |
| 手动触发 | 高风险/高成本/误触发会严重干扰的规则 | 发布/回滚 SOP、敏感操作流程 |
小技巧： 在输入框中新增 #Rule 能力，任何 Rule 文件都可以手动 mention，以确保本次会话模型一定参考该规范。
下面是一套 Rule 拆分方法论，让每条 Rule 都短、准、可维护：先分层，再单一职责，最后注意要长期维护治理。
先按“职责分层”拆：从稳定到变化，从通用到业务
建议把 Project Rules 拆成 4 层：越稳定越通用的规则越靠前，越易变越业务的规则越靠后。
L0：协作/输出规范（稳定、通用）
解决“所有任务都要一致”的部分：输出语言、格式、代码块风格、注释习惯、基本协作约定等
推荐生效方式：始终生效
L1：技术栈/工程规范（中等稳定）
解决“某个子项目/技术栈内要一致”的部分：React/Vue 约定、Go 工程结构、目录分层、错误处理方式等
推荐生效方式：指定文件生效（按目录或文件类型）
L2：业务/领域规则（变化快）
解决“某个业务域里不能踩坑”的部分：订单/支付/风控的边界条件、关键字段、流程约束等
推荐生效方式：指定文件生效或智能生效（取决于是否能明确范围）
L3：工作流/SOP（偶发但高价值）
解决“只在特定任务里出现，但出现就很关键”的部分：问题排查、性能优化、发布/回滚检查清单等
推荐生效方式：智能生效或手动触发
这条 Rule 能不能用一句话说清楚它在约束什么行为？ 不能，就继续拆。
你会发现很多“过长 Rule”的根源不是内容多，而是它同时在管三类东西：
规范类（必须遵守的约束）
偏好类（建议/倾向）
流程类（按步骤做事）
把它们揉在一起，AI 很容易抓错重点。拆开之后，不仅更短，也更稳定。
实际落地时，除了分层，可以用三个维度快速决定“要不要拆成单独一条 rule”。
A. 按职责拆（最常用）
例如把“React 组件规范”和“状态管理规范”分开；把“错误处理规范”和“日志规范”分开。
B. 按范围拆（为指定文件生效服务）
只要你能清晰写出“这条规则属于哪个目录/哪些文件类型”，就值得拆出来配成指定文件生效。
本条在 monorepo 的场景下收益尤其大。
C. 按风险拆（为手动触发服务）
凡是“误触发代价很大”的内容，都建议拆出来做成手动触发：发布/回滚、敏感操作等。
写好的 Rule 如果不注意维护治理，可能在后期迭代时越用越乱：不断往里加内容，但没人删；最后 Rule 越来越臃肿，影响整个团队的任务执行效果。
为了避免建设好的 Rule 体系劣化：
1. 什么时候加？
新增规则之前，先想清楚它属于哪一类、应该用哪种生效方式（参考前文的拆分方法）
能圈范围就不要写成全局，能作为流程就不要混进工程规范里，个人偏好更不要塞进项目规则。
2. 什么时候删？
当你发现某条 Rule 持续把任务带偏（比如只是问 UI 问题却经常被引导去输出一整套文档结构、或者频繁强调不相关的流程），就要优先怀疑这条规则已经变成“噪音源”。
如果它本质是个人习惯/表达偏好：从 Project Rule 里删掉，放回 User Rule
如果它只在少数场景成立：不要硬删，改成智能生效或手动触发（让它默认不出现）
如果团队已经不再认可或场景消失：直接删掉，避免“历史包袱”常驻上下文
3. 什么时候改？
如果规则仍然正确，但出场时机不对：改生效方式
如果规则方向对，但写法太虚/太长，模型执行不稳定：改结构（可执行约束 + 动作）
前面我们介绍了 Rule 配置的方法论，这一节我们结合具体示例讲讲如何落地。
如果你的项目中还没有配置任何 Rule，推荐先配置 3 条最小版本的可用规则，覆盖常见诉求
1. 项目介绍与协作约定（始终生效）
这条规则只负责提供“项目级上下文信息”：项目做什么、关键目录在哪里、怎么本地运行、改动后的基本验证方式。它的目标是让模型不需要每次都重新问一遍项目背景，并且减少“改错地方/跑不起来/漏验证”的概率。
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alwaysApply: true
---
# 项目概览
## 项目做什么
- {{一句话描述：产品/服务的核心功能}}
## 技术栈与关键约定
- 前端：{{React/Vue/Next.js...}}；后端：{{Go/Node/...}}；包管理：{{pnpm/yarn/...}}
- 代码规范/工具：{{eslint/prettier/gofmt/...}}
## 目录速览
- apps/web/**：{{前端应用入口}}
- apps/api/**：{{后端服务入口}}
- packages/**：{{共享库/组件库}}
- docs/**：{{文档/规范}}
## 本地开发与调试
- 安装：{{pnpm i / go mod tidy ...}}
- 启动：{{pnpm dev / make dev / docker compose up ...}}
- 常用脚本：{{lint/test/build}}
## 改动要求
- 修改前：确认影响范围（涉及哪些模块/接口/页面）
- 修改后：至少完成 {{基本验证项：lint/test/关键页面回归/接口联调}} 中的 {{N}} 项
- 输出代码时：优先给出“最小 diff + 验证步骤”，避免大段背景说明
2. 技术栈隔离（指定文件生效）
给前端项目指定开发约束，确保前端任务符合统一规范。
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alwaysApply: false
globs: apps/web/**,**/*.tsx
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# React 开发约束
- 组件拆分与命名：...
