قواعد كورسر للذكاء الاصطناعي: تحسين كفاءة البرمجة وجودة الشفرة

تُطبّق بيئة تطوير كورسر المتكاملة ثلاثة مستويات من قواعد كورسر:

1. قواعد للذكاء الاصطناعي في إعدادات كورسر - قواعد كورسر الأساسية التي تُطبّق عالمياً على جميع المشاريع
2. ملف .cursor/index.mdc مع نوع القاعدة "Always" - قواعد مشروع كورسر الخاصة بالمستودع (يحل محل نهج .cursorrules التقليدي)
3. ملفات .cursor/rules/*.mdc - قواعد مشروع كورسر الديناميكية التي تُفعّل فقط عندما يتعامل الذكاء الاصطناعي مع مهام ذات صلة بوصفها

أشارك هنا قواعد مشروع كورسر على المستوى الأساسي - الإعدادات العالمية التي أستخدمها في بيئة تطوير كورسر المتكاملة. تشكل هذه القواعد الأساس لجميع أعمال التطوير التي أقوم بها. عند دمجها مع قواعد المستودع والقواعد الديناميكية، فإنها تُنشئ نظاماً قوياً يحافظ على جودة الكود مع الحفاظ على اتساق ممارسات التطوير الخاصة بي.

هل تفضل درس فيديو؟ لقد أنشأت شرحًا شاملاً بالفيديو لنظام قواعد كورسر بأكمله. شاهد Ultimate Cursor AI IDE Rules Guide: All 5 Levels and .cursorrules (2025) لرؤية هذه التقنيات وهي تُطبق خطوة بخطوة.

كيفية تكوين قواعد كورسر لتحقيق الأداء الأمثل للبرمجة بالذكاء الاصطناعي

كورسر -> الإعدادات -> إعدادات كورسر -> قواعد للذكاء الاصطناعي:

<cursorrules_instructions_to_the_dialog>

<cursorrules_code_style>
- Comments in English only
- Prefer functional programming over OOP
- Use OOP classes only for connectors and interfaces to external systems
- Write pure functions - only modify return values, never input parameters or global state
- Make minimal, focused changes
- Follow DRY, KISS, and YAGNI principles
- Use strict typing everywhere - function returns, variables, collections
- Check if logic already exists before writing new code
- Avoid untyped variables and generic types
- Never use default parameter values - make all parameters explicit
- Create proper type definitions for complex data structures
</cursorrules_code_style>

<cursorrules_error_handling>
- Always raise errors explicitly, never silently ignore them
- Use specific error types that clearly indicate what went wrong
- Avoid catch-all exception handlers that hide the root cause
- Error messages should be clear and actionable
- NO FALLBACKS: Never mask errors with fallback mechanisms - work with user to fix the main flow explicitly
- Transparent debugging: When something fails, show exactly what went wrong and why
- Fix root causes, not symptoms - fallbacks hide real problems that need solving
</cursorrules_error_handling>

<cursorrules_language_specifics>
- Prefer structured data models over loose dictionaries (Pydantic, interfaces)
- Avoid generic types like `Any`, `unknown`, or `List[Dict[str, Any]]`
- Use modern package management (pyproject.toml, package.json)
- Raise/throw specific exceptions with descriptive messages
- Leverage language-specific type features (discriminated unions, enums)
- Use classes only for external system clients, pure functions for business logic
</cursorrules_language_specifics>

<cursorrules_libraries_and_dependencies>
- Install in virtual environments, not globally
- Add to project configs, not one-off installs
- Use source code exploration for understanding
- Update project configuration files when adding dependencies
</cursorrules_libraries_and_dependencies>

<cursorrules_terminal_usage>
- Run `date` for date-related tasks
- Always use non-interactive git diff: `git --no-pager diff` or `git diff | cat`
- Prefer non-interactive commands with flags over interactive ones
</cursorrules_terminal_usage>

<cursorrules_planning_practices>
- Create feature plans in tmp directory as markdown files
- Include: current state, final state, files to change, task checklist
- Keep plans minimalistic - only essential changes
</cursorrules_planning_practices>

<cursorrules_repository_practices>
- Read `README.md` if no `.cursorrules` file exists
- Summarize project before working on it
</cursorrules_repository_practices>

<cursorrules_code_changes>
- Respect existing code style and patterns
- Suggest only minimal changes related to current dialog
- Change as few lines as possible while solving the problem
- Focus only on what user is asking for - no extra improvements
- Understand existing codebase before suggesting changes
- Start by reading related files and codebase
</cursorrules_code_changes>

</cursorrules_instructions_to_the_dialog>

دليل خطوة بخطوة: تنفيذ قواعد مشروع كورسر في سير عمل التطوير الخاص بك

الآن بعد أن شاركت النظرية وراء نهجي لقواعد مشروع كورسر، دعنا نتعمق في كيفية تنفيذ نظام مماثل لعمل التطوير الخاص بك.

