Devin Cursor Rules: Cursor und Windsurfing für Devin verbessert

Allgemeine Einführung

Devin Cursor Rules ist ein Open-Source-Projekt, das darauf abzielt, die integrierten Entwicklungsumgebungen (IDEs) Cursor und Windsurf durch Profile und Werkzeuge um fortschrittliche, Devin-ähnliche KI-Funktionen zu erweitern. Das Projekt bietet Prozessplanung, Selbstevolution, erweiterte Werkzeugnutzung (z.B. Web-Browsing, Suche, LLM-gesteuerte Analyse) und andere Funktionen, um Entwicklern zu helfen, eine effizientere Aufgabenverwaltung und automatisierte Ausführung im Entwicklungsprozess zu erreichen. Sowohl Cursor- als auch Windsurf-Benutzer können ihre IDE mit einfachen Konfigurations- und Installationsschritten schnell in ein leistungsstarkes Entwicklungswerkzeug verwandeln.

Funktionsliste

• Prozessplanung und SelbstentwicklungHigh-Level-Analyse von Aufgaben, Aufgabenzerlegung und strategische Planung durch fortgeschrittene KI-Modellierung.
• Erweiterte WerkzeugnutzungUnterstützung für Web-Browsing, Suchmaschinenintegration und LLM-gesteuerte Textanalyse.
• Automatisierte UmsetzungSpeziell für Windsurf-Benutzer, die in Docker-Containern arbeiten, um die Ausführung von Aufgaben zu automatisieren.
• Unterstützung von Multi-Agenten-SystemenCursor: Experimentelle Unterstützung für die Erweiterung von Cursor um eine Zwei-Agenten-Architektur (Planer und Executor).
• integrierter TestUmfassende Unit-Tests sorgen für die Stabilität und Zuverlässigkeit aller Tools.

Hilfe verwenden

Installationsschritte

1. Erstellen einer virtuellen Python-Umgebung::

   python3 -m venv venv
source venv/bin/activate  # Unix/macOS
.\venv\Scripts\activate  # Windows

2. Umgebungsvariablen konfigurieren::

   cp .env.example .env
# 编辑.env文件，添加API密钥和配置

3. Installation von Abhängigkeiten::

   pip install -r requirements.txt
python -m playwright install chromium  # 安装Playwright的Chromium浏览器

Anweisungen für den Gebrauch

Für Cursor-Benutzer:

• Oberbefehlshaber (Militär).cursorrulesDie Datei wird in den Projektordner kopiert, und die Datei wird automatisch geladen.

Für Windsurfer:

• ausnutzen.windsurfrulesim Gesang antwortenscratchpad.mdDatei, die eine ähnliche Funktionalität implementiert.

Nutzung von Multi-Agenten-Systemen

1. Wechsel zu einem Multi-Agenten-Zweig:

   git checkout multi-agent

2. Das System koordiniert automatisch die Rollen des Planers und des Ausführenden:
   • Planer: Verwendungtools/plan_exec_llm.pyDurchführung von Analysen auf hohem Niveau.
   • Vollstrecker: durchscratchpadErledigen Sie Aufgaben und geben Sie Feedback.

Prüfung (Maschinen usw.)

• Stellen Sie sicher, dass es in einer virtuellen Umgebung läuft:

  source venv/bin/activate  # Unix/macOS
.\venv\Scripts\activate  # Windows

• Führen Sie alle Tests durch:

  PYTHONPATH=. python -m unittest discover tests/

Funktion Betriebsablauf

1. Prozessplanung und Selbstentwicklung::
   • Der Planer ist für die Analyse auf hoher Ebene und die Aufschlüsselung der Aufgaben zuständig.
   • Executors führen bestimmte Aufgaben aus, führen Tests durch und arbeiten an Implementierungsdetails.
   • Optimierung der Aufgabenausführung durch einen kontinuierlichen Kommunikationszyklus.
2. Erweiterte Werkzeugnutzung::
   • Unterstützt das Surfen im Internet und die Integration von Suchmaschinen, um einen breiteren Zugang zu Informationen zu ermöglichen.
   • LLM-gesteuerte Textanalyse zur Verbesserung der Textverarbeitung und -analyse.
3. Automatisierte Umsetzung::
   • Besonders geeignet für Windsurf-Benutzer zur Automatisierung der Aufgabenausführung über Docker-Container.
4. Multi-Agenten-System::
   • Effizientere Aufgabenverwaltung und Problemlösung durch eine Zwei-Agenten-Architektur (Planer und Ausführender).
   • Bereitstellung detaillierter Rückmeldungen und Einblicke in die Umsetzung, um die Aufgabenausführung kontinuierlich zu optimieren.