在整个组织中共享 AI 开发规则
发布: (2026年2月1日 GMT+8 01:44)
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原文: Dev.to
Source: Dev.to
集中式规则如何通过渐进式披露和上下文感知的规则加载，实现了 74.4 % 的令牌节省并保持 AI 行为的一致性。
AI 规则治理问题
每个团队的开发者往往会保留个人的 AI 规则文件：
- 一个
CLAUDE.md写着“始终编写测试”。 - 另一个坚持“使用 TypeScript 严格模式”。
- 第三个只复制上一个项目中有效的规则。
AI 编码助手（Claude Code、Cursor、GitHub Copilot、Gemini）随后在不同项目和人员之间收到不一致的指令。其后果是：
- 部落知识——最佳实践仅存在于个人脑中和个人配置文件里。
- 复制粘贴混乱——规则通过 Slack 共享，且会立即漂移。
- 入职摩擦——新开发者需要花费数天时间弄清“我们这里的 AI 使用方式”。
- 令牌浪费——即使当前上下文只需要子集，也要加载所有规则。
在规模化（数百名开发者）时，您无法审计 AI 工具收到的指令，无法一致地强制执行安全规则，也无法衡量对 AI 开发标准的合规性。
单一真实来源：集中规则
核心洞见很简单：一个单一的、版本控制的 AI 开发规则仓库，仅在相关时加载**。这可以避免让模型信息过载并浪费 token。
渐进式披露
- 检测上下文 – 扫描项目中的语言标记（
package.json、pyproject.toml、go.mod）。 - 匹配关键词 – 分析提示中的任务特定术语（例如
test、security、refactor）。 - 显示横幅 – 展示当前任务适用的规则。
- 应用规则 – AI 仅遵循相关的编码标准。
四维规则结构（MECE）
| 维度 | 描述 |
|---|---|
| 基础 | 适用于所有项目的通用规则（git 工作流、代码质量、安全原则）。 |
| 语言 | 语言特定规则（Python、TypeScript、Go、Java、C#、Rust）。 |
| 框架 | 框架特定规则（React、Django、FastAPI、Express、Spring Boot）。 |
| 云 | 云提供商规则（AWS、Vercel、Azure、GCP – 可扩展）。 |
每条规则仅存在于一个维度，确保不重复且完整覆盖常见场景。
自动检测与加载
安装脚本会检查仓库并加载相应的规则集。
# Language detection
pyproject.toml → Load Python rules
package.json → Load JavaScript/TypeScript rules
go.mod → Load Go rules
# Framework detection
"fastapi" in dependencies → Load FastAPI rules
"react" in dependencies → Load React rules
# Cloud detection
vercel.json → Load Vercel rules测量影响
| 任务类型 | 加载的文件数 | 使用的令牌数 | 节省的令牌数 | 节省比例 |
|---|---|---|---|---|
| 代码审查 | 2 | 3,440 | 21,796 | 86.4 % |
| 编写测试 | 2 | 11,163 | 14,073 | 55.8 % |
| FastAPI 端点 | 3 | 8,608 | 16,628 | 65.9 % |
| Git 提交 | 2 | 2,618 | 22,618 | 89.6 % |
| 平均 | 2.25 | 6,457 | 18,779 | 74.4 % |
在各种任务中，仅加载相关规则文件显著降低了令牌消耗，同时保持了一致的 AI 行为。
安装
安装只需一条命令，并且是幂等的（安全多次运行）。
# 全局安装（所有项目）
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/paulduvall/centralized-rules/main/install-hooks.sh | bash# 项目特定安装
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/paulduvall/centralized-rules/main/install-hooks.sh | bash -s -- --local开始使用
该仓库在 MIT 许可证下开源：
github.com/PaulDuvall/centralized-rules
给它加星，尝试使用，欢迎提出任何修改建议。