إعداد قواعد مشروع كورسر العالمية لمساعدة الذكاء الاصطناعي

لإعداد قواعد مشروع كورسر العالمية الخاصة بك في كورسر IDE:

1. افتح كورسر IDE واذهب إلى الإعدادات (زر الزاوية اليمنى العليا)
2. انتقل إلى إعدادات كورسر > قواعد للذكاء الاصطناعي
3. أضف إرشاداتك الأساسية في الهيكل المنسق الذي رأيته أعلاه
4. احتفظ بقواعد مشروع كورسر العالمية مركزة على معايير الترميز العالمية التي تنطبق على جميع المشاريع
5. اختبر بمطالبات بسيطة لمعرفة كيفية استجابة الذكاء الاصطناعي لتعليماتك

تعظيم الكفاءة باستراتيجية قواعد مشروع كورسر متعددة المستويات

عند العمل مع ميزات الذكاء الاصطناعي في كورسر، وجدت أنه من الضروري تحسين قواعد مشروع كورسر عبر المستويات الثلاثة. الرؤية الأساسية؟ تقليل عدد الرموز (الرموز المميزة) المرسلة إلى نموذج اللغة في كل حوار. عدد أقل من الرموز للسياق يعني قدرة أكبر على إنتاج استجابات ذات جودة.

لمزيد من المعلومات حول كيفية عمل قواعد مشروع كورسر في كورسر، راجع وثائق كورسر الرسمية حول قواعد الذكاء الاصطناعي.

تدفق التنفيذ ثلاثي الخطوات لقواعد مشروع كورسر

1. البدء بإعدادات IDE فقط
   أبدأ بإعدادات كورسر العالمية لتأسيس التفضيلات الأساسية. هذا يتيح لي تجربة صياغات مختلفة للقواعد دون إرباك المستودعات الخاصة بي. أحتفظ بهذا المستوى للقواعد العالمية الحقيقية لمشروع كورسر التي تنطبق على جميع أعمال البرمجة الخاصة بي.

2. نقل قواعد المشروع المحددة إلى مستوى المستودع
   عندما ألاحظ أنماطًا خاصة بقاعدة شفرة معينة أو أرغب في مشاركة إرشادات الذكاء الاصطناعي مع زملائي، أنقل قواعد مشروع كورسر هذه إلى ملف .cursor/index.mdc مع نوع القاعدة "Always". هذا يخلق فهمًا مشتركًا مع الحفاظ على إعداداتي العالمية مرتبة. (ملاحظة: ملف .cursorrules التقليدي لا يزال يعمل ولكن لم يعد موصى به.)

3. التقسيم إلى قواعد متعلقة بالسياق عند الضرورة
   إذا أصبحت ملفات القواعد على مستوى المستودع ضخمة، أقوم بتقسيمها إلى ملفات .cursor/*.mdc. هذا يقلل من استخدام الرموز من خلال تفعيل قواعد مشروع كورسر ذات الصلة فقط عند الحاجة. إنه مثل إعطاء نموذج اللغة مساحة ذهنية أكبر للتفكير في مهمتي المحددة بدلاً من تذكر مجموعة من الإرشادات غير ذات الصلة.

هدفي بسيط: في أي محادثة مع مساعد الذكاء الاصطناعي، أقدم سياقًا كافيًا ليكون مفيدًا دون إهدار قدرته على المعلومات التي لا يحتاجها الآن.

