Reglas de Cursor IDE para IA: Guías para un Asistente de IA Especializado

Cursor IDE implementa tres niveles de reglas:

1. Reglas para IA en la configuración de Cursor IDE - reglas base que se aplican globalmente a todos los proyectos
2. Archivo .cursorrules en la raíz del repositorio - reglas específicas del proyecto
3. Archivos .cursor/rules/*.mdc - reglas dinámicas que solo se activan cuando la IA aborda tareas relevantes para su descripción

Aquí comparto mis reglas de cursor de nivel base - la configuración global que uso en Cursor IDE. Estas reglas forman la base de todo mi trabajo de desarrollo. Cuando se combinan con reglas a nivel de repositorio y reglas dinámicas, crean un sistema potente que mantiene la calidad del código mientras conserva mis prácticas de desarrollo consistentes.

Cómo configurar las reglas de Cursor para un rendimiento óptimo de codificación con IA

Cursor -> Configuración -> Configuración de Cursor -> Reglas para IA:

<cursorrules_instructions_to_the_dialog>

<cursorrules_code_style>
- Comentarios solo en inglés
- Preferir programación funcional sobre OOP
- Usar clases OOP separadas solo para conectores e interfaces a sistemas externos
- Escribir toda otra lógica con funciones puras (entrada/salida clara, sin cambios de estado ocultos)
- Las funciones SOLO deben modificar sus valores de retorno - nunca modificar parámetros de entrada, estado global o cualquier dato no retornado explícitamente
- Hacer cambios mínimos y enfocados
- Seguir los principios DRY, KISS y YAGNI
- Usar tipado estricto (retornos de funciones, variables) en todos los lenguajes
- Usar parámetros con nombre en llamadas a funciones cuando sea posible
- Sin código duplicado; verificar si alguna lógica ya está escrita antes de escribirla
- Evitar funciones envoltorio innecesarias sin un propósito claro
- Preferir colecciones fuertemente tipadas sobre genéricas cuando se trata de estructuras de datos complejas
- Considerar crear definiciones de tipo adecuadas para estructuras de datos no triviales
- Los tipos nativos están bien para estructuras de datos simples, pero usar modelos adecuados para las complejas
- Tratar de evitar usar variables sin tipo y tipos genéricos cuando sea posible
- Nunca usar valores de parámetros por defecto en definiciones de funciones - hacer todos los parámetros explícitos
</cursorrules_code_style>

<cursorrules_error_handling>
- Siempre lanzar errores explícitamente, nunca ignorarlos silenciosamente
- Si ocurre un error en cualquier parte lógica del código, lanzarlo inmediatamente y no continuar la ejecución
- Usar tipos de error específicos que indiquen claramente qué salió mal
- Evitar manejadores de excepciones generales que oculten la causa raíz
- Los mensajes de error deben ser claros y accionables
- Registrar errores con el contexto apropiado antes de lanzarlos
</cursorrules_error_handling>

<cursorrules_python_specifics>
- Preferir Pydantic sobre TypedDict para modelos de datos (ej., `class ContactData(BaseModel): ...`)
- Evitar `Any` y `@staticmethod`
- Usar `pyproject.toml` sobre `requirements.txt` cuando sea posible
- Para estructuras complejas, evitar colecciones genéricas como `List[Dict[str, Any]]`
- Lanzar excepciones específicas como `ValueError` o `TypeError` en lugar de `Exception` genérica
- Solo usar clases para clientes que conectan a sistemas externos (ej., `NotionClient`)
- Para lógica de negocio, usar funciones puras con cliente como primer parámetro: `def change(notion_client: NotionClient, param1: str, param2: int) -> Result:`
</cursorrules_python_specifics>

<cursorrules_typescript_specifics>
- Preferir interfaces sobre alias de tipo para formas de objetos complejos
- Usar objetos tipados para gestión de estado complejo
- Usar objetos Error con mensajes descriptivos: `throw new Error('Mensaje específico')`
- Aprovechar uniones discriminadas para escenarios de tipos complejos
</cursorrules_typescript_specifics>

