Introdução geral
Devin.cursorrules é um projeto inovador de código aberto desenvolvido para converter os IDEs Cursor ou Windsurf (~$20) em assistentes de programação de IA avançados, como o Devin. O projeto fornece um conjunto completo de perfis e conjuntos de ferramentas que podem infundir o IDE com a funcionalidade de IA de agente inteligente para melhorar significativamente a eficiência do desenvolvimento. Os principais recursos incluem planejamento inteligente de processos, recursos de autoevolução, uso estendido de ferramentas (com suporte para navegação na Web, pesquisa e análise baseada em LLM) e execução automatizada em contêineres do Docker (para usuários do Windsurf). O projeto está licenciado sob a licença MIT, que permite que os desenvolvedores o utilizem e modifiquem livremente. Com uma configuração simples, os desenvolvedores podem atualizar o IDE básico para uma ferramenta de desenvolvimento avançada com recursos avançados de assistente de IA em apenas um minuto.
Apresentação relacionada:Transforme o Cursor e o Windsurf em Devin no valor de US$ 500/mês em uma hora!
Lista de funções
- Planejamento inteligente de processos e recursos de autoevolução
- Rastreador da Web (baseado no Playwright, suporta renderização em JavaScript)
- Integração com mecanismos de pesquisa (pesquisa integrada do DuckDuckGo)
- Análise de texto orientada por LLM (com suporte para modelos personalizados)
- Ambiente de execução automatizado (suporte a contêineres Windsurf Docker)
- Conjunto completo de testes unitários
- Suporte a várias plataformas (Windows/Unix/macOS)
- Sistema modular de integração de ferramentas
- Extração e processamento avançados de conteúdo da Web
- Processamento assíncrono de solicitações simultâneas
- Sistema de registro DEBUG
Usando a Ajuda
1. configuração ambiental
Primeiro, você precisa configurar o ambiente virtual do Python para garantir que as dependências do projeto não afetem o ambiente do sistema:
# Criando um ambiente virtual Python
python3 -m venv py310
# Ativando o ambiente virtual
# Sistemas Windows.
. \py310\Scripts\activate
# Sistemas Unix/macOS: .
fonte py310/bin/activate
2. instalação dos componentes necessários
O projeto depende do processo de instalação:
O # instala os pacotes necessários
pip install -r requirements.txt
# Instale o navegador Chromium do Playwright (para rastreamento da Web)
python -m playwright install chromium
3. implementação do arquivo de configuração
- Copie todos os arquivos do repositório para o diretório do seu projeto
- Usuários do cursor:
.cursorrules
O arquivo é carregado automaticamente- Não é necessária nenhuma configuração adicional
- Usuários de windsurfe:
- Requer uso simultâneo
.windsurfrules
responder cantandoscratchpad.md
- Certifique-se de que o arquivo esteja no local correto do diretório
- Requer uso simultâneo
4. descrição do uso de módulos funcionais
4.1 Função de captura de página da Web
- Captura de conteúdo da Web com suporte a renderização JavaScript
- Tratamento automático de problemas de codificação e suporte para conteúdo internacionalizado
- Processamento simultâneo de solicitações para maior eficiência
- Exemplo de uso:
from tools.web_scraper import process_urls
urls = ["https://example.com"]
resultados = await process_urls(urls)
4.2 Integração com mecanismos de pesquisa
- Usando o backend do DuckDuckGo
- Suporte para personalizar o número de resultados de pesquisa
- Fornecer informações detalhadas sobre os resultados da pesquisa
- Exemplo de uso:
from tools.search_engine import search
search("sua consulta", max_results=10)
4.3 Integração do LLM
- Suporte para servidores LLM personalizados
- Uso padrão do modelo Qwen 2.5-32B
- Parâmetros de temperatura configuráveis
- Exemplo de uso:
from tools.llm_api import query_llm
response = query_llm("seu prompt")
5. teste e validação
Um conjunto completo de testes está disponível para o projeto:
# Certifique-se de que você esteja em um ambiente virtual
source py310/bin/activate
# Execute todos os testes
PYTHONPATH=. python -m unittest discover tests/
6. solução de problemas
- Se o serviço LLM não estiver configurado, os recursos relevantes serão degradados graciosamente
- Os problemas de rede podem ser vistos na mensagem DEBUG do stderr
- Garantir a compatibilidade da versão do Python (recomenda-se o Python 3.10+)
- Verifique se as versões dos pacotes de dependência estão corretas