أمثلة من العالم الواقعي لقواعد مشروع كورسر من مستودعات الإنتاج

لإظهار كيفية تنفيذي لقواعد مشروع كورسر عبر قواعد الشفرة المختلفة، إليك بعض الأمثلة الحقيقية:

ملفات .cursor/index.mdc على مستوى المستودع: الهيكل والتنفيذ

تعمل ملفات .cursor/index.mdc مع نوع القاعدة "Always" مثل README.md مصممة خصيصًا لمساعدي الذكاء الاصطناعي. توفر سياقًا حول الغرض من المشروع وهندسته وأنماط الترميز. (ملفات .cursorrules التقليدية لا تزال مدعومة ولكن غير موصى بها للمشاريع الجديدة.)

أمثلة مستودعات الإنتاج مع قواعد مشروع كورسر

ملاحظة: هذه الأمثلة تستخدم النهج التقليدي .cursorrules والذي لا يزال يعمل. للمشاريع الجديدة، يُنصح باستخدام .cursor/index.mdc مع نوع القاعدة "Always".

1. repo-to-text: تتضمن هذه الأداة المساعدة لتحويل المستودعات إلى نص قواعد تشرح الغرض من المشروع وقرارات الهندسة وأنماط الكود الواجب اتباعها.

2. chatgpt-telegram-bot-telegraf: بالنسبة لروبوت Telegram هذا، تركز القواعد على هندسة الروبوت وأنماط استخدام واجهة برمجة التطبيقات واتفاقيات التعامل مع الرسائل والأوامر.

ملفات قواعد مشروع كورسر: متى وكيف تستخدمها

عندما تصبح القواعد على مستوى المستودع واسعة جدًا، أقوم بتقسيمها إلى ملفات .cursor/*.mdc محددة السياق تُفعل فقط عندما تكون ذات صلة.

مثال تنفيذ قواعد محددة المهام

مثال جيد هو مستودع موقعي الشخصي: website-next-js/.cursor/rules/

في هذا المستودع، أنشأت ملفات قواعد منفصلة لـ:

• سير عمل إدارة المحتوى
• متطلبات تحسين الصورة
• أفضل ممارسات تحسين محركات البحث
• أنماط هندسة المكونات
• إجراءات النشر

هذا النهج يُبقي الذكاء الاصطناعي مركزًا ويمنع إغراقه بمعلومات غير ذات صلة عندما أعمل على مهام محددة.

تضمين القاعدة وسط الحوار: القيود وأفضل الممارسات

قيد مهم يجب الانتباه إليه: تعمل قواعد .mdc المرتبطة بالسياق بشكل أفضل عند تطبيقها في بداية حوار جديد. إذا كنت في منتصف محادثة حالية مع كورسر وفجأة احتجت إلى تطبيق قاعدة متخصصة (مثل إرشادات الاستعلام عن قاعدة البيانات)، قد لا يصل الذكاء الاصطناعي تلقائيًا إلى ملف القاعدة هذا. يحدث هذا لأن كورسر قد أنشأ بالفعل سياقًا لمحادثتك ولا يُعيد دائمًا تقييم القواعد التي يجب تطبيقها في منتصف الحوار.

في هذه الحالات، أذكر صراحةً القاعدة التي أحتاجها: "الرجاء اتباع إرشادات الاستعلام عن قاعدة البيانات لدينا لهذه المهمة." هذا يُحفز كورسر على البحث عن القاعدة ذات الصلة وتطبيقها. بالنسبة للمهام الحرجة التي تعتمد على إرشادات محددة، أجد أنه من الأكثر فعالية بدء حوار جديد حيث سيكتشف كورسر تلقائيًا ويطبق جميع القواعد المرتبطة بالسياق ذات الصلة من البداية.

تطور قواعد مشروع كورسر: من الإعدادات العالمية إلى الأنظمة المرتبطة بالسياق

تطورت رحلتي مع قواعد مشروع كورسر عبر عدة مراحل:

المرحلة 1: إعدادات كورسر IDE العالمية لقواعد مشروع كورسر العالمية

بدأت بوضع كل شيء في إعدادات كورسر IDE. بسيط ولكن فعال في البداية. مع تحديد المزيد من الأنماط في سير عملي، نمت قواعد مشروع كورسر العالمية هذه. استفاد كل مشروع جديد، لكن التكوين أصبح في النهاية غير سهل التعامل معه - قواعد كثيرة جدًا لا تنطبق في كل مكان.