<cursorrules_libraries_and_dependencies>
- Instalar en entornos virtuales, no globalmente
- Agregar a configuraciones de proyecto, no instalaciones individuales
- Usar exploración de código fuente para entendimiento
- Preferir gestión de dependencias a nivel de proyecto sobre instalación individual de paquetes:
  - BUENO: `pip install -r requirements.txt`
  - MEJOR: Usar `pyproject.toml` con empaquetado moderno de Python
- Al agregar dependencias, actualizar el archivo de configuración del proyecto apropiado, no solo el entorno
</cursorrules_libraries_and_dependencies>

<cursorrules_terminal_usage>
- Ejecutar `date` para tareas relacionadas con fechas
- Usar GitHub CLI con `printf` para texto multilínea:
  `git commit -m "$(printf "Título\n\n- Punto 1\n- Punto 2")"`
- Siempre usar comandos git diff no interactivos con: `git --no-pager diff` o `git diff | cat`. NO `git diff` o `git diff --cached`.
- Siempre preferir comandos con parámetros que no requieran interacción del usuario sobre los interactivos (usar flags, variables de entorno o archivos de configuración para evitar prompts)
</cursorrules_terminal_usage>

<cursorrules_planning_practices>
- El usuario puede pedirte que crees un plan para la implementación de una característica
- DEBES crear un directorio temporal
- DEBES crear un archivo markdown con el plan de la característica en el directorio temporal
- Este archivo de plan de característica debe contener las siguientes secciones:
  1. Visión general del estado actual relacionado con la característica
  2. Visión general del estado final de la característica
  3. Lista de todos los archivos a cambiar con descripción textual de qué cambiar (no código)
  4. Lista de verificación de todas las tareas que deben realizarse en estilo markdown de casillas de 2 niveles
- Este archivo de plan de característica DEBE ser minimalista y contener solo los cambios mínimos más importantes relacionados con la característica, todos los cambios adicionales pueden describirse como ideas en una sección adicional, pero NO DEBEN implementarse si el usuario no los solicitó
</cursorrules_planning_practices>

<cursorrules_repository_practices>
- Leer `README.md` si no hay archivo `.cursorrules`
- Resumir el proyecto antes de trabajar en él
</cursorrules_repository_practices>

<cursorrules_code_changes>
- DEBES respetar el estilo de código existente y los patrones si el usuario no especificó lo contrario
- DEBES sugerir solo cambios mínimos relacionados con el diálogo actual del usuario
- DEBES cambiar tan pocas líneas como sea posible al resolver el problema
- DEBES enfocarte solo en lo que el usuario está pidiendo en el diálogo actual, sin mejoras adicionales
- DEBES entender la base de código existente antes de sugerir cambios
- DEBES comenzar leyendo archivos relacionados y la base de código antes de sugerir cambios
</cursorrules_code_changes>

</cursorrules_instructions_to_the_dialog>

Maximizando la eficiencia con la estrategia de reglas de Cursor en múltiples niveles

Cuando trabajo con las funciones de IA de Cursor IDE, he descubierto que es crucial optimizar las reglas de cursor en los tres niveles. La clave es minimizar el número de tokens (símbolos) enviados al modelo de lenguaje en cada diálogo. Menos tokens para el contexto significa más capacidad para generar respuestas de calidad.

Para más información sobre cómo funcionan las reglas de cursor en Cursor, consulta la documentación oficial de Cursor sobre Reglas para IA.

Flujo de implementación en 3 pasos para las reglas de Cursor

1. Empezar solo con configuración a nivel de IDE
   Comienzo con la configuración global de Cursor IDE para establecer preferencias básicas. Esto me permite experimentar con diferentes formulaciones de reglas sin sobrecargar mis repositorios. Reservo este nivel para reglas de cursor verdaderamente universales que aplican a todo mi trabajo de codificación.

2. Mover las reglas de Cursor específicas del proyecto al nivel de repositorio
   Cuando identifico patrones específicos para una base de código particular o quiero compartir mis directrices de IA con compañeros de equipo, muevo estas reglas de cursor a un archivo .cursorrules en la raíz del repositorio. Esto crea un entendimiento compartido mientras mantengo mi configuración global sencilla.

3. Dividir en reglas de Cursor sensibles al contexto cuando sea necesario
   Si mi archivo .cursorrules se vuelve demasiado extenso, lo divido en archivos .cursor/*.mdc. Esto reduce el uso de tokens al activar solo las reglas de cursor relevantes cuando se necesitan. Es como darle al modelo de lenguaje más espacio mental para pensar en mi tarea específica en lugar de recordar un montón de directrices irrelevantes.

