Devin.cursorrules : Améliorer l'expérience de développement de l'IDE Cursor, faire de Cursor/Windsurf un assistant de programmation intelligent de type Devin

Introduction générale

Devin.cursorrules est un projet open source innovant conçu pour convertir les IDE Cursor ou Windsurf (~$20) en puissants assistants de programmation IA comme Devin. Le projet fournit un ensemble complet de profils et d'outils qui peuvent infuser l'IDE avec des fonctionnalités d'agent intelligent pour améliorer de manière significative l'efficacité du développement. Les fonctionnalités principales comprennent la planification intelligente des processus, les capacités d'auto-évolution, l'utilisation étendue des outils (avec le support de la navigation web, de la recherche et des analyses basées sur LLM), et l'exécution automatisée dans les conteneurs Docker (pour les utilisateurs de Windsurf). Le projet est placé sous licence MIT, ce qui permet aux développeurs de l'utiliser et de le modifier librement. Grâce à une configuration simple, les développeurs peuvent transformer l'IDE de base en un puissant outil de développement doté de fonctions d'assistant IA avancées en seulement une minute.

Présentation connexe :Transformez Cursor et Windsurf en 500 $/mois de Devin en une heure !

Processus d'agrandissement du SVG

Liste des fonctions

• Planification intelligente des processus et capacités d'auto-évolution
• Moteur de recherche sur le web (basé sur Playwright, prend en charge le rendu JavaScript)
• Intégration de moteurs de recherche (recherche DuckDuckGo intégrée)
• Analyse de texte pilotée par LLM (avec prise en charge de modèles personnalisés)
• Environnement d'exécution automatisé (support de conteneurs Docker Windsurf)
• Suite complète de tests unitaires
• Support multiplateforme (Windows/Unix/macOS)
• Système modulaire d'intégration des outils
• Extraction et traitement avancés du contenu Web
• Traitement asynchrone et simultané des demandes
• Système de journalisation DEBUG

Utiliser l'aide

1. configuration de l'environnement

Vous devez d'abord configurer l'environnement virtuel Python pour vous assurer que les dépendances du projet n'affectent pas l'environnement du système :

# 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. installation des composants nécessaires

Le projet dépend du processus d'installation :

# 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. déploiement du fichier de configuration

1. Copier tous les fichiers du référentiel dans le répertoire de votre projet
2. Utilisateur du curseur :
   • .cursorrulesLe fichier est automatiquement chargé
   • Aucune configuration supplémentaire n'est nécessaire
3. Utilisateurs de planche à voile :
   • Nécessite une utilisation simultanée.windsurfrulesrépondre en chantantscratchpad.md
   • Assurez-vous que le fichier se trouve dans le bon répertoire.

4. description de l'utilisation des modules fonctionnels

4.1 Fonction de capture de pages web

• Recherche de contenu web avec support de rendu JavaScript
• Traitement automatique des problèmes de codage et prise en charge du contenu internationalisé
• Traitement simultané des demandes pour plus d'efficacité
• Exemple d'utilisation :

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

4.2 Intégration des moteurs de recherche

• Utiliser le backend de DuckDuckGo
• Possibilité de personnaliser le nombre de résultats de la recherche
• Fournir des informations détaillées sur les résultats de la recherche
• Exemple d'utilisation :

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

4.3 Intégration du programme d'éducation et de formation tout au long de la vie

• Prise en charge des serveurs LLM personnalisés
• Utilisation par défaut du modèle Qwen 2.5-32B
• Paramètres de température configurables
• Exemple d'utilisation :

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

5. essais et validation

Une suite de tests complète est disponible pour le projet :

# 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. dépannage

• Si le service LLM n'est pas configuré, les fonctionnalités concernées sont dégradées de manière gracieuse
• Les problèmes de réseau sont visibles dans le message DEBUG de stderr
• Assurer la compatibilité de la version de Python (Python 3.10+ recommandé)
• Vérifier que les versions des paquets de dépendances sont correctes