المرحلة 2: قواعد مشروع كورسر الخاصة بالمستودع لمعايير المشروع

مع تضخم إعداداتي العالمية بمعلومات غير ذات صلة بالمشروع، تحولت إلى استخدام قواعد على مستوى المستودع. في البداية، كان هذا يعني ملفات .cursorrules في جذور المستودعات (الآن تقليدي). أصبح هذا نهجي الأساسي، مما يتيح لي تخصيص قواعد مشروع كورسر لكل مشروع مع الحفاظ على معايير متسقة. اليوم، النهج الموصى به هو ملفات .cursor/index.mdc مع نوع القاعدة "Always".

المرحلة 3: قواعد مشروع كورسر الديناميكية المرتبطة بالسياق للمهام المتخصصة

عندما قدم كورسر IDE قواعد .cursor/*.mdc الديناميكية، أعدت هيكلة كل شيء. تُفعّل قواعد مشروع كورسر المرتبطة بالسياق هذه فقط عندما يقوم الذكاء الاصطناعي بمهام ذات صلة. سمح لي هذا بـ:

• الحفاظ على الإعدادات العالمية بسيطة وقابلة للتطبيق على نطاق واسع
• استخدام .cursor/index.mdc مع نوع القاعدة "Always" للمعايير على مستوى المشروع (يحل محل .cursorrules التقليدي)
• إنشاء ملفات .cursor/*.mdc مركزة للمهام المتخصصة

يوفر هذا النهج المتدرج توجيهًا في الوقت المناسب للذكاء الاصطناعي استنادًا إلى ما أعمل عليه حاليًا، متجاوزًا الضوضاء وتحسين أهمية مساعدته.

يعكس التطور فهمي المتزايد لكيفية التعاون بفعالية مع مساعدي الذكاء الاصطناعي - بدءًا من القواعد العامة والتنقيح التدريجي نحو قواعد مشروع كورسر المحددة بالمهام والمرتبطة بالسياق التي تزيد من فعالية الذكاء الاصطناعي.

مقارنة كاملة لمستويات قواعد مشروع كورسر: العالمية مقابل المستودع مقابل المرتبطة بالسياق

فيما يلي مقارنة سريعة للمستويات الثلاثة من قواعد مشروع كورسر في كورسر IDE:

الميزة	إعدادات IDE العالمية	قواعد المستودع (.cursor/index.mdc "Always")	قواعد مرتبطة بالسياق (.cursor/*.mdc)
النطاق	جميع المشاريع	مستودع محدد	مهام أو سياقات محددة
الرؤية	أنت فقط (إعدادات محلية)	الفريق بأكمله عبر المستودع	الفريق بأكمله عبر المستودع
الاستمرارية	تبقى عبر المشاريع	مرتبطة بالمستودع	مرتبطة بالمستودع
التفعيل	نشط دائمًا	نشط دائمًا للمستودع	فقط عندما يكون ذا صلة بالمهمة الحالية
الأفضل لـ	قواعد مشروع كورسر العالمية	أنماط هندسة المشروع	المعرفة المتخصصة بالمجال
كفاءة الرموز	منخفضة (موجودة دائمًا)	متوسطة (موجودة دائمًا للمشروع)	عالية (تُحمّل فقط عند الحاجة)
موقع الإعداد	واجهة إعدادات كورسر	ملف .cursor/index.mdc	دليل .cursor/rules/
قابلية النقل	يتطلب إعدادًا يدويًا على كل جهاز	تلقائي مع استنساخ المستودع	تلقائي مع استنساخ المستودع
دعم التراث	غير متاح	.cursorrules لا يزال يعمل (تراثي)	غير متاح

يتيح لك هذا النهج متعدد المستويات تحسين استخدام الرموز مع الحفاظ على التوجيه المتسق عبر سيناريوهات مختلفة.

إدارة إعدادات كورسر IDE المحلية بكفاءة

المفتاح هو تحقيق التوازن - قواعد قليلة جدًا والذكاء الاصطناعي لن يفهم تفضيلاتك؛ قواعد كثيرة جدًا وستضيع الرموز على سياق غير ذي صلة.

من المهم ملاحظة أن هذه الإعدادات مخزنة محليًا في تثبيت كورسر IDE الخاص بك. لن يرى زملاؤك هذه الإعدادات ما لم يقوموا بتكوينها على أجهزتهم الخاصة. أيضًا، إذا كنت تستخدم كورسر IDE على أجهزة كمبيوتر متعددة (مثل حسابات شخصية وعمل منفصلة)، ستحتاج إلى إعدادها يدويًا على كل تثبيت.

