引言：从"AI瞎写"到"精准交付"的实战手册

最近带团队做一个电商后台重构，让AI帮忙开发用户权限模块，结果差点把我送走——AI上来就直接写代码，完全没考虑我们现有架构的权限模型；改了三次还是不对，一问才发现它连数据库表结构都没搞清楚。这种"需求对齐靠猜、代码质量靠蒙"的开发模式，相信很多用过AI编程的同学都感同身受。

直到半年前接触了TRAE的规则配置功能，我才找到破局之道：用6A工作流管项目流程，用5S规则规范个人执行，两者结合让AI从"野生程序员"变身"可控助手"。今天就把这套实战经验分享出来，带你彻底摆脱AI开发的混乱状态。

一、什么是Rules：让AI"听话"的底层逻辑

很多人把TRAE的Rules功能简单理解为"提示词模板"，这就大错特错了！Rules 是一项强大的代码规范管理工具 ，它允许团队或开发者自定义并强制执行代码风格和最佳实践。它解决了三个核心痛点：

1. 告别重复指令疲劳

刚开始用AI时，我每天要重复输入"用Python 3.9语法"“遵循PEP8规范”“注释要包含参数校验说明”，直到配置了Rules，这些要求被"固化"到AI行为中。现在不管是新同事还是老员工，调用AI时都不用再强调基础规范，效率直接提升40%。

2. 实现"千人千面"的个性化适配

我带的团队里，前端同学喜欢AI给出"代码+效果图"的完整方案，后端同学只要"核心逻辑+测试用例"。通过个人Rules区分这些偏好后，AI输出的内容精准度提高了80%，再也不会出现"前端要UI示例，AI只给代码"的尴尬。

3. 构建"项目级"的约束边界

去年做支付系统时，AI擅自使用了已废弃的requests库旧API，导致线上bug。现在通过项目Rules明确"禁止使用requests<2.25.0版本"，这类问题直接从源头杜绝。规则就像给AI装了"护栏"，确保它在安全范围内发挥能力。

二、TRAE规则配置使用指南：从"配置"到"生效"的全流程

TRAE IDE（0.5.1+版本）支持两类规则，我总结为"个人规则定风格，项目规则定标准"，两者配合使用效果最佳。

ps：规则冲突怎么办？
遇到"个人规则要求简洁，项目规则要求详细"的冲突时，TRAE会优先遵循项目规则。我的建议是：个人规则聚焦表达风格，项目规则专注技术约束，这样能从根本上减少冲突。

三、6A工作流项目规则：给AI套上"项目管理紧箍咒"

6A工作流（Align-Architect-Atomize-Approve-Automate-Assess）是TRAE最核心的项目规则体系，本质是通过标准化流程让AI"不敢偷懒、不能瞎写"。我带团队落地3个月，项目返工率直接从40%降到5%，这背后每个阶段都有"反AI偷懒"的小心机。

1. 6A工作流项目规则介绍

阶段1：Align（对齐）

把模糊需求锤成"钢印级"规范，杜绝AI"我以为"式开发。 记住：需求边界不清，后面全是坑。

阶段2：Architect（架构）

从共识文档到系统架构，Align阶段确认需求后，AI会自动生成DESIGN_任务名.md，用mermaid画架构图，拒绝AI"拍脑袋写代码"。

阶段3：Atomize（原子化）

拆分任务到AI"不可能失败"的粒度，复杂任务拆成20行内代码块。

阶段4：Approve（审批）

拿着TASK_任务名.md逐条检查，重点看"验收标准是否可测试"——比如"用户注册接口"不能写"功能正常"，必须写"输入重复手机号返回code=1001错误"

阶段5：Automate（自动化执行）

AI按任务顺序执行，每写完一个函数必须先写单元测试（我加了规则：测试不通过不准提交代码）

阶段6：Assess（评估）

最终生成FINAL_任务名.md，包含代码质量评分（用SonarQube扫描）、测试覆盖率（要求≥80%）、遗留TODO（比如"性能优化待后续迭代"）

2. 附6A工作流项目规则：project_rules.md（即拿即用）

下载地址：TRAE通用开发规则配置之6A工作流项目规则和敏捷开发5S个人规则

四、5S敏捷开发个人规则：让自己成为"AI驯兽师"

