1.3 建立 AI 规则：Rules、Skills 与 AGENTS.md¶

让 AI 知道“能做什么、该怎么做、哪些不能做”¶

为什么 AI 也需要项目规则

把 AI 看作刚加入项目的开发成员：它很会写代码，却不了解你们的技术栈、目录结构、接口约定和数据库边界。

没有规则：它可能根据常见做法自由补全，结果与当前项目不一致；
只有一句临时提示：下次对话还要重新说明，团队成员也难以保持一致；
有 Rules、Skills 与 AGENTS.md：项目要求被沉淀下来，AI 每次协作都有明确依据。

AI 能力越强，越需要先写清边界。规则不是限制效率，而是减少返工。

本节学习目标

理解 Rules、Skills、MCP 与 AGENTS.md 的分工；为自己的项目写一份简洁、可执行的 AI 协作规则。

🧭 先建立一张“分工图”¶

在 Trae 中，与 AI 协作时经常会接触 Rules、Skills、MCP 和 AGENTS.md。它们解决的问题不同：

名称	回答的问题	适合放什么
Rules（规则）	AI 在协作中必须遵守什么？	语言偏好、代码风格、项目约束
Skills（技能）	AI 应该怎样完成一类任务？	测试流程、代码审查、文档编写方法
MCP Server	AI 可以调用什么外部能力？	浏览器、文档检索、仓库或数据库工具
`AGENTS.md`	当前项目有哪些长期有效的协作说明？	项目背景、红线、开发流程、验证要求

可以用一个简单的比喻理解：

Rules 是施工规范，Skills 是操作手册，MCP 是工具箱，AGENTS.md 是项目现场须知。

不要把所有内容都堆进一个文件

必须始终遵守的少量要求适合写成规则；复杂、可复用的流程适合做成 Skill；需要连接外部资源时再配置 MCP。内容越清晰，AI 越容易稳定执行。

📌 Rules：把反复强调的要求固定下来¶

Rules 用于约束 AI 的日常协作行为，例如回答语言、代码风格、框架约定和安全要求。合理的规则能让每次对话少重复背景，也能让团队成员使用 AI 时保持一致。

哪些内容适合写成 Rules¶

适合写入	示例
输出习惯	所有解释使用中文；修改后说明验证方式
技术约束	前端使用 Vue 3；后端使用 Spring Boot 3
代码规范	复用现有目录结构；遵循项目已有的命名与异常处理方式
安全边界	不提交密钥；不删除数据；涉及表结构变更必须先说明

写规则的三个原则¶

保持短小、聚焦：一条规则只表达一类要求，避免写成冗长的项目说明书；
避免相互冲突：例如不能同时要求“所有代码立即修改”和“任何修改都必须先确认”；
写成可检查的动作：用“修改前先阅读相关文档”“完成后运行测试”，不要只写“注意代码质量”。

规则功能会因 Trae 版本和客户端而变化

Trae 的规则管理入口、作用范围和可用配置会持续更新。请以当前客户端的“设置 → 规则”界面及 Trae 官方规则文档为准。不要依赖来源不明的目录结构、固定优先级或工具数量上限。

🧠 Skills：把成熟的工作方法交给 AI¶

Skill 通过 SKILL.md 定义，用来描述一类任务的目标、适用场景和执行步骤。与每次对话都加载的规则相比，Skill 通常在任务相关时按需使用，适合承载较长、较完整的工作流程。

Skill 和 Rule 有什么不同¶

对比项	Rules	Skills
核心作用	约束日常行为与底线	指导完成特定类型的任务
内容特点	短小、明确、长期有效	有步骤、有模板、可复用
典型示例	使用中文；禁止泄露密钥	如何进行 TDD；如何系统化调试
使用建议	少而精，避免冲突	按任务选择，不必每次都用

例如，“不要擅自修改数据库表结构”是一条 Rule；“遇到报错时先收集证据、提出假设、复现、定位并验证”的完整流程，更适合作为调试 Skill。

一个 Skill 的基本结构¶

skill-name/
├── SKILL.md          # 必需：目标、场景和执行指令
├── examples/         # 可选：输入输出示例
├── templates/        # 可选：可复用模板
└── resources/        # 可选：脚本、参考资料或素材

SKILL.md 可以从一个简单模板开始：

---
name: 技能名称
description: 说明它解决什么问题、在什么情况下使用
---

# 技能名称

## 目标
说明希望达到的结果。

## 使用场景
说明何时应该加载此技能。

## 执行步骤
1. 第一步。
2. 第二步。
3. 完成后如何验证。

本课程直接使用 Superpowers-zh

在上一节中安装的 Superpowers-zh 已提供头脑风暴、计划、测试驱动开发、系统化调试和代码审查等 Skills。开始项目时先使用现成方法，等真正出现稳定、重复的需求，再考虑为项目编写自己的 Skill。

