前端通用AI rules定义,适用于Cursor ,Trae,Qorder等AI开发工具

前端通用 AI Rules 定义
(适用于 Cursor、Trae、Qoder、Windsurf、Zed + AI、Codeium、Copilot 等几乎所有主流 AI 代码助手)

以下内容是 2025–2026 年在前端圈被大量验证、反复迭代后相对好用的“通用前端 Rules”模板。
你可以直接复制粘贴到 Cursor 的 Rules / Custom Instructions / 项目 .cursor/rules.md 中,或者 Trae、Qoder 等工具的类似位置。

推荐的通用前端 Rules 结构(2026 年主流写法)

# 前端通用 Rules - 适用于 React / Vue / TypeScript 项目 ## 核心原则(永远优先遵守) 1. 优先使用 TypeScript(严格模式) 2. 优先函数式 + hooks 写法,class 组件仅在极特殊场景使用 3. 组件尽量小而纯(单一职责),单个文件不超过 300–400 行 4. UI 优先使用可组合、可复用的原子组件 + 组合组件模式 5. 状态管理:能用 useState + useReducer 解决就不引入 Zustand / Jotai / Redux 6. 样式:优先 Tailwind CSS + shadcn/ui / Radix UI / Headless UI 组合 7. 代码风格严格遵循 ESLint + Prettier + typescript-eslint 推荐规则 8. 永远写 JSDoc / TSDoc 注释(尤其是工具函数、hooks、复杂组件) 9. 优先使用现代语法(可选链、nullish 合并、top-level await 等) ## 文件与目录命名规范 - 组件文件:PascalCase.tsx(例:UserProfileCard.tsx) - hooks 文件:camelCase.ts(例:useDebounce.ts) - 工具函数:camelCase.ts(例:formatCurrency.ts) - 常量:UPPER_SNAKE_CASE 或 camelCase(看语义) - 类型定义:统一放在 types/ 或同文件内以 I、T、S 前缀(视团队习惯) - 测试文件:同名 + .test.tsx / .spec.tsx - Storybook 文件:同名 + .stories.tsx ## 组件编写规范 1. 所有组件必须导出类型 Props(interface 或 type) 2. 优先使用解构 + 默认值写法 3. 必须显式声明 children?: ReactNode 4. 动态 className 使用 clsx 或 cva(class-variance-authority) 5. 禁止在组件内部写业务逻辑超过 30 行 → 抽离到 hooks / utils 6. 所有副作用必须放在 useEffect 中,并写清楚依赖数组 7. 自定义 hooks 命名必须以 use 开头 8. 禁止在 render 阶段产生副作用(setState、dispatch 等) ## 推荐的组件 Props 写法(现代风格) ```tsx interface ButtonProps extends React.ButtonHTMLAttributes<HTMLButtonElement> { variant?: 'primary' | 'secondary' | 'outline' | 'ghost' | 'destructive' size?: 'sm' | 'default' | 'lg' | 'icon' asChild?: boolean loading?: boolean leftIcon?: React.ReactNode rightIcon?: React.ReactNode } const Button = React.forwardRef<HTMLButtonElement, ButtonProps>( ( { className, variant = 'primary', size = 'default', asChild = false, loading = false, leftIcon, rightIcon, children, ...props }, ref ) => { // ... } ) Button.displayName = 'Button' 

Tailwind + shadcn/ui 使用规范

  1. 禁止 inline style(style={{}}),全部走 Tailwind
  2. 复杂组件样式使用 cva + cn 组合
  3. 颜色一律使用主题变量(theme.colors.*)或 CSS 变量
  4. 响应式优先 mobile-first(sm: md: lg: xl: 2xl:)
  5. 暗黑模式支持 class 策略(dark: 前缀)

性能与可维护性红线

  1. 禁止在循环/渲染中使用匿名函数作为 props(会导致子组件重复渲染)
  2. useMemo / useCallback 只在真正有性能问题时使用,先测再加
  3. 列表渲染必须加 key,且 key 稳定(不要用 index 做 key)
  4. 图片必须设置 width/height 防止布局偏移,或使用 next/image
  5. 禁止直接操作 DOM(document.getElementById 等),用 ref

React Query / TanStack Query 规范

  1. 所有服务端数据请求一律走 useQuery / useMutation
  2. queryKey 必须是数组且稳定([…deps])
  3. 全局配置 staleTime / gcTime / retry 等默认值
  4. 错误处理统一走 ErrorBoundary + toast

测试规范

  1. 单元测试覆盖 hooks、纯函数、工具函数(vitest + @testing-library)
  2. 组件测试写交互测试(userEvent)
  3. 优先测试用户行为而非实现细节
  4. 至少覆盖 80% 的核心业务组件和 hooks

禁止项(红线)

  1. 禁止 console.log / console.error 留在生产代码(改用 logger 或移除)
  2. 禁止 any 类型(除非极特殊场景并加 @ts-expect-error 说明)
  3. 禁止 ! 非空断言(改用 ? 可选链 + 类型保护)
  4. 禁止直接 import 第三方库的 css(应走 postcss / tailwind)
  5. 禁止写超过三层的条件嵌套(抽成函数或单独组件)

