[AI 编程] 如何给已有项目添加合适的预读取文档,提高准确率
Arizas
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2026-05-21
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via Claude
大家好,请教大家一个问题
我目前是全栈偏后端
遇到一个问题,现在开发前端项目的时候就是现在给 cursor prd 文档以及图片,读取准确率不是很高
想给他一个提前预读取的文档,比如当前项目技术栈,组件选择问题,组件参数问题,特殊边界问题等
编程 文档 准确率8 条回复 • 2026-05-21 13:34:56 +08:00
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evemoo 5 月 21 日
让 AI 写 agents skills 需要及时约束边界+审核,后续提需求也尽量简洁,直接定位到模块/接口 比如:根据 AGENTS.md 实现后端需求 # backend/app/schema/ 1. 补充 x'x'x'x 2. xxxx # backend/utils/validate_stun.py 1. 修改 x'x'x'x 2. xxxx
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teaguexiao 5 月 21 日
用 CLAUDE.md 或 .cursorrules 效果不错,把技术栈、组件规范、禁止事项都写进去,AI 每次都会先读它。前端项目的话把 UI 组件库的版本和常见 API 变更重点标注一下,准确率会高很多。
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ximaoyang 5 月 21 日
你这个问题叫上下文治理。看你用的什么工具了。如果是 codex ,就创建一个 AGENTS.md ,如果是 cc 就创建一个 CLAUDE.md 。 主要内容就是这个项目是干什么的,技术栈是什么,最重要的一段叫 never 。你也可以用中文叫 禁止的事 之类的。这段落自己维护,会越来越长,就是 ai 踩过的坑。如果你的项目大,还有很多文档。你不要都写到 CLAUDE.md 里面,你要渐进式披露。cc 社区自己研发的一套上下文治理是 CLAUDE.md 文件 项目规则、Agent 行为规则 人工 MEMORY.md 文件 长期记忆、长期偏好、长期经验 半自动 NOTES.md 文件 临时工作笔记、scratchpad 人工 DECISIONS.md 文件 关键架构/技术决策历史 人工 ARCHITECTURE.md 文件 系统结构、模块关系、数据流 人工 LEARNINGS.md 文件 踩坑经验、经验总结 半自动 TASKS.md 文件 当前任务列表、待办事项 人工 SESSION.md 文件 当前 session 工作记录 半自动 docs/ 文件夹 长文档上下文来源 人工 memory/ 文件夹 memory 分类存储 半自动 prompts/ 文件夹 prompt 模板、workflow prompt 人工 .cursorrules 文件 Cursor 兼容规则 人工 你可以自己去搜索一下,具体我就不细说了
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lmmlwen 5 月 21 日
说白了就是 lang-term memory ,这里面又分为动态记忆和静态记忆
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lmmlwen 5 月 21 日
@lmmlwen 动态记忆比较成熟的是 mem0/hindsight ,静态记忆可用的很多,黑曜石不错,但是这些都不是重点,重点在于记忆文件的演化,也就是所谓的演化记忆,最终形成一套类似 CI/CD 的持续交付部署的 memory-driven 开发流程
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