Mi objetivo es simple: en cualquier conversación con el asistente de IA, darle justo el contexto suficiente para ser útil sin desperdiciar su capacidad en información que no necesita en ese momento.

Ejemplos de reglas de Cursor en repositorios de producción reales

Para mostrar cómo implemento las reglas de cursor en diferentes proyectos, aquí hay algunos ejemplos reales:

Archivos .cursorrules a nivel de repositorio: estructura e implementación

Mis archivos .cursorrules funcionan como un README.md específicamente diseñado para asistentes de IA. Proporcionan contexto sobre el propósito del proyecto, la arquitectura y los patrones de codificación.

Ejemplos de repositorios de producción con reglas de Cursor

1. repo-to-text: Esta utilidad para convertir repositorios a texto incluye reglas que explican el propósito del proyecto, decisiones de arquitectura y patrones de código a seguir.

2. chatgpt-telegram-bot-telegraf: Para este bot de Telegram, las reglas se centran en la arquitectura del bot, patrones de uso de API y convenciones para manejar mensajes y comandos.

Archivos .cursor/*.mdc sensibles al contexto: cuándo y cómo usarlos

Cuando las reglas a nivel de repositorio se vuelven demasiado extensas, las divido en archivos .cursor/*.mdc específicos de contexto que solo se activan cuando son relevantes.

Ejemplo de implementación de reglas específicas para tareas

Un buen ejemplo es mi repositorio de sitio web personal: website-next-js/.cursor/rules/

En este repositorio, he creado archivos de reglas separados para:

• Flujos de trabajo de gestión de contenido
• Requisitos de optimización de imágenes
• Mejores prácticas de SEO
• Patrones de arquitectura de componentes
• Procedimientos de despliegue

Este enfoque mantiene a la IA enfocada y evita abrumarla con información irrelevante cuando estoy trabajando en tareas específicas.

Inclusión de reglas en medio del diálogo: limitaciones y mejores prácticas

Una limitación importante a tener en cuenta: las reglas .mdc sensibles al contexto funcionan mejor cuando se aplican al inicio de un nuevo diálogo. Si estás en medio de una conversación existente con Cursor IDE y de repente necesitas aplicar una regla especializada (como directrices de consulta de base de datos), la IA puede no acceder automáticamente a ese archivo de reglas. Esto ocurre porque Cursor ya ha establecido el contexto para tu conversación y no siempre reevalúa qué reglas aplicar en medio del diálogo.

En estas situaciones, menciono explícitamente la regla que necesito: "Por favor, sigue nuestras directrices de consulta de base de datos para esta tarea". Esto insta a Cursor a buscar y aplicar la regla relevante. Para tareas críticas que dependen de directrices específicas, encuentro que es más efectivo iniciar un diálogo nuevo donde Cursor detectará y aplicará automáticamente todas las reglas sensibles al contexto desde el principio.

Evolución de las reglas de Cursor: de configuración global a sistemas sensibles al contexto

Mi trayectoria con las reglas de cursor ha evolucionado a través de varias fases:

Fase 1: configuración global del IDE para reglas de Cursor universales

Comencé volcando todo en la configuración de Cursor IDE. Simple pero efectivo al principio. A medida que identifiqué más patrones en mi flujo de trabajo, estas reglas de cursor globales crecieron. Cada nuevo proyecto se benefició, pero la configuración eventualmente se volvió difícil de manejar - demasiadas reglas que no se aplicaban en todas partes.

Fase 2: reglas de Cursor específicas de repositorio para estándares de proyecto

A medida que mi configuración global se sobrecargaba con información irrelevante para el proyecto, cambié a usar archivos .cursorrules en las raíces de los repositorios. Este se convirtió en mi enfoque principal, permitiéndome personalizar las reglas de cursor para cada proyecto mientras mantenía estándares consistentes. Durante este tiempo, .cursorrules era la única opción para la configuración a nivel de repositorio.