- hooks 约定：...
- 状态/请求/错误处理：...
- UI 边界处理：空态/loading/超长/错误态
3. 高风险流程（手动生效）
给常用的工作流配置要求，默认不生效，仅可手动指定
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alwaysApply: false
---
# 发布/回滚清单
发布步骤：
- ...
验证清单：
- ...
回滚条件与步骤：
- ...
指定文件生效模式是减少 Rule 冲突最直接的手段。
常用的 Globs 模式：
Monorepo 子项目隔离：apps/web/* *、apps/api/ 、packages/ui/
按文件类型生效： /.tsx、 *****/.sql*、 ***/.md
按目录圈范围：src/ **、migrations/ 、docs/
实际落地时，不一定要追求极致精准，可以先用目录圈住范围，再补充文件类型。如果生效范围还是太大，再考虑复杂的 Globs 匹配方式。
智能生效 Rule 的描述，建议写具体的“高信号词”，避免写大而空的“泛词”
要写“页面白屏 / 报错堆栈 / 接口超时 / 布局错乱”等具体场景，不要写“遇到问题时”
要写“性能变差 / 卡顿 / FPS”，不要写“需要优化时”
泛词看似覆盖范围大，实际可能导致规则在大量无关对话中出现，增加噪音。
假如你已经正确合理的配置了 Rule，配置前后会有哪些变化？
场景：页面布局错乱，按钮点不到了
没有 Rule 时
AI 回答发散：从 CSS 到 React 到浏览器兼容性，什么都说
缺少排查顺序和信息采集
你要手动追问：先做什么再做什么
配置 Rule 之后
AI 根据智能生效 Rule，按照排查清单执行，采集关键信息（环境、相关代码、控制台报错
给出排查路径：定位范围 -> 验证假设 -> 给修复方案
按照规则自行验证 + 回归
场景：准备发版，让 AI 进行步骤流程检查
没有 Rule 时
AI 给一套看似完整的流程，但和实际团队规范不符
容易遗漏关键点，每次回答内容不稳定
配置 Rule 之后
如果你不确定怎么开始，可以按照以下顺序：
先写一个始终生效的全局规则
按目录拆几个“指定文件生效”的技术栈规则
等团队用习惯了，再补“智能生效”的特定场景规则。
Project Rules 解决的是“团队/项目的一致性”。但每个人还有一些个人偏好：表达方式、解释粒度、默认行为习惯等，更适合放在 User Rules， 避免把个人习惯塞进项目规则里造成干扰。
过去编辑 User Rule 需要打开编辑器，更像在做工程配置；现在我们支持多条 User Rule，并在规则面板里以一条条并列输入框呈现，直接编辑、增删、调整都更顺手。
User Rule 更强调“随手可改、一眼可见、好维护”。
建议只放三类“个人层”的内容：
1. 输出与沟通偏好
默认用中文/英文
解释方式（只给要点 / 先结论后步骤）
输出结构（是否给 checklist、是否给验证步骤）
2. 默认行为偏好
改代码前先简述计划与影响范围
改完后给验证方法/回归点
3. 个人工作习惯（可选）
很多团队已经在使用社区规范 AGENTS.md；也有不少人已经在使用 CLAUDE.md。核心价值很简单：
复用既有规则资产： 不需要因为换工具就重写一遍
降低迁移成本： 把历史沉淀快速带到 TRAE 的规则体系里继续用
与 Rules 互补： 通用规范可直接复用，项目内更精细的“范围/时机控制”仍建议用 TRAE 的多 rules + 生效方式来实现
多规则不是为了写更多，而是为了把边界写清楚。
让规则该出现时出现：范围隔离冲突，时机控制噪音。
把规则当成工程资产：短、准、可维护，才能长期让 AI 更听话。
本文分享的多规则管理能力暂时仅在 TRAE 国际版支持，中国版敬请期待。
你还有哪些好用的 Rules 使用技巧？希望 TRAE 未来支持哪些 Rules 相关能力？欢迎在评论区留言和我们交流！