🧰 MCP：给 AI 接入需要的工具¶

MCP（Model Context Protocol）让 AI 能够调用外部工具和服务。例如读取最新官方文档、操作浏览器、访问代码仓库或执行特定的数据处理任务。

场景	可能需要的 MCP 能力	你要关注什么
查框架用法	官方文档检索	确认文档来源和版本
验证前端页面	浏览器自动化或开发者工具	用真实页面和控制台结果验收
团队协作	Git 仓库、Issue、PR 操作	谨慎授予写入、合并和发布权限
读取外部数据	接口、文件或数据库连接	最小权限、避免暴露敏感信息

MCP 不是装得越多越好

每增加一个工具，就增加了权限、上下文和维护成本。先启用完成当前任务必需的工具；不使用时及时关闭；涉及仓库写入、数据库操作或密钥时，先确认权限范围和操作结果。

📄 AGENTS.md：项目的 AI 协作说明书¶

AGENTS.md 是放在项目根目录的 Markdown 文件，用于描述项目中的 AI 协作规则。它能被支持该约定的工具复用，因此适合记录跨工具、跨成员都应遵守的项目要求。

在 Trae Work 中，要让项目中的 AGENTS.md 生效，需要在“设置 → 规则”的导入设置中开启“将 AGENTS.md 包含在上下文中”。具体入口以你的 Trae 客户端界面为准。

什么该写进 AGENTS.md¶

类别	应写内容	不建议写什么
项目背景	系统用途、主要角色、目录说明	与当前项目无关的通用教程
开发边界	不得私自改变表结构；不得新增未确认功能	模糊的“代码写好一点”
技术约定	实际使用的框架、版本、已有公共组件	尚未确定的技术选型
协作流程	先读文档、列计划、实施、验证、汇报	过细且每个任务都不适用的步骤
验证要求	修改后运行哪些测试、构建或页面检查	无法在项目中执行的空泛指标

课程项目的最小模板¶

下面是一份适合课程项目起步使用的模板。请根据自己的实际技术栈和文档路径替换内容，不要直接照抄不存在的文件名或框架。

# 项目 AI 协作规范

## 项目目标
- 本项目用于：<用一句话说明系统要解决的问题>。
- 主要文档位于：`docs/`。

## 开发红线
- 修改功能前，先阅读相关需求、设计和已有代码。
- 未经确认，不新增需求之外的功能、接口或依赖。
- 涉及数据库表结构、数据迁移、删除文件或批量数据操作时，先说明影响并等待确认。
- 不在代码、文档或提交记录中写入账号、密码、密钥等敏感信息。

## 技术与代码约定
- 后端：<填写实际框架和版本>。
- 前端：<填写实际框架和版本>。
- 优先复用项目已有的目录结构、组件、工具类和错误处理方式。

## 任务执行流程
1. 阅读与任务相关的文档和代码。
2. 说明目标、实现思路、影响范围与准备修改的文件。
3. 确认后再修改代码。
4. 运行相关测试、构建或页面验证。
5. 汇报改动内容、验证结果和仍需人工确认的事项。

不要把示例当成项目事实

如果项目没有 requirement.md、没有 Spring Boot，或没有统一的 BusinessException，就不要在 AGENTS.md 中强行要求它们。规则必须反映真实项目，否则 AI 会被错误上下文带偏。

🚦 从第一条规则开始¶

现在不需要一次写完所有规范。先为自己的项目完成下面三步：

在项目根目录创建 AGENTS.md；
写清 3—5 条最关键的红线，例如“先读文档”“不改表结构”“不提交密钥”；
在 Trae 中确认已启用 AGENTS.md 导入，然后用一个小任务验证 AI 是否会先阅读规则。

可以这样向 AI 发出任务：

请先阅读项目根目录的 AGENTS.md 和与“图书借阅”相关的文档。
不要立即修改代码。请先说明：
1. 你理解的目标；
2. 准备修改的文件；
3. 验证方案；
4. 需要我确认的问题。

如果 AI 能先给出计划，而不是直接大段生成代码，说明你的协作规则已经开始发挥作用。

🤝 四类能力如何配合¶

你需要解决的问题	优先使用什么	示例
每次都必须遵守的约束	Rules 或 `AGENTS.md`	禁止提交密钥；修改前先阅读文档
可复用的复杂工作流	Skills	TDD、系统化调试、代码审查
连接外部资源或执行操作	MCP	浏览器验收、查询官方文档、仓库协作
某次具体功能的实现	对话任务与人工审核	实现借阅申请并运行验证

规则守住边界，Skills 提供方法，MCP 扩展能力，而你负责判断与验收。

📝 本节小结¶

Rules 规定底线：把短小、长期有效、必须遵守的要求固定下来；
Skills 规定方法：把测试、调试、审查等复杂流程做成可复用的说明；
MCP 提供工具：只在确有需要时接入外部能力，并控制权限；
AGENTS.md 说明项目：记录真实项目的背景、红线、流程和验证要求；
你始终负责最终决策：AI 的建议和代码必须经过阅读、运行与验证。

后续章节将基于这些规则，进入分模块开发与 AI 代码审查的实战。

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