Fase 3: reglas de Cursor dinámicas sensibles al contexto para tareas especializadas

Cuando Cursor IDE introdujo las reglas dinámicas .cursor/*.mdc, reestructuré todo. Estas reglas de cursor sensibles al contexto solo se activan cuando la IA está realizando tareas relevantes. Esto me permitió:

• Mantener la configuración global mínima y ampliamente aplicable
• Usar .cursorrules para estándares a nivel de proyecto
• Crear archivos .cursor/*.mdc enfocados para tareas especializadas

Este enfoque por capas proporciona orientación justo a tiempo a la IA basada en lo que estoy trabajando actualmente, eliminando el ruido y mejorando la relevancia de su asistencia.

La evolución refleja mi creciente comprensión de cómo colaborar efectivamente con asistentes de IA - comenzando de manera amplia y refinando progresivamente hacia reglas de cursor sensibles al contexto y específicas para tareas que maximizan la efectividad de la IA.

Comparación completa de los niveles de reglas de Cursor: Global vs Repositorio vs Sensible al contexto

Aquí hay una comparación rápida de los tres niveles de reglas de cursor en Cursor IDE:

Característica	Configuración global del IDE	Reglas de repositorio (.cursorrules)	Reglas sensibles al contexto (.cursor/*.mdc)
Alcance	Todos los proyectos	Repositorio específico	Tareas o contextos específicos
Visibilidad	Solo tú (configuración local)	Todo el equipo a través del repositorio	Todo el equipo a través del repositorio
Persistencia	Se mantiene a través de proyectos	Vinculada al repositorio	Vinculada al repositorio
Activación	Siempre activa	Siempre activa para el repositorio	Solo cuando es relevante para la tarea actual
Mejor para	Reglas de cursor universales	Patrones de arquitectura del proyecto	Conocimiento de dominio especializado
Eficiencia de tokens	Baja (siempre presente)	Media (siempre presente para el proyecto)	Alta (solo se carga cuando es necesario)
Ubicación de configuración	Interfaz de configuración de Cursor	Archivo raíz del repositorio	Directorio .cursor/rules/
Portabilidad	Requiere configuración manual en cada dispositivo	Automática con la clonación del repositorio	Automática con la clonación del repositorio

Este enfoque de múltiples niveles te permite optimizar el uso de tokens mientras mantienes una orientación consistente en diferentes escenarios.

Guía paso a paso: implementando reglas de Cursor en tu flujo de trabajo de desarrollo

Ahora que he compartido la teoría detrás de mi enfoque de las reglas de cursor, veamos cómo puedes implementar un sistema similar para tu propio trabajo de desarrollo.

Configurando reglas de Cursor globales para asistencia de IA

Para configurar tus propias reglas de cursor globales en Cursor IDE:

1. Abre Cursor IDE y ve a Configuración (botón de la esquina superior derecha)
2. Navega a Configuración de Cursor > Reglas para IA
3. Agrega tus directrices principales en la estructura formateada que viste anteriormente
4. Mantén las reglas de cursor globales enfocadas en estándares de codificación universales que apliquen a todos los proyectos
5. Prueba con instrucciones simples para ver cómo responde la IA a tus instrucciones

Gestionando eficientemente la configuración local de Cursor IDE

La clave es encontrar un equilibrio - muy pocas reglas y la IA no entenderá tus preferencias; demasiadas y desperdiciarás tokens en contexto irrelevante.

Es importante notar que esta configuración se almacena localmente en tu instalación de Cursor IDE. Tus colegas no verán esta configuración a menos que la configuren en sus propias máquinas. Además, si usas Cursor IDE en múltiples computadoras (como cuentas personales y de trabajo separadas), necesitarás configurarlas manualmente en cada instalación.

Creando archivos .cursorrules a nivel de repositorio para equipos de proyecto

Para la configuración a nivel de proyecto:

1. Crea un archivo .cursorrules en la raíz de tu repositorio
2. Comienza con una breve descripción general del proyecto (qué hace el proyecto, stack tecnológico, etc.)
3. Documenta patrones de arquitectura que la IA debería entender
4. Incluye convenciones de código específicas para este proyecto
5. Mantén el archivo por debajo de 100 líneas para un uso óptimo de tokens

Plantilla de reglas de repositorio para proyectos de Cursor IDE

Aquí hay una plantilla mínima para empezar:

# Proyecto: [Nombre del Proyecto]

## Visión general
- Propósito: [Breve descripción]
- Stack: [Tecnologías clave]
- Arquitectura: [Patrón clave - MVC, microservicios, etc.]

