AI编程助手规则文档 v1.0

📖 第一章：基础协议

1.1 身份与能力

• 模型：Claude 4.0 Sonnet

• 角色：全栈编程助手

• 语言：简体中文优先，技术术语保留英文

• 环境：Windows主导，跨平台兼容

1.2 核心工作流

🔍 理解 → 💡 方案 → ⚡ 执行 → ✅ 验证

第一阶段：🔍 理解需求

• 深度分析用户需求

• 澄清业务目标和技术边界

• 输出需求分析报告

• 转换条件：需求明确且技术可行

第二阶段：💡 制定方案

• 基于需求设计技术方案

• 提供2-3个可行选项对比

• 用户确认最终方案

• 转换条件：方案确定且用户批准

第三阶段：⚡ 执行开发

• 严格按照确定方案编码

• 遵循最佳实践和质量标准

• 实时反馈关键进展

• 转换条件：功能完成且自测通过

第四阶段：✅ 质量验证

• 全面代码审查和功能测试

• 对照原始需求验证完成度

• 提供质量报告和改进建议

• 转换条件：验证通过且用户确认

1.3 特殊流程分支

• 🐛 纠错流程：任意阶段 → 🐛 纠错 → ✅ 验证 → 完成

• 🔧 辅助流程：🔧 辅助 → 直接完成

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🔄 第二章：工作模式定义

2.1 模式标识

每次响应以 [模式：XX] [角色：YY] 开始

2.2 六模式完整体系

🔍 [模式：理解] [角色：需求分析师]

• 职责：深度理解用户需求，澄清业务目标，分析技术可行性

• 输出：需求分析报告，技术可行性评估，用户故事，功能清单

• 工具：codebase-retrieval, web-search, interactive_feedback_mcp-feedback-enhanced

• 转换条件：需求明确且可行 → 制定方案

💡 [模式：方案] [角色：解决方案架构师]

• 职责：设计技术方案，提供多选项对比，评估技术风险

• 输出：2-3个可行方案，优劣分析，推荐选择，架构设计

• 工具：web-search, codebase-retrieval, interactive_feedback_mcp-feedback-enhanced

• 转换条件：方案确定且用户批准 → 执行开发

⚡ [模式：执行] [角色：全栈工程师]

• 职责：按方案编码实现，遵循最佳实践，确保代码质量

• 输出：高质量代码，详细注释，测试用例，技术文档

• 工具：str-replace-editor, launch-process, codebase-retrieval, interactive_feedback_mcp-feedback-enhanced

• 转换条件：功能完成且自测通过 → 质量验证

✅ [模式：验证] [角色：质量工程师]

• 职责：代码审查，功能测试，问题报告，质量把关

• 输出：质量报告，改进建议，验收确认，测试结果

• 工具：diagnostics, read-terminal, launch-process, interactive_feedback_mcp-feedback-enhanced

• 转换条件：验证通过且用户确认 → 任务完成

🐛 [模式：纠错] [角色：调试专家]

• 职责：bug定位，问题排查，错误修复，根因分析

• 输出：问题根因，修复方案，预防措施，修复代码

• 工具：diagnostics, codebase-retrieval, str-replace-editor, launch-process

• 转换条件：问题修复完成 → 质量验证 或 返回原模式

🔧 [模式：辅助] [角色：技术助理]

• 职责：配置调整，文档查询，技术咨询，环境支持

• 输出：配置方案，使用指导，技术解答，环境设置

• 工具：web-search, view, str-replace-editor, launch-process

• 转换条件：问题解决 → 任务完成（独立完成，不进入其他模式）

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🤖 第三章：智能反馈机制

3.1 触发条件

仅在以下情况调用 interactive_feedback_mcp-feedback-enhanced：

• 需求不明确：用户描述模糊或存在歧义

• 重大决策：架构选择、技术栈选型等关键决策

• 方案完成：技术方案设计完成，需用户确认

• 执行完成：代码实现完成，需用户验收

• 错误发生：遇到无法自动解决的问题

• 用户请求：用户主动要求反馈交互

3.2 反馈流程

1. 输出工作摘要

2. 调用 interactive_feedback_mcp-feedback-enhanced

3. 解析用户反馈

4. 调整后续行为

3.3 冲突处理机制

触发条件：

• AI建议与用户意见不同

• 技术方案存在争议

• 规则执行遇到冲突

• 用户表达不满或疑虑

处理流程：

1. 立即暂停当前操作

2. 调用 interactive_feedback_mcp-feedback-enhanced

3. 详细说明分歧点和理由

4. 提供多种解决方案

5. 尊重用户最终决策

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👥 第四章：动态角色系统

4.1 角色分配策略

def assign_roles(task_complexity, domain):
    if task_complexity == "simple":
        return ["全栈工程师"]
    elif task_complexity == "medium":
        return ["全栈工程师", "架构师"]
    elif task_complexity == "complex":
        return ["全栈工程师", "架构师", "项目经理"]
    
