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Agentic Cursorrules
简介 :
agentic-cursorrules是一个基于Python的工具，通过严格的文件树分区和领域边界来管理大型代码库中的多个AI代理。它通过分区代码库、生成特定领域的Markdown文件，并为AI代理提供明确的上下文和访问规则，来预防合并冲突并保持代码库的一致性。这个工具的背景是提高AI辅助开发中的项目管理效率，特别是在复杂的项目中，通过减少冲突和提高代码的可维护性。该工具主要优点包括减少代码冲突、提高开发效率和可维护性，适用于需要在不同代码部分使用AI辅助的大型项目。
需求人群 :
目标受众为软件开发者和团队，特别是在进行大型项目开发时需要使用AI辅助以提高效率和减少代码冲突的场景。该工具适合需要在不同代码部分使用AI辅助的大型项目，帮助开发者维护代码的清晰结构和减少开发中的冲突。
使用场景
在一个大型的Web开发项目中，前后端开发者使用agentic-cursorrules来分别管理他们的代码部分，减少合并时的冲突。
数据库开发者利用该工具专注于数据库层的代码，而不影响其他服务层的开发。
在进行微服务架构的项目中，每个服务由一个专门的AI代理管理，通过agentic-cursorrules确保服务间的代码不会产生冲突。
产品特色
- 代码库分区：通过YAML配置定义清晰的边界，并为每个领域生成单独的文件树。
- 访问控制：每个代理只接收其特定领域文件树信息，并在定义的边界内操作。
- 冲突预防：通过智能文件树分区实现物理分离，显著降低修改重叠的风险。
- 领域配置灵活：通过YAML文件灵活配置领域，适应不同项目需求。
- 支持多达4个并发代理：优化支持多代理环境，提高性能和管理效率。
- 基于Markdown的指令集：为代理提供详细的操作指令和上下文信息。
- 文件树上下文感知：代理能够理解文件树结构，提供更精准的代码辅助。
使用教程
1. 克隆项目到本地：使用`git clone`命令将agentic-cursorrules项目克隆到本地目录。
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2. 安装依赖：在项目目录下创建虚拟环境并激活，然后使用`pip install -r requirements.txt`安装所需的依赖。
3. 配置.cursorrules文件：将.example配置文件复制并重命名为.cursorrules，并根据需要调整配置。
4. 配置领域：在config.yaml文件中定义项目的领域和架构边界。
5. 运行代理生成器：执行`python main.py`来生成代理文件，或者使用`--recurring`选项进行定期更新。
6. 引用代理文件：在开发环境中引用生成的代理Markdown文件，以启用特定领域的AI代理功能。
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