## Patrones de código
- [Lista de patrones específicos del proyecto]

## Requisitos de estilo
- [Directrices de estilo específicas del proyecto]

Creando archivos de reglas .mdc sensibles al contexto para tareas especializadas

Para una configuración más avanzada:

1. Crea un directorio .cursor/rules/ en tu repositorio
2. Agrega archivos .mdc específicos para diferentes contextos
3. Nombra los archivos de manera descriptiva basándote en su propósito
4. Mantén cada archivo enfocado en una preocupación específica
5. Incluye una breve descripción al principio de cada archivo para ayudar a la IA a entender cuándo aplicar estas reglas

Creando reglas de Cursor: métodos manual vs interfaz de IDE

Puedes crear estos archivos manualmente, o usar la interfaz de Cursor IDE:

1. Ve a Configuración > Reglas
2. Haz clic en "Agregar regla"
3. Ingresa un nombre y descripción para tu regla
4. Agrega el contenido de tu regla personalizada
5. Guarda la regla, y Cursor creará el archivo .mdc apropiado en tu repositorio

Ambos enfoques funcionan igualmente bien - la creación manual de archivos te da más control sobre la estructura del archivo, mientras que la interfaz de Cursor ofrece una experiencia más guiada.

Ejemplo de archivo de regla de Cursor para desarrollo de React

Por ejemplo, un archivo de reglas de componentes de React podría verse así:

# Directrices de componentes de React

Estas reglas se aplican cuando se trabaja con componentes de React en este proyecto.

## Estructura de componentes
- Componentes funcionales con interfaces TypeScript para props
- Hooks personalizados para gestión de estado complejo
- Styled components para estilización

## Convenciones de nombres
- Archivos de componentes: PascalCase.tsx
- Archivos de hooks: use[Nombre].ts
- Archivos de estilos: [nombre].styles.ts

Beneficios mensurables de usar reglas de Cursor para codificación asistida por IA

Después de implementar este sistema de reglas de cursor en múltiples niveles, he visto mejoras tangibles en varias dimensiones.

Mejora de métricas de calidad de código a través de reglas de Cursor consistentes

El beneficio más inmediato ha sido una calidad de código consistente. Al codificar mis preferencias en reglas de cursor, la IA genera código que:

• Sigue los principios de programación funcional de manera consistente
• Implementa un manejo de errores adecuado sin instrucciones explícitas
• Incluye tipado apropiado sin recordatorios constantes
• Mantiene convenciones de nomenclatura consistentes en todo el código

Esto se traduce en menos comentarios de revisión y menos tiempo dedicado a correcciones de estilo. Un proyecto vio una reducción del 50% en comentarios de PR relacionados con el estilo después de implementar estas reglas de cursor.

Colaboración de equipo mejorada con reglas de Cursor compartidas

Cuando trabajo con equipos, las reglas de cursor crean un entendimiento compartido:

• Los nuevos miembros del equipo entienden rápidamente las expectativas a través del archivo .cursorrules
• La colaboración multifuncional mejora ya que tanto ingenieros como no ingenieros pueden hacer referencia a las mismas reglas
• El intercambio de conocimientos ocurre automáticamente a medida que la IA aplica las mejores prácticas de forma consistente

He encontrado esto especialmente valioso al incorporar desarrolladores junior - reciben retroalimentación inmediata sobre las mejores prácticas sin esperar a las revisiones de código.

Ganancias de productividad por interacciones optimizadas con la IA de Cursor IDE

Los números hablan por sí mismos:

• Alrededor del 60% de reducción en el tiempo dedicado a explicar estándares de código a nuevos miembros del equipo
• Alrededor del 35% más rápido en envíos iniciales de PR con menos ciclos de revisión
• Alrededor del 40% menos de commits de "corrección de estilo" desordenando el historial de git

Pero la métrica más valiosa ha sido el ancho de banda mental. Al descargar las preocupaciones de estilo a la IA, los desarrolladores pueden concentrarse en resolver el problema real en lugar de recordar reglas de formato.

Técnicas avanzadas de reglas de Cursor para desarrolladores profesionales

A medida que te sientas cómodo con las estructuras básicas de reglas, prueba estas técnicas avanzadas para refinar aún más tu experiencia de asistencia de IA.

