引言：從"AI瞎寫"到"精準交付"的實戰手冊

最近帶團隊做一個電商后臺重構，讓AI幫忙開發用戶權限模塊，結果差點把我送走——AI上來就直接寫代碼，完全沒考慮我們現有架構的權限模型；改了三次還是不對，一問才發現它連數據庫表結構都沒搞清楚。這種"需求對齊靠猜、代碼質量靠蒙"的開發模式，相信很多用過AI編程的同學都感同身受。

直到半年前接觸了TRAE的規則配置功能，我才找到破局之道：用6A工作流管項目流程，用5S規則規范個人執行，兩者結合讓AI從"野生程序員"變身"可控助手"。今天就把這套實戰經驗分享出來，帶你徹底擺脫AI開發的混亂狀態。

一、什么是Rules：讓AI"聽話"的底層邏輯

很多人把TRAE的Rules功能簡單理解為"提示詞模板"，這就大錯特錯了！Rules 是一項強大的代碼規范管理工具 ，它允許團隊或開發者自定義并強制執行代碼風格和最佳實踐。它解決了三個核心痛點：

1. 告別重復指令疲勞

剛開始用AI時，我每天要重復輸入"用Python 3.9語法"“遵循PEP8規范”“注釋要包含參數校驗說明”，直到配置了Rules，這些要求被"固化"到AI行為中。現在不管是新同事還是老員工，調用AI時都不用再強調基礎規范，效率直接提升40%。

2. 實現"千人千面"的個性化適配

我帶的團隊里，前端同學喜歡AI給出"代碼+效果圖"的完整方案，后端同學只要"核心邏輯+測試用例"。通過個人Rules區分這些偏好后，AI輸出的內容精準度提高了80%，再也不會出現"前端要UI示例，AI只給代碼"的尷尬。

3. 構建"項目級"的約束邊界

去年做支付系統時，AI擅自使用了已廢棄的requests庫舊API，導致線上bug。現在通過項目Rules明確"禁止使用requests<2.25.0版本"，這類問題直接從源頭杜絕。規則就像給AI裝了"護欄"，確保它在安全范圍內發揮能力。

二、TRAE規則配置使用指南：從"配置"到"生效"的全流程

TRAE IDE（0.5.1+版本）支持兩類規則，我總結為"個人規則定風格，項目規則定標準"，兩者配合使用效果最佳。

ps：規則沖突怎么辦？
遇到"個人規則要求簡潔，項目規則要求詳細"的沖突時，TRAE會優先遵循項目規則。我的建議是：個人規則聚焦表達風格，項目規則專注技術約束，這樣能從根本上減少沖突。

三、6A工作流項目規則：給AI套上"項目管理緊箍咒"

6A工作流（Align-Architect-Atomize-Approve-Automate-Assess）是TRAE最核心的項目規則體系，本質是通過標準化流程讓AI"不敢偷懶、不能瞎寫"。我帶團隊落地3個月，項目返工率直接從40%降到5%，這背后每個階段都有"反AI偷懶"的小心機。

1. 6A工作流項目規則介紹

階段1：Align（對齊）

把模糊需求錘成"鋼印級"規范，杜絕AI"我以為"式開發。 記住：需求邊界不清，后面全是坑。

階段2：Architect（架構）

從共識文檔到系統架構，Align階段確認需求后，AI會自動生成DESIGN_任務名.md，用mermaid畫架構圖，拒絕AI"拍腦袋寫代碼"。

階段3：Atomize（原子化）

拆分任務到AI"不可能失敗"的粒度，復雜任務拆成20行內代碼塊。

階段4：Approve（審批）

拿著TASK_任務名.md逐條檢查，重點看"驗收標準是否可測試"——比如"用戶注冊接口"不能寫"功能正常"，必須寫"輸入重復手機號返回code=1001錯誤"

階段5：Automate（自動化執行）

AI按任務順序執行，每寫完一個函數必須先寫單元測試（我加了規則：測試不通過不準提交代碼）

階段6：Assess（評估）

最終生成FINAL_任務名.md，包含代碼質量評分（用SonarQube掃描）、測試覆蓋率（要求≥80%）、遺留TODO（比如"性能優化待后續迭代"）

2. 附6A工作流項目規則：project_rules.md（即拿即用）

下載地址：TRAE通用開發規則配置之6A工作流項目規則和敏捷開發5S個人規則

四、5S敏捷開發個人規則：讓自己成為"AI馴獸師"