إنشاء ملفات .cursor/index.mdc على مستوى المستودع لفرق المشروع

للتكوين على مستوى المشروع:

1. أنشئ ملف .cursor/index.mdc في المستودع الخاص بك
2. اضبط نوع القاعدة على "Always" في واجهة كورسر (أو حدد يدوياً في الملف)
3. ابدأ بنظرة عامة موجزة عن المشروع (ما يفعله المشروع، المكدس التقني، إلخ)
4. وثّق أنماط الهندسة التي يجب أن يفهمها الذكاء الاصطناعي
5. أدرج اتفاقيات الكود المحددة لهذا المشروع
6. احتفظ بالملف تحت 100 سطر للاستخدام الأمثل للرموز

ملاحظة: ملفات .cursorrules التقليدية لا تزال تعمل ولكنها لم تعد النهج الموصى به.

قالب قواعد مشروع كورسر على مستوى المستودع

إليك قالبًا بسيطًا للبدء:

# المشروع: [اسم المشروع]

## نظرة عامة
- الغرض: [وصف موجز]
- التقنيات: [التقنيات الرئيسية]
- الهندسة: [النمط الرئيسي - MVC، الخدمات المصغرة، إلخ]

## أنماط الكود
- [سرد أنماط خاصة بالمشروع]

## متطلبات النمط
- [إرشادات النمط الخاصة بالمشروع]

بناء ملفات قواعد .mdc المرتبطة بالسياق للمهام المتخصصة

للتكوين المتقدم:

1. أنشئ دليل .cursor/rules/ في المستودع الخاص بك
2. أضف ملفات .mdc محددة لسياقات مختلفة
3. قم بتسمية الملفات بشكل وصفي بناءً على الغرض منها
4. احتفظ بكل ملف مركزًا على اهتمام محدد واحد
5. أدرج وصفًا موجزًا في أعلى كل ملف لمساعدة الذكاء الاصطناعي على فهم متى يطبق هذه القواعد

إنشاء القواعد: طرق الواجهة اليدوية مقابل واجهة كورسر IDE

يمكنك إنشاء هذه الملفات يدويًا، أو استخدام واجهة كورسر IDE:

1. اذهب إلى الإعدادات > القواعد
2. انقر على "إضافة قاعدة"
3. أدخل اسمًا ووصفًا لقاعدتك
4. أضف محتوى القاعدة المخصصة
5. احفظ القاعدة، وسينشئ كورسر ملف .mdc المناسب في المستودع الخاص بك

تعمل كلتا النهجين بشكل جيد بنفس القدر - إنشاء الملف اليدوي يمنحك المزيد من التحكم في هيكل الملف، بينما توفر واجهة كورسر تجربة أكثر توجيهًا.

مثال ملف قواعد كورسر لتطوير React

على سبيل المثال، قد يبدو ملف قواعد مكون React كما يلي:

# إرشادات مكون React

تنطبق هذه القواعد عند العمل مع مكونات React في هذا المشروع.

## هيكل المكون
- مكونات وظيفية مع واجهات TypeScript للخصائص
- خطافات مخصصة لإدارة الحالة المعقدة
- مكونات منسقة للتصميم

## اتفاقيات التسمية
- ملفات المكونات: PascalCase.tsx
- ملفات الخطاف: use[Name].ts
- ملفات التصميم: [name].styles.ts

فوائد قابلة للقياس من استخدام قواعد مشروع كورسر للترميز بمساعدة الذكاء الاصطناعي

بعد تنفيذ نظام قواعد مشروع كورسر متعدد المستويات هذا، رأيت تحسينات ملموسة عبر عدة أبعاد.

تحسين مقاييس جودة الكود من خلال قواعد مشروع كورسر المتسقة

كانت الفائدة الأكثر فورية هي جودة الكود المتسقة. من خلال ترميز تفضيلاتي في قواعد مشروع كورسر، ينتج الذكاء الاصطناعي كودًا:

• يتبع مبادئ البرمجة الوظيفية باستمرار
• ينفذ التعامل المناسب مع الأخطاء دون طلب
• يتضمن كتابة الأنواع المناسبة دون تذكير مستمر
• يحافظ على اتفاقيات التسمية المتسقة في كل مكان

يترجم هذا إلى تعليقات مراجعة أقل ووقت أقل يُقضى في إصلاحات النمط. شهد أحد المشاريع انخفاضًا بنسبة 50% في تعليقات طلبات السحب المتعلقة بالنمط بعد تنفيذ قواعد مشروع كورسر هذه.