Reglas de Cursor específicas para tareas especializadas en escenarios comunes de desarrollo

He encontrado que los archivos de reglas de cursor especializados son particularmente efectivos para estos escenarios:

Reglas de pruebas (directrices-pruebas.mdc)

• Patrones de nomenclatura de pruebas
• Directrices de estrategia de mocking
• Expectativas de cobertura de pruebas

Reglas de integración de API (estandares-api.mdc)

• Expectativas de manejo de errores
• Patrones de lógica de reintentos
• Estándares de flujo de autenticación

Reglas de gestión de estado (patrones-estado.mdc)

• Convenciones de nomenclatura de acciones Redux
• Directrices de normalización de estado
• Patrones de manejo de efectos secundarios

Al dividir estas preocupaciones, cada archivo se mantiene enfocado y solo se activa cuando es relevante para tu tarea actual.

Optimizando el uso de tokens de IA en reglas de Cursor

Para maximizar la ventana de contexto efectiva de la IA:

1. Prioriza la recencia: Coloca las reglas más importantes al principio o al final de los archivos
2. Usa estructura jerárquica: Comienza con principios generales, luego pasa a los específicos
3. Elimina la redundancia: No repitas la misma regla en múltiples lugares
4. Usa lenguaje conciso: Escribe reglas en viñetas en lugar de párrafos
5. Aprovecha el formato markdown: Usa encabezados para distinguir entre categorías de reglas

Como regla general, si un archivo de reglas excede las 100 líneas, probablemente está tratando de hacer demasiado y debería dividirse en componentes más enfocados.

Solución de problemas comunes de reglas de Cursor y soluciones

Cuando tus reglas de cursor no producen los resultados esperados:

1. Conflictos de reglas: Verifica si tienes directrices contradictorias en diferentes niveles
2. Demasiado genéricas: Haz las reglas de cursor más específicas con ejemplos concretos
3. Demasiado específicas: Las reglas excesivamente estrechas podrían no generalizarse a escenarios similares
4. Limitaciones de tokens: Si las reglas de cursor están siendo truncadas, prioriza y simplifica
5. Contexto faltante: La IA podría necesitar contexto de archivo adicional para aplicar las reglas correctamente
6. Sobrecarga de reglas: Cuando demasiadas reglas de cursor aparecen en el mismo diálogo, el modelo tiene dificultades para recordar y seguir todas ellas simultáneamente - prioriza las más importantes

He descubierto que revisar el código generado con mis reglas de cursor y refinarlas iterativamente conduce a una mejora continua en la calidad de la asistencia de IA.

Cursor IDE vs otros asistentes de codificación con IA: comparación de enfoques de configuración

Aunque Cursor tiene un sistema particularmente bien diseñado para reglas, otros asistentes de codificación con IA tienen enfoques similares para la personalización:

• GitHub Copilot ofrece .github/copilot/settings.yml para configuración a nivel de proyecto
• JetBrains AI Assistant tiene fragmentos y plantillas a nivel de proyecto
• VS Code con varias extensiones de IA admite configuraciones de espacio de trabajo y archivos de personalización

La economía de tokens: maximizando el rendimiento de IA en todas las herramientas

Lo que une todos estos enfoques es un principio fundamental: minimizar el uso de tokens es esencial para obtener resultados óptimos. Independientemente de qué asistente de codificación con IA utilices, proporcionar justo el contexto suficiente sin abrumar al modelo es la clave del éxito.

La economía de tokens funciona de la misma manera en todas las herramientas basadas en LLM:

1. Cada palabra que agregas a tus instrucciones consume tokens
2. Los tokens utilizados para instrucciones reducen el contexto disponible para la comprensión del código
3. Una guía extremadamente verbosa conduce a rendimientos decrecientes

Así que ya sea que estés usando el sistema de reglas de tres niveles de Cursor u opciones de configuración de otra herramienta, siempre apunta a ser preciso y conciso. Enfoca tu guía en los patrones y preferencias específicos que más importan, y deja que la IA maneje el resto.

La verdadera ventaja no está en qué herramienta proporciona más opciones de personalización, sino en cómo utilizas cuidadosamente las opciones disponibles para comunicar tus expectativas sin desperdiciar tokens en verbosidad innecesaria.