6A解決了項目流程問題，但個人執行不到位還是白搭。我總結的5S個人規則，專治"AI依賴癥"和"開發拖延癥"。

1. 5S敏捷開發個人規則介紹

1S：文檔管理（核心中的核心）

血淚教訓：去年有個項目文檔沒及時更新，接手的同事不知道"用戶表已添加last_login字段"，結果新功能上線直接報錯。現在我團隊強制：

• 創建時機：新項目第一天必須建說明文檔.md，包含"項目規劃+實施方案+進度記錄"
• 更新要求：每次開發前先讀文檔，改一行代碼就同步更新文檔，完成任務后必須寫"結果說明"

2S：開發流程（順序化思考，拒絕跳步）

用分析法拆解需求，比如開發"商品列表頁"：

1. 先寫接口文檔（輸入參數、返回格式）
2. 再寫單元測試（邊界條件：空列表、分頁越界）
3. 最后實現功能

關鍵原則：完成一個任務打勾一個，絕不允許"這個功能差不多了，先做下個"。我見過有人同時開5個文件改代碼，最后自己都不知道改了啥。

3S：問題解決（官方文檔是爹，搜索引擎是兒子）

AI不是萬能的！上次遇到Python的asyncio問題，AI給的代碼有bug，查也沒解決。最后翻Python官方文檔才發現是"事件循環策略"用錯了。現在我定了規矩：

• 技術問題先查，解決不了必須翻官方文檔（Python查Python.org，Java查Oracle）
• 嚴禁"百度一下復制粘貼"，誰用非官方方案誰背鍋

4S：執行約束（三大"絕不允許"）

這是我從軍隊管理學來的——用鐵律杜絕僥幸心理：

1. 絕不允許項目延期：提前3天識別風險，延期必須同步更新文檔并說明原因
2. 絕不允許超出計劃：加功能可以，但必須先改規劃文檔，評估影響
3. 絕不允許出錯：編譯錯誤、測試不通過、文檔不一致，這三類錯誤零容忍

5S：環境與輸出（細節決定成敗）

• 開發環境：例如全團隊統一用Windows（避免Linux/macOS路徑分隔符坑），IDE插件版本鎖定（比如Prettier用2.8.0）
• 代碼輸出：所有函數必須加注釋，格式固定為：

  def login(username: str, password: str) -> dict:  """  用戶登錄接口  :param username: 用戶名（長度6-20位）  :param password: 密碼（包含大小寫+數字）  :return: {code:0,data:{token:str,user:dict}}  """  
  

2.附5S敏捷開發個人規則：user_rules.md（即拿即用）

下載地址：TRAE通用開發規則配置之6A工作流項目規則和敏捷開發5S個人規則

五、6A+5S協同：1+1>10的實戰效果

單獨用6A或5S效果有限，但結合起來簡直是"降維打擊"。我帶的電商項目用這套組合拳后：

• 返工率：從40%→5%（Align階段解決需求偏差，5S文檔避免信息斷層）
• 開發效率：單人日產出從3個功能點→8個（Atomize拆分后AI執行更快，5S順序執行減少切換成本）
• 代碼質量：SonarQube問題數從平均20個/千行→3個（Automate階段強制測試，5S約束注釋規范）

舉個真實案例：最近開發"優惠券系統"，6A確保架構對齊現有營銷系統，5S讓每個開發按"文檔→測試→代碼"順序執行，結果提前5天上線，零bug。

六、常見問題

Q：6A 工作流會不會太復雜？小項目能用嗎？
A：初期可能感覺步驟多，但相比后期的返工和維護成本，絕對值得！而且 AI 會自動執行，你只需要確認關鍵節點。

Q：適合什么規模的項目？
A：從小功能到大項目都適用。小項目可以簡化某些階段，大項目則能充分發揮威力。

Q：如何說服團隊使用？
A：先在一個小項目上試用，效果立竿見影，自然就能說服大家。

結語：從"被AI帶跑"到"駕馭AI"

工欲善其事，必先利其器。AI編程的終極目標不是讓AI替我們干活，而是用規則把AI變成"超級工具"。

6A工作流管項目流程，5S個人規則管執行細節，兩者結合才能真正釋放AI威力。 通過系統化的流程管理，我們可以：

? 讓 AI 按照專業流程工作
? 確保需求理解準確無誤
? 保證代碼質量和可維護性
? 建立完善的文檔體系
? 實現高效的團隊協作

最后送大家一句話：好的AI助手不是天生的，是調教出來的。現在就打開Trae IDE，配置你的第一條規則吧！