Guide IDE Trae : Configuration facile des règles d'IA personnalisées (Règles Trae)

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随着人工智能在编程领域的应用日益深入，许多开发者在体验到 AI 辅助编程的便捷之后，便期望能够拥有一个更懂自己需求的“专属 AI 工程师”。这种需求的核心在于，让 AI 能够精确遵循开发者的个性化指令和特定项目规范进行工作。为了满足这一需求， Trae IDE 推出了 AI 规则（Trae Rules）配置功能，支持用户为 AI 定制行为，从而实现个性化任务的自动化执行。

一、什么是 Rules

Trae Rules 是一项强大的功能，它允许开发团队或个人开发者自定义并强制 AI 在代码生成、解释或修改时遵循特定的代码风格和最佳实践。

设想一个常见情景：开发者在使用 AI 进行编程辅助时，可能需要反复向 AI强调相同的指令，例如代码的语言风格、项目必须遵循的框架约束、注释的详细程度与格式，或是需要遵守的安全合规条例等。 Trae Rules 功能通过为 AI 预先设定这些行为规范，使得 AI 在每次响应时都能自动“读取”并遵循这些预设规则。这样一来，开发者无需重复提醒，AI 便能稳定输出符合预期的内容。更重要的是，在处理不同开发任务或切换项目时，相应的 Trae Rules 可以帮助 AI 精准适配当前工作的技术要求，从而显著提升开发效率。这些规则文件通常以易于阅读和编辑的文本或 Markdown 格式（如 user_rules.md répondre en chantant project_rules.md）存在，方便开发者进行版本控制和团队共享。

二、使用说明

在 Trae IDE 更新至 0.5.1 及以上版本后，用户可以配置两种类型的规则：

01 个人规则

个人规则是基于开发者个人使用习惯和偏好为 AI 定制的规则，其目的是让 AI 的输出内容更符合用户的个性化需求。个人规则一旦设定，将在用户的所有项目中生效。例如：

语言风格：指定 AI 回答时采用简洁、严谨还是偏向幽默等不同的表达方式。
操作系统偏好：要求 AI 提供针对特定操作系统（如 Windows 或 macOS）的解决方案或代码示例。
内容深度：设定 AI 是否需要提供详尽的解释、代码示例，或者仅仅给出核心结论。
交互方式：例如，用户可能更倾向于直接获得答案，而非引导式的反问。

02 项目规则

项目规则是针对当前特定项目，要求 AI 必须遵循的规则集合。这些规则仅在配置它们的项目中生效。例如：

代码风格：规定代码缩进方式（如使用空格还是制表符及其数量）、命名约定（如驼峰式命名法 camelCase 或下划线命名法 snake_case）等。
语言与框架约束：指定项目中优先使用的编程语言（例如 Python 或 JavaScript）或必须采用的框架（例如 Réagir 或 Django）。
API 使用限制：明确禁止 AI 在生成的代码中使用某些过时或不推荐的 API。

通常，如果个人规则与项目规则之间存在内容冲突，项目规则的优先级更高，将覆盖个人规则中的相应条款，以确保项目规范得到遵守。

下文将分别演示如何设定这两种 AI 规则：

创建个人规则

在 Trae IDE 的 AI 对话窗口右上角，点击“设置”图标，然后选择“规则”选项。

操作后，界面将显示“规则”配置窗口。
在“个人规则”区域，点击 + 创建 user_rules.md 按钮。
系统会自动创建 user_rules.md 文件，并在编辑器中打开该文件。
在打开的 user_rules.md 文件中，以自然语言输入希望 AI 遵守的规则。例如，可以指定：“所有代码注释请使用中文，并解释每个函数的核心功能和参数含义。”
保存文件。这些规则即对所有项目的 AI 行为生效。

创建项目规则

首先，在 Trae IDE 中打开一个项目。
在 AI 对话窗口右上角，点击“设置”图标，然后选择“规则”。
操作后，界面将显示“规则”配置窗口。
在“项目规则”区域，点击 + 创建 project_rules.md 按钮。

系统会自动在当前项目的根目录下创建 .trae/rules 文件夹（如果尚不存在），并在此文件夹内生成 project_rules.md Documentation.
在打开的 project_rules.md 文件中输入针对此项目 AI 需要遵守的规则。
保存文件。这些规则将仅应用于当前项目的 AI 行为。

管理规则

在“规则”配置窗口中，用户可以方便地修改已有的个人规则和项目规则，也可以直接删除不再需要的规则文件。

修改规则：对规则文件内容进行编辑并保存后，AI 将遵循更新后的规则。
删除规则文件：删除 user_rules.md peut-être project_rules.md 文件后，原先定义在其中的所有规则将失效。

三、实战演示

接下来，通过一个具体的实战案例来演示如何运用 Trae Rules 提升开发效率。

假设一个开发团队正在进行一个 Web 项目，并决定采用 Chakra UI 框架来优化其 CSS 样式。为了确保 AI 在后续工作中能够遵循这一决策，可以在项目规则 (project_rules.md) 文件中添加如下指令：