تعزيز تعاون الفريق مع قواعد مشروع كورسر المشتركة

عند العمل مع الفرق، تخلق قواعد مشروع كورسر فهمًا مشتركًا:

• يفهم أعضاء الفريق الجدد التوقعات بسرعة من خلال ملفات القواعد على مستوى المستودع
• يتحسن التعاون متعدد الوظائف حيث يمكن لكل من المهندسين وغير المهندسين الرجوع إلى نفس القواعد
• تحدث مشاركة المعرفة تلقائيًا حيث يطبق الذكاء الاصطناعي أفضل الممارسات باستمرار

وجدت هذا مفيدًا بشكل خاص عند تأهيل المطورين المبتدئين - فهم يحصلون على ملاحظات فورية حول أفضل الممارسات دون انتظار مراجعات الكود.

مكاسب الإنتاجية من تفاعلات الذكاء الاصطناعي المحسنة في كورسر IDE

الأرقام تتحدث عن نفسها:

• حوالي 60% انخفاض في الوقت المستغرق في شرح معايير الكود لأعضاء الفريق الجدد
• حوالي 35% تقديم أسرع لطلبات السحب الأولية مع دورات مراجعة أقل
• حوالي 40% أقل من التزامات "إصلاح النمط" التي تشوش سجل git

لكن المقياس الأكثر قيمة كان النطاق الترددي العقلي. من خلال تفويض مخاوف النمط إلى الذكاء الاصطناعي، يمكن للمطورين التركيز على حل المشكلة الفعلية بدلاً من تذكر قواعد التنسيق.

تقنيات قواعد مشروع كورسر المتقدمة للمطورين المحترفين

عندما تصبح مرتاحًا مع هياكل القواعد الأساسية، جرّب هذه التقنيات المتقدمة لتنقيح تجربة المساعدة بالذكاء الاصطناعي بشكل أكبر.

قواعد مشروع كورسر المتخصصة بمهام محددة لسيناريوهات التطوير الشائعة

وجدت أن ملفات قواعد مشروع كورسر المتخصصة فعالة بشكل خاص لهذه السيناريوهات:

قواعد الاختبار (test-guidelines.mdc)

• أنماط تسمية الاختبارات
• إرشادات استراتيجية المحاكاة
• توقعات تغطية الاختبار

قواعد تكامل واجهة برمجة التطبيقات (api-standards.mdc)

• توقعات معالجة الأخطاء
• أنماط منطق إعادة المحاولة
• معايير تدفق المصادقة

قواعد إدارة الحالة (state-patterns.mdc)

• اتفاقيات تسمية إجراءات Redux
• إرشادات تطبيع الحالة
• أنماط التعامل مع الآثار الجانبية

من خلال تقسيم هذه الاهتمامات، يبقى كل ملف مركزًا ويُفعّل فقط عندما يكون ذا صلة بمهمتك الحالية.

تحسين استخدام رموز الذكاء الاصطناعي في قواعد مشروع كورسر

لتعظيم نافذة السياق الفعالة للذكاء الاصطناعي:

1. إعطاء الأولوية للحداثة: ضع القواعد الأكثر أهمية في بداية الملفات أو نهايتها
2. استخدام الهيكل الهرمي: ابدأ بالمبادئ العامة، ثم انتقل إلى التفاصيل
3. القضاء على التكرار: لا تكرر نفس القاعدة في عدة أماكن
4. استخدام لغة موجزة: اكتب القواعد في نقاط بدلاً من فقرات
5. الاستفادة من تنسيق markdown: استخدم العناوين للتمييز بين فئات القواعد

كقاعدة عامة، إذا تجاوز ملف القواعد 100 سطر، فمن المحتمل أنه يحاول القيام بالكثير ويجب تقسيمه إلى مكونات أكثر تركيزًا.