6A解决了项目流程问题，但个人执行不到位还是白搭。我总结的5S个人规则，专治"AI依赖症"和"开发拖延症"。

1. 5S敏捷开发个人规则介绍

1S：文档管理（核心中的核心）

血泪教训：去年有个项目文档没及时更新，接手的同事不知道"用户表已添加last_login字段"，结果新功能上线直接报错。现在我团队强制：

• 创建时机：新项目第一天必须建说明文档.md，包含"项目规划+实施方案+进度记录"
• 更新要求：每次开发前先读文档，改一行代码就同步更新文档，完成任务后必须写"结果说明"

2S：开发流程（顺序化思考，拒绝跳步）

用分析法拆解需求，比如开发"商品列表页"：

1. 先写接口文档（输入参数、返回格式）
2. 再写单元测试（边界条件：空列表、分页越界）
3. 最后实现功能

关键原则：完成一个任务打勾一个，绝不允许"这个功能差不多了，先做下个"。我见过有人同时开5个文件改代码，最后自己都不知道改了啥。

3S：问题解决（官方文档是爹，搜索引擎是儿子）

AI不是万能的！上次遇到Python的asyncio问题，AI给的代码有bug，查也没解决。最后翻Python官方文档才发现是"事件循环策略"用错了。现在我定了规矩：

• 技术问题先查，解决不了必须翻官方文档（Python查Python.org，Java查Oracle）
• 严禁"百度一下复制粘贴"，谁用非官方方案谁背锅

4S：执行约束（三大"绝不允许"）

这是我从军队管理学来的——用铁律杜绝侥幸心理：

1. 绝不允许项目延期：提前3天识别风险，延期必须同步更新文档并说明原因
2. 绝不允许超出计划：加功能可以，但必须先改规划文档，评估影响
3. 绝不允许出错：编译错误、测试不通过、文档不一致，这三类错误零容忍

5S：环境与输出（细节决定成败）

• 开发环境：例如全团队统一用Windows（避免Linux/macOS路径分隔符坑），IDE插件版本锁定（比如Prettier用2.8.0）
• 代码输出：所有函数必须加注释，格式固定为：

  def login(username: str, password: str) -> dict:  """  用户登录接口  :param username: 用户名（长度6-20位）  :param password: 密码（包含大小写+数字）  :return: {code:0,data:{token:str,user:dict}}  """  
  

2.附5S敏捷开发个人规则：user_rules.md（即拿即用）

下载地址：TRAE通用开发规则配置之6A工作流项目规则和敏捷开发5S个人规则

五、6A+5S协同：1+1>10的实战效果

单独用6A或5S效果有限，但结合起来简直是"降维打击"。我带的电商项目用这套组合拳后：

• 返工率：从40%→5%（Align阶段解决需求偏差，5S文档避免信息断层）
• 开发效率：单人日产出从3个功能点→8个（Atomize拆分后AI执行更快，5S顺序执行减少切换成本）
• 代码质量：SonarQube问题数从平均20个/千行→3个（Automate阶段强制测试，5S约束注释规范）

举个真实案例：最近开发"优惠券系统"，6A确保架构对齐现有营销系统，5S让每个开发按"文档→测试→代码"顺序执行，结果提前5天上线，零bug。

六、常见问题

Q：6A 工作流会不会太复杂？小项目能用吗？
A：初期可能感觉步骤多，但相比后期的返工和维护成本，绝对值得！而且 AI 会自动执行，你只需要确认关键节点。

Q：适合什么规模的项目？
A：从小功能到大项目都适用。小项目可以简化某些阶段，大项目则能充分发挥威力。

Q：如何说服团队使用？
A：先在一个小项目上试用，效果立竿见影，自然就能说服大家。

结语：从"被AI带跑"到"驾驭AI"

工欲善其事，必先利其器。AI编程的终极目标不是让AI替我们干活，而是用规则把AI变成"超级工具"。

6A工作流管项目流程，5S个人规则管执行细节，两者结合才能真正释放AI威力。 通过系统化的流程管理，我们可以：

✅ 让 AI 按照专业流程工作
✅ 确保需求理解准确无误
✅ 保证代码质量和可维护性
✅ 建立完善的文档体系
✅ 实现高效的团队协作

最后送大家一句话：好的AI助手不是天生的，是调教出来的。现在就打开Trae IDE，配置你的第一条规则吧！