最后一条终极原则:
“写给人看的代码,让 AI 帮你生成,让测试帮你验证,让未来的自己能快速理解。”

 ### 快速复制粘贴版(直接丢进 Cursor Rules) 你可以把上面整个 markdown 内容保存为 `.cursor/rules.md` 或直接粘贴到工具的 Rules 区域。 如果你的项目有特殊技术栈(Next.js / Nuxt / Remix / Svelte / Vue3 + TS / Electron 前端等),可以告诉我,我再帮你做针对性调整。 祝你和 AI 一起写出更干净、更快、更可维护的前端代码~ 

Read more

【AIGC前沿】MiniMax海螺AI视频——图片/文本生成高质量视频

【AIGC前沿】MiniMax海螺AI视频——图片/文本生成高质量视频

目录 1.MiniMax海螺AI视频简介 2.使用教程 1.MiniMax海螺AI视频简介 海螺视频,作为 MiniMax 旗下海螺 AI 平台精心打造的 AI 视频生成工具,致力于助力用户产出高品质视频内容。该工具依托 abab-video-1 模型,具备强大的文生视频功能。用户仅需输入关键词或简短语句,海螺视频就能据此创作出情节丰富的完整视频。此外,海螺视频运用 DiT 架构,能够精准模拟现实世界的物理规律,尤其在生成复杂场景与高动作场景时,展现出卓越的性能。 2.使用教程 点击如下链接,进入蓝耘元生代智算云平台主页 https://cloud.lanyun.net/#/registerPage?promoterCode=11f606c51e 点击主页上方栏的“MaaS平台” 然后点击左侧栏的“视觉模型”  可以看到可以免费体验一次I2V-01图片生成视频  点击如下红框处将图片上传  例如输入如下的图片 例如想让小狗动起来,可以在如下红框处输入相应的指令,然后点击立即生成

Amazon SageMaker 部署 AIGC 应用:训练 - 优化 - 部署 - Web 前端集成应用实践

Amazon SageMaker 部署 AIGC 应用:训练 - 优化 - 部署 - Web 前端集成应用实践

Amazon SageMaker 部署 AIGC 应用:训练 - 优化 - 部署 - Web 前端集成应用实践 背景 Amazon SageMaker 汇集广泛采用的亚马逊云科技机器学习和分析功能,统一访问所有数据,为分析和人工智能提供一体式体验,使用亚马逊云科技机工具进行模型开发、生成式人工智能、数据处理和 SQL 分析,在融通式合作开发工作室中加快协作和构建,借助强大的生成式人工智能软件开发助手 Amazon Q 开发者版提升效率,无论数据存储在数据湖、数据仓库,还是第三方或联合数据来源中,均可访问所有数据,同时内置治理功能可满足企业安全需求。 前言 本文将通过 Amazon SageMaker Notebook 实例完成 AIGC 模型的测试与验证,再将模型部署至 Amazon SageMaker Inference Endpoint 实现服务化,最后利用 Amazon

Android端Whisper中文语音识别实战:从模型部署到性能优化

快速体验 在开始今天关于 Android端Whisper中文语音识别实战:从模型部署到性能优化 的探讨之前,我想先分享一个最近让我觉得很有意思的全栈技术挑战。 我们常说 AI 是未来,但作为开发者,如何将大模型(LLM)真正落地为一个低延迟、可交互的实时系统,而不仅仅是调个 API? 这里有一个非常硬核的动手实验:基于火山引擎豆包大模型,从零搭建一个实时语音通话应用。它不是简单的问答,而是需要你亲手打通 ASR(语音识别)→ LLM(大脑思考)→ TTS(语音合成)的完整 WebSocket 链路。对于想要掌握 AI 原生应用架构的同学来说,这是个绝佳的练手项目。 从0到1构建生产级别应用,脱离Demo,点击打开 从0打造个人豆包实时通话AI动手实验 在Android设备上实现高效的语音识别一直是个挑战,尤其是处理中文这种复杂的语言。最近我尝试将OpenAI的Whisper模型集成到Android应用中,过程中遇到了不少坑,也总结了一些优化经验,分享给大家。 移动端语音识别的特殊挑战 1. 算力限制:相比服务器,手机CPU和GPU性能有限,特别是低端设备。

告别复杂操作:灵感画廊极简AI绘画体验

告别复杂操作:灵感画廊极简AI绘画体验 "见微知著,凝光成影。将梦境的碎片,凝结为永恒的视觉诗篇。" 你是否曾经被复杂的AI绘画工具劝退?参数太多、界面太乱、学习成本太高...现在,这一切都将成为过去。灵感画廊(Atelier of Light and Shadow)基于Stable Diffusion XL 1.0打造,却彻底摒弃了工业化的复杂界面,为你提供一个如艺术沙龙般恬静的创作空间。 1. 为什么选择灵感画廊? 传统的AI绘画工具往往让人望而生畏。密密麻麻的参数滑块、晦涩难懂的技术术语、需要反复调试的复杂设置...这些都不是创作者想要的。 灵感画廊完全不同。它相信:真正的创作应该专注于灵感本身,而不是技术细节。 这里没有"提示词",只有"梦境描述";没有"反向词"