Devin.cursorrules: Mejorando la Experiencia de Desarrollo de Cursor IDE, Haciendo de Cursor/Windsurf un Asistente de Programación Inteligente similar a Devin.

Introducción general

Devin.cursorrules es un innovador proyecto de código abierto diseñado para convertir los asequibles IDEs Cursor o Windsurf (~$20) en potentes asistentes de programación de IA como Devin. El proyecto proporciona un conjunto completo de perfiles y herramientas que pueden infundir en el IDE la funcionalidad de la IA del agente inteligente para mejorar significativamente la eficiencia del desarrollo. Las características principales incluyen la planificación inteligente de procesos, capacidades de auto-evolución, uso extendido de herramientas (con soporte para navegación web, búsqueda y análisis basado en LLM) y ejecución automatizada en contenedores Docker (para usuarios de Windsurf). El proyecto tiene licencia MIT, lo que permite a los desarrolladores utilizarlo y modificarlo libremente. Con una sencilla configuración, los desarrolladores pueden convertir el IDE básico en una potente herramienta de desarrollo con funciones avanzadas de asistente de IA en tan solo un minuto.

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Proceso de ampliación de SVG

Lista de funciones

• Planificación inteligente de procesos y capacidad de autoevolución
• Web crawler (basado en Playwright, compatible con JavaScript)
• Integración de motores de búsqueda (búsqueda integrada en DuckDuckGo)
• Análisis de texto basado en LLM (compatible con modelos personalizados)
• Entorno de ejecución automatizado (compatibilidad con contenedores Docker Windsurf)
• Conjunto completo de pruebas unitarias
• Compatibilidad multiplataforma (Windows/Unix/macOS)
• Sistema modular de integración de herramientas
• Extracción y tratamiento avanzados de contenidos web
• Procesamiento asíncrono y concurrente de solicitudes
• Sistema de registro DEBUG

Utilizar la ayuda

1. Configuración medioambiental

Primero hay que configurar el entorno virtual de Python para asegurarse de que las dependencias del proyecto no afectan al entorno del sistema:

# 创建Python虚拟环境
python3 -m venv py310
# 激活虚拟环境
# Windows系统:
.\py310\Scripts\activate
# Unix/macOS系统:
source py310/bin/activate

2. Instalación de los componentes necesarios

El proyecto depende del proceso de instalación:

# 安装所需包
pip install -r requirements.txt
# 安装Playwright的Chromium浏览器（用于网页抓取）
python -m playwright install chromium

3. Despliegue del archivo de configuración

1. Copie todos los archivos del repositorio al directorio de su proyecto
2. Usuarios del cursor:
   • .cursorrulesEl archivo se carga automáticamente
   • No requiere configuración adicional
3. Usuarios de windsurf:
   • Requiere el uso simultáneo.windsurfrulesresponder cantandoscratchpad.md
   • Asegúrese de que el archivo se encuentra en el directorio correcto

4. Descripción del uso de los módulos funcionales

4.1 Función de captura de páginas web

• Rastreo de contenidos web con soporte de renderizado JavaScript
• Gestión automática de problemas de codificación y compatibilidad con contenidos internacionalizados.
• Procesamiento simultáneo de solicitudes para mayor eficacia
• Ejemplo de uso:

from tools.web_scraper import process_urls
urls = ["https://example.com"]
results = await process_urls(urls)

4.2 Integración en buscadores

• Uso del backend de DuckDuckGo
• Posibilidad de personalizar el número de resultados de la búsqueda
• Proporcionar información detallada sobre los resultados de la búsqueda
• Ejemplo de uso:

from tools.search_engine import search
search("your query", max_results=10)

4.3 Integración del LLM

• Compatibilidad con servidores LLM personalizados
• Uso por defecto del modelo Qwen 2.5-32B
• Parámetros de temperatura configurables
• Ejemplo de uso:

from tools.llm_api import query_llm
response = query_llm("your prompt")

5. Pruebas y validación

El proyecto dispone de un conjunto completo de pruebas:

# 确保在虚拟环境中
source py310/bin/activate
# 运行所有测试
PYTHONPATH=. python -m unittest discover tests/

6. Solución de problemas

• Si el servicio LLM no está configurado, las funciones pertinentes se degradan de forma gradual.
• Los problemas de red pueden verse en el mensaje DEBUG de stderr
• Garantizar la compatibilidad con la versión de Python (se recomienda Python 3.10+)
• Compruebe que las versiones de los paquetes de dependencia son correctas