استكشاف مشكلات قواعد مشروع كورسر الشائعة وحلولها

عندما لا تنتج قواعد مشروع كورسر النتائج المتوقعة:

1. تعارضات القواعد: تحقق مما إذا كانت لديك إرشادات متناقضة عبر مستويات مختلفة
2. عامة جدًا: اجعل قواعد مشروع كورسر أكثر تحديدًا بأمثلة ملموسة
3. محددة جدًا: القواعد الضيقة للغاية قد لا تُعمم على سيناريوهات مماثلة
4. قيود الرموز: إذا كانت قواعد مشروع كورسر مبتورة، حدد الأولويات وبسّط
5. نقص السياق: قد يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى سياق ملف إضافي لتطبيق القواعد بشكل صحيح
6. زيادة القواعد: عندما تظهر الكثير من قواعد مشروع كورسر في نفس الحوار، يواجه النموذج صعوبة في تذكر واتباع جميعها في وقت واحد - أعط الأولوية للأهم منها

لقد وجدت أن مراجعة الكود المُنشأ مقابل قواعد مشروع كورسر الخاصة بي وتنقيحها بشكل تكراري يؤدي إلى تحسين مستمر في جودة المساعدة بالذكاء الاصطناعي.

كورسر IDE مقابل مساعدي الترميز بالذكاء الاصطناعي الآخرين: مقارنة نُهج التكوين

بينما يتمتع كورسر بنظام مصمم بشكل جيد للقواعد، تتمتع مساعدي الترميز بالذكاء الاصطناعي الأخرى بنهج مماثلة للتخصيص:

• يوفر GitHub Copilot ملف .github/copilot/settings.yml للتكوين على مستوى المشروع
• يمتلك JetBrains AI Assistant مقتطفات وقوالب على مستوى المشروع
• يدعم VS Code مع مختلف ملحقات الذكاء الاصطناعي إعدادات مساحة العمل وملفات التخصيص

اقتصاد الرموز: تعظيم أداء الذكاء الاصطناعي عبر جميع الأدوات

ما يوحد جميع هذه النهج هو مبدأ أساسي: تقليل استخدام الرموز ضروري للحصول على نتائج مثلى. بغض النظر عن مساعد الترميز بالذكاء الاصطناعي الذي تستخدمه، فإن توفير سياق كافٍ دون إغراق النموذج هو مفتاح النجاح.

يعمل اقتصاد الرموز بنفس الطريقة عبر جميع الأدوات المدعومة بـ LLM:

1. كل كلمة تضيفها إلى تعليماتك تستهلك رموزًا
2. الرموز المستخدمة للتعليمات تقلل من السياق المتاح لفهم الكود
3. التوجيه المطول بشكل مفرط يؤدي إلى عوائد متناقصة

لذا سواء كنت تستخدم نظام القواعد ثلاثي المستويات في كورسر أو خيارات التكوين لأداة أخرى، اسعَ دائمًا لأن تكون دقيقًا وموجزًا. ركز توجيهك على الأنماط والتفضيلات المحددة التي تهمك أكثر، ودع الذكاء الاصطناعي يتعامل مع الباقي.

الميزة الحقيقية ليست في أي أداة توفر معظم خيارات التخصيص، بل في مدى تفكيرك في استخدام الخيارات المتاحة لتوصيل توقعاتك دون إضاعة الرموز على الإطناب غير الضروري.

درس فيديو: شاهد تنفيذ قواعد كورسر IDE الكامل

إذا كنت تفضل التعلم البصري، فقد أنشأت درسًا شاملاً بالفيديو يوضح التنفيذ الكامل لنظام قواعد كورسر ثلاثي المستويات:

يغطي الفيديو:

• إعداد قواعد كورسر العامة في إعدادات كورسر IDE
• إنشاء ملفات قواعد خاصة بالمستودع: النهج الجديد .cursor/index.mdc مع Rule Type "Always" والنهج التقليدي .cursorrules (legacy)
• تنفيذ ملفات .cursor/*.mdc الحساسة للسياق للمهام المتخصصة
• إظهار كيف يعمل كل مستوى معًا لتحسين مساعدة الذكاء الاصطناعي
• استكشاف المشاكل الشائعة وإصلاحها وتحسين استخدام الرموز

ستشاهد سير العمل بأكمله قيد التنفيذ، من الإعداد الأولي إلى التكوينات متعددة المستويات المتقدمة التي تغير طريقة تعاونك مع مساعدي الذكاء الاصطناعي.