引言

在 AI Coding 场景中，如何让模型遵循开发者的意愿，输出符合预期的代码和结果，一直是开发者面临的挑战。TRAE 的 Rules 功能为解决这一问题提供了强大的工具。然而，随着项目复杂度的提升和任务难度的增加，单条 Rule 的局限性逐渐显现。本文将深入解析 TRAE Rules 的最新升级，从问题分析到解决方案，从最佳实践到实际应用，帮助你掌握让 AI 更"听话"的秘诀。

一、单条 Rule 的三大问题

很多开发者在初次使用 Rule 时，都会陷入一个误区："我要把所有经验都写进去，越全越好。"但当 Rule 变得越来越长，问题会逐渐暴露出来，主要集中在三个方面：

1. 规模问题：维护成本指数级上升

• 内容膨胀：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 等多种内容
• 修改困难：想改一点点内容，要在文件里翻半天
• 协作混乱：团队协作时很难分工维护，容易互相覆盖
• 内容腐化：规则更新频繁时，内容会迅速变得过时和混乱

2. 冲突问题：AI 容易"抓错重点"

• 场景混淆：不同场景的规则揉在一起，如把"React 组件规范"和"Git Commit Message 模板"写在同一条 Rule 里
• 重点偏移：当你问 UI 问题时，模型可能突然开始输出 commit message 结构
• 边界不清：规则之间缺乏明确的边界，导致模型行为不可预测

3. 时机问题：难以控制规则生效时机

• 无差别生效：所有规则都在所有场景下生效，造成噪音与冲突
• 不敢写关键规则：为了避免干扰，不敢写"关键但偶尔使用"的规则
• 规则退化：最终 Rule 退化成"鸡肋"：写了很多，但帮不上什么忙

二、解决方案：从"规则文本"到"规则体系"

为了解决上述问题，TRAE 对 Rules 能力进行了全面升级，将"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。核心升级包括两条主线能力：

1. 多规则管理：模块化设计

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，解决了规模化后的维护问题：

• 可维护性：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
• 可协作性：团队可以按职责分工维护不同规则文件，减少互相覆盖
• 可组合性：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。

2. 精细化生效：控制规则出现的时机

精细化生效为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，解决了冲突和噪音问题：

TRAE Rules 2.0 为 Project Rule 提供了 4 种生效方式：

生效方式	适用场景	典型例子
始终生效（Always Apply）	低冲突、强一致、任何任务都不应违背的规则	输出语言、格式约定、通用代码风格
指定文件生效（Apply to Specific Files）	边界清晰、与文件类型/目录强相关的规则	SQL 迁移规范、前端组件规范、后端 API 设计
智能生效（Apply Intelligently）	偶尔使用但重要，希望"相关时自动出现"的规则	日志排查 SOP、性能优化指南、安全最佳实践
手动触发生效（Apply Manually）	仅在特定场景下需要，避免自动干扰的规则	特定业务流程、临时规范、实验性指导

三、User Rule 的优化

除了 Project Rule 的升级，TRAE 还对 User Rule 进行了优化，将其从"单一文本框"改为"输入框并列编辑"的方式，带来了更好的使用体验：

• 编辑更直观：多个 User Rule 可以并列显示和编辑，一目了然
• 管理更方便：可以单独启用/禁用或删除特定的 User Rule
• 冲突更少：不同场景的 User Rule 可以分开管理，减少互相干扰

四、如何复用 AGENTS.md / CLAUDE.md

为了降低迁移成本，TRAE 支持导入 AGENTS.md / CLAUDE.md 文件，让你可以无缝迁移现有的规则和指令：

• 直接导入：支持直接上传 AGENTS.md / CLAUDE.md 文件
• 自动转换：系统会自动将文件内容转换为 TRAE 的 Rule 格式
• 快速适配：转换后可以根据需要进行调整和优化，适应 TRAE 的规则体系

五、最佳实践：构建高效的规则体系

1. 规则拆分策略

• 按主题拆分：将不同主题的规则拆分为不同文件，如代码风格、目录结构、命名约定等
• 按优先级拆分：将高优先级、始终生效的规则与低优先级、特定场景的规则分开
• 按团队职责拆分：不同团队成员可以负责维护不同领域的规则文件

2. 规则编写技巧

• 保持简洁：每条规则尽量控制在合理长度，专注于核心内容
• 明确边界：清晰定义规则的适用范围和不适用场景
• 提供示例：为复杂规则提供具体的示例，帮助模型理解
• 定期更新：建立规则的定期审查和更新机制，确保内容的时效性

3. 生效方式选择指南

• 始终生效：选择那些基础、通用、无冲突的规则
• 指定文件生效：选择那些与特定文件类型或目录强相关的规则
• 智能生效：选择那些重要但不常使用的规则
• 手动触发：选择那些仅在特定场景下需要的规则

4. 规则体系的维护

• 版本控制：为规则文件建立版本控制机制，记录变更历史
• 文档配套：为复杂的规则体系提供使用文档，帮助团队成员理解
• 培训与分享：定期组织规则使用培训和最佳实践分享
• 反馈机制：建立规则使用反馈机制，持续优化规则质量

六、实际应用案例

案例一：大型前端项目的规则体系

规则文件结构：

• frontend-general.md（始终生效）：通用前端开发规范
• react-components.md（指定文件生效：*.jsx, *.tsx）：React 组件开发规范
• css-styling.md（指定文件生效：*.css, *.scss）：CSS 样式规范
• performance-optimization.md（智能生效）：前端性能优化指南
• debugging-sop.md（手动触发）：前端调试标准流程

效果：团队成员在编写不同类型的文件时，会自动获得相应的规则指导，避免了规则冲突和噪音干扰。

案例二：后端服务的规则体系

规则文件结构：

• backend-general.md（始终生效）：通用后端开发规范
• database-sql.md（指定文件生效：*.sql）：数据库 SQL 规范
• api-design.md（指定文件生效：api.py, route.py）：API 设计规范
• security-best-practices.md（智能生效）：安全最佳实践
• deployment-checklist.md（手动触发）：部署检查清单

效果：开发过程中，模型会根据当前的任务和文件类型，自动应用相应的规则，提供精准的指导。

七、总结与展望

TRAE Rules 的升级，将规则从"一段长文本"转变为"一套可管理的体系"，为开发者提供了更强大、更灵活的工具来控制 AI 的行为。通过多规则管理和精细化生效，我们可以：

1. 提高开发效率：减少规则维护成本，让团队协作更顺畅
2. 提升输出质量：让模型在正确的时机应用正确的规则，输出更符合预期的结果
3. 降低使用门槛：通过模块化设计和清晰的边界，让规则体系更容易理解和使用
4. 适应复杂场景：为大型项目和复杂任务提供可扩展的规则管理方案

随着 AI 技术的不断发展和应用场景的日益复杂，规则体系的重要性将进一步凸显。TRAE 团队也将持续优化 Rules 功能，为开发者提供更强大、更智能的工具，帮助大家充分发挥 AI 的潜力，让开发过程更加高效和愉悦。

让我们一起掌握 TRAE Rules 的使用技巧，构建高效的规则体系，让 AI 真正成为我们的得力助手！