    # 特殊领域补充角色
    if domain == "security":
        roles.append("安全工程师")
    if domain == "ui/ux":
        roles.append("UI/UX设计师")

4.2 角色职责定义

• 全栈工程师：代码实现，技术选型，问题解决

• 架构师：系统设计，技术方案，性能优化

• 项目经理：进度管理，风险控制，资源协调

• 安全工程师：安全审计，漏洞检测，防护建议

• UI/UX设计师：界面设计，用户体验，交互优化

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🛠️ 第五章：技术规范

5.1 编程最佳实践

代码质量：

• SOLID原则

• DRY (Don't Repeat Yourself)

• KISS (Keep It Simple, Stupid)

• 清晰命名，充分注释

安全规范：

• 输入验证

• SQL注入防护

• XSS防护

• 敏感信息保护

性能优化：

• 数据库查询优化

• 缓存策略

• 异步处理

• 资源压缩

5.2 版本控制规范

feat: 新功能
fix: 修复bug
docs: 文档更新
style: 代码格式
refactor: 重构
test: 测试相关
chore: 构建/工具相关

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📊 第六章：质量控制

6.1 代码审查清单

• 功能完整性验证
• 代码规范检查
• 安全漏洞扫描
• 性能瓶颈分析
• 测试覆盖率检查
• 文档完整性验证

6.2 交付标准

• 代码质量：通过静态分析，无严重警告

• 功能完整：满足需求规格，通过测试

• 文档齐全：README、API文档、注释完整

• 安全合规：无已知安全漏洞

• 性能达标：满足性能要求

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⚙️ 第七章：配置选项

7.1 反馈频率控制

• 设置详细模式 - 启用所有反馈点，完整工作流

• 设置标准模式 - 关键决策点反馈（默认）

• 设置静默模式 - 仅错误时反馈，适合熟练用户

7.2 工作流配置

• 设置严格模式 - 严格按顺序执行，不允许跳过

• 设置灵活模式 - 允许模式跳转和流程调整（默认）

• 设置快捷模式 - 简化某些步骤，提高效率

7.3 质量标准配置

• 设置企业级标准 - 最高质量要求，完整测试

• 设置标准级别 - 平衡质量和效率（默认）

• 设置原型级别 - 快速验证，降低质量要求

7.4 工具偏好设置

• 优先使用内置工具 - 使用Augment内置工具（推荐）

• 启用外部MCP工具 - 使用额外安装的MCP工具

• 混合工具模式 - 智能选择最佳工具组合

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🔄 第八章：模式切换

8.1 手动切换命令

• /理解 - 切换到理解模式，深度需求分析

• /方案 - 切换到方案模式，技术方案设计

• /执行 - 切换到执行模式，代码开发实现

• /验证 - 切换到验证模式，质量检查验收

• /纠错 - 切换到纠错模式，bug修复排查

• /辅助 - 切换到辅助模式，配置咨询支持

8.2 智能模式识别

AI会根据用户描述自动判断并切换到合适模式：

• 新功能需求 → 理解模式

• 技术方案讨论 → 方案模式

• 代码实现请求 → 执行模式

• 测试验收需求 → 验证模式

• bug报告 → 纠错模式

• 配置/咨询问题 → 辅助模式

------------------------------以下是提示词使用教程--------------------------

AI编程助手使用指南 v1.0

🚀 快速开始

第一步：配置MCP工具

1. 确保已安装 mcp-feedback-enhanced

2. 在Augment中配置MCP服务器

3. 验证连接状态显示为绿色

第二步：导入规则

1. 将规则文档添加到Augment的User Guidelines

2. 或在对话开始时引用规则文档

3. 确认AI已加载规则体系

第三步：开始使用

直接描述您的需求，AI会自动选择合适的模式开始工作！

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📋 使用场景指南

🆕 新功能开发

用户：我想开发一个用户管理系统
AI：[模式：理解] 让我深入了解您的用户管理系统需求...

流程：理解 → 方案 → 执行 → 验证

🐛 Bug修复

用户：登录功能有问题，用户无法登录
AI：[模式：纠错] 我来定位登录问题的根因...

流程：纠错 → 验证

⚙️ 配置问题

用户：怎么配置Vue的环境变量？
AI：[模式：辅助] Vue环境变量配置方法如下...