请使用 Chakra UI 框架对本项目中的所有前端页面进行 CSS 相关的优化和重构。确保生成的组件符合 Chakra UI 的设计规范和最佳实践。

配置此项目规则后，当开发者请求 AI （在 Trae IDE 中可能被称为 Builder 或类似的代号）进行 CSS 相关的开发任务时，AI 会自动参考此规则。

例如，如果再配置一条个人规则，如：“代码解释务必详尽，并对关键步骤进行说明”，那么 AI 在执行上述 Chakra UI 改造任务时，不仅会使用该框架，还会在解释其操作时提供更详细的信息。

四、应用场景

Trae Rules 功能的应用场景广泛，能够有效地帮助开发团队和个人开发者在多种情况下保持代码一致性、提升代码可维护性，并减少低级错误的发生。以下列举了几个主要的应用场景：

场景一：团队协作与代码审查

effet：统一代码风格，减少审查争议，提升协作效率。
instructions：新团队成员往往需要时间适应团队既有的代码风格。通过设定项目规则，可以明确规定诸如变量命名规范、模块导入顺序、团队推崇的代码架构模式等。AI 在辅助编程时会遵循这些规则，从而保证新成员提交的代码在风格上与团队保持一致。此外， Trae Rules 还可以辅助团队成员进行代码格式化、自动修正不合规的代码片段、强制执行注释规范（例如要求所有公开函数必须有 JSDoc 风格的注释），从而减轻代码审查阶段在风格问题上的沟通成本。

场景二：项目维护与代码质量

effet：辅助检测潜在代码错误，逐步改进旧代码，提高项目整体可维护性。
instructions：对于一些历史悠久、代码风格较为混乱的遗留项目，通过逐步引入和完善 Trae Rules，并结合 AI 的对话指令，可以分阶段地对旧代码进行修复。AI 可以根据规则识别不符合新规范的代码，并提供重构建议。同时，为了预防在开发过程中引入新的低级错误，可以设定规则，例如强制要求异步操作 await 必须用 try-catch 结构包裹、检测未被使用的 import 语句或变量、禁止使用易引发错误的 == 并强制使用 === 进行比较。这些规则有助于减少潜在的运行时问题，提升代码的健壮性和长期可维护性。

场景三：特定技术栈优化

effet：强化特定技术栈（如 React 、 Vue 、 Node.js ）的最佳实践应用。
instructions：在前端项目中，组件的写法不一致会增加理解和维护的难度。通过设定 Trae Rules，可以强制推行统一的组件编写方式，例如在 React 项目中推广使用函数式组件（禁止 class 组件的滥用）、要求所有组件的 props 必须进行类型检查（无论使用 TypeScript 还是 PropTypes）、以及强制 useEffect 钩子的依赖项必须完整声明。对于后端 Node.js 项目，如果 API 接口风格不统一，可以通过规则来强制遵循 RESTful API 的路径格式规范，要求错误处理流程必须标准化，并禁止在生产环境代码中使用 console.log，转而强制使用统一的日志库。

场景四：安全与合规性

effet：辅助防范常见的安全漏洞，满足特定行业的合规性要求。
instructions：代码安全是项目成功的基石。针对常见的安全隐患，如 SQL 注入、跨站脚本攻击（XSS）等， Trae Rules 可以设定规则以辅助防范。例如，禁止在代码中直接拼接 SQL 查询字符串（强制使用参数化查询或 ORM），检测未对用户输入进行充分转义就直接输出到 HTML 的情况（以防止 XSS 攻击），以及禁止使用 eval() peut-être new Function() 这类高风险的 JavaScript 函数。对于金融、医疗等有严格数据保护和合规审计要求的行业， Trae Rules 可以辅助检测代码中是否包含敏感信息明文（如密码、密钥），强制对密码等敏感数据进行加密存储，并确保日志记录不包含个人身份信息（PII），从而帮助项目满足合规性检查的需求。

场景五：个人开发习惯优化

effet：帮助开发者保持个人编码风格的一致性，更高效地学习和应用新编程语言的特性。
instructions：即使是个人项目，保持一致的代码风格也有助于提升开发效率和代码的可读性。开发者可以通过设定个人规则来实现这一点。此外，在学习新的编程语言（如 Rust、Go、Python）时，初学者很容易写出不符合该语言惯用范式或最佳实践的代码。通过设定 Trae Rules，例如在 Rust 开发中强制对 Result 类型进行妥善处理（禁止直接调用 unwrap() 忽略错误）、在 Go 开发中强制检查并处理函数返回的 err 变量（禁止忽略错误）、或在 Python 开发中强制使用类型注解并确保与 mypy 等类型检查工具兼容，可以有效地帮助开发者培养良好的编码习惯，更快地掌握新语言的精髓。

通过精心设定和运用 Trae Rules，AI 将能更精准地适配开发者的特定需求和工作习惯，更无缝地融入日常开发工作流，真正实现高效的人机协作。有兴趣的开发者不妨前往 Trae IDE 的官方渠道下载最新版本，亲自体验这一功能。