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
- Erstellen einer virtuellen Python-Umgebung::
python3 -m venv venv
Quelle venv/bin/aktivieren # Unix/macOS
. \venv/skripte/aktivieren # Windows
- Umgebungsvariablen konfigurieren::
cp .env.example .env
# Bearbeiten Sie die .env-Datei, um den API-Schlüssel und die Konfiguration hinzuzufügen
- Installation von Abhängigkeiten::
pip install -r anforderungen.txt
python -m playwright install chromium # Installieren des Chromium-Browsers von Playwright
Anweisungen für den Gebrauch
Für Cursor-Benutzer:
- Oberbefehlshaber (Militär)
.cursorrules
Die Datei wird in den Projektordner kopiert, und die Datei wird automatisch geladen.
Für Windsurfer:
- ausnutzen
.windsurfrules
im Gesang antwortenscratchpad.md
Datei, die eine ähnliche Funktionalität implementiert.
Nutzung von Multi-Agenten-Systemen
- Wechsel zu einem Multi-Agenten-Zweig:
git checkout multi-agent
- Das System koordiniert automatisch die Rollen des Planers und des Ausführenden:
- Planer: Verwendung
tools/plan_exec_llm.py
Durchführung von Analysen auf hohem Niveau. - Vollstrecker: durch
Scratchpad
Erledigen Sie Aufgaben und geben Sie Feedback.
- Planer: Verwendung
Prüfung (Maschinen usw.)
- Stellen Sie sicher, dass es in einer virtuellen Umgebung läuft:
Quelle venv/bin/aktivieren # Unix/macOS
. \venv/bin/aktivieren # Windows
- Führen Sie alle Tests durch:
PYTHONPATH=. python -m unittest discover tests/
Funktion Betriebsablauf
- 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.
- 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.
- Automatisierte Umsetzung::
- Besonders geeignet für Windsurf-Benutzer zur Automatisierung der Aufgabenausführung über Docker-Container.
- 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.