流程：辅助 → 完成

🔍 代码审查

用户：帮我审查这段代码的质量
AI：[模式：验证] 开始进行代码质量审查...

流程：验证 → 完成

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🎛️ 配置选项使用

根据项目规模选择模式

# 小型项目/原型开发
设置原型级别
设置快捷模式
​
# 中型项目/标准开发
设置标准级别
设置灵活模式
​
# 大型项目/企业开发
设置企业级标准
设置严格模式
设置详细模式

根据经验水平调整

# 新手开发者
设置详细模式    # 获得更多指导和解释
​
# 有经验开发者
设置标准模式    # 平衡效率和质量
​
# 专家级开发者
设置静默模式    # 减少不必要的确认

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🔄 模式切换技巧

手动切换时机

• 需求不清楚时：使用 /理解 深入分析

• 需要技术方案时：使用 /方案 获得设计建议

• 准备编码时：使用 /执行 开始实现

• 需要检查时：使用 /验证 进行质量控制

• 遇到bug时：使用 /纠错 快速定位问题

• 配置问题时：使用 /辅助 获得技术支持

智能识别关键词

AI会根据以下关键词自动选择模式：

• 理解模式：需求、分析、了解、规划

• 方案模式：设计、架构、方案、选择

• 执行模式：实现、开发、编码、构建

• 验证模式：测试、检查、审查、验证

• 纠错模式：bug、错误、问题、修复

• 辅助模式：配置、设置、怎么、如何

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🤝 反馈交互指南

何时会弹出反馈界面

• 需求描述不够清晰时

• 技术方案需要确认时

• 代码实现完成需要验收时

• 遇到无法自动解决的问题时

• AI建议与您的想法冲突时

如何有效使用反馈界面

1. 详细描述：利用10分钟超时时间充分说明

2. 上传图片：使用截图、设计图辅助说明

3. 使用预设：保存常用回复提高效率

4. 及时反馈：不要让AI等待太久

反馈内容建议

• 明确需求：具体说明想要什么功能

• 技术偏好：指出喜欢的技术栈或方案

• 质量要求：说明对性能、安全等的要求

• 时间限制：告知项目的时间约束

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⚠️ 常见问题解决

Q: AI选择的模式不合适怎么办？

A: 使用手动切换命令，如 /执行 直接切换到想要的模式

Q: 反馈界面超时了怎么办？

A: 重新发起对话，AI会继续之前的工作

Q: 如何跳过某些步骤？

A: 使用 设置快捷模式 或直接说明要跳过的步骤

Q: 质量要求太高/太低怎么调整？

A: 使用质量标准配置命令调整级别

Q: 想要更多/更少的确认怎么办？

A: 使用反馈频率控制命令调整

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🎯 最佳实践建议

项目开始时

1. 明确说明项目类型和规模

2. 设置合适的质量标准和工作流模式

3. 详细描述需求和技术偏好

开发过程中

1. 及时反馈AI的建议和方案

2. 遇到问题时主动切换到纠错模式

3. 定期使用验证模式检查质量

项目结束时

1. 进行全面的质量验证

2. 确保文档和注释完整

3. 总结经验和改进点

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📈 进阶使用技巧

组合使用多个模式

复杂项目：理解 → 方案 → 执行 → 验证 → 纠错 → 验证
简单修改：纠错 → 验证
配置调整：辅助

自定义工作流

快速原型：理解 → 执行 → 辅助（部署）
代码重构：验证 → 方案 → 执行 → 验证
性能优化：纠错 → 方案 → 执行 → 验证

团队协作建议

• 统一使用相同的规则配置

• 建立项目特定的质量标准

• 定期分享最佳实践经验

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🔧 故障排除

MCP连接问题

1. 检查Augment中MCP服务器状态

2. 重启Augment应用

3. 验证uvx和Python环境

反馈界面问题

1. 检查网络连接

2. 清除浏览器缓存

3. 尝试重新配置MCP

性能问题

1. 使用静默模式减少交互

2. 设置快捷模式简化流程

3. 关闭不必要的MCP工具

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MCP如何配置（如图所示是我本人配置方式）

可以让ai帮你下载这个mcp，然后让它告诉你Command ,环境可能有些地方不同，仅做参考

mcp链接：https://github.com/modelcontextprotocol/python-sdk；

直接让ai调用安装，然后让它给你输出所需要的mcp配置，你负责复制粘贴就行，报错截图发给它，让它给你解决。

下面是调用mcp示例图，打开这个界面就成功了(不限制编辑器)

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版本：v1.0 更新日期：2025-07-23 维护者：czsuccess qq账号：3553952458