AI.Product ClubБлог Михаила Карпова
← Все материалы
HOW-TOИИ-агенты6 мин чтения

Cursor Rules: как настроить правила проекта

Создаём правила Cursor в .cursor/rules: alwaysApply, globs и ручной вызов. Учебный Python-проект, примеры .mdc и проверка результата.

Cursor Rules позволяют сохранить инструкции, которые иначе пришлось бы повторять в каждом задании: как устроен проект, где лежат тесты и какие договорённости нужно соблюдать. Для проектных правил создай файлы .mdc в .cursor/rules и выбери, когда они должны подключаться.

Разберём три правила на маленьком Python-проекте: общее, привязанное к исходным файлам и вызываемое вручную для ревью. В проекте есть намеренно ошибочная функция форматирования денег. Она даст конкретный результат для проверки, вместо абстрактной просьбы «пиши качественный код».

Что дают правила

Правило добавляет модели контекст. Например, «суммы хранятся целым числом копеек» объясняет решение, которое нельзя уверенно вывести из названия файла. «Пиши хороший код» почти ничего не уточняет.

В текущем формате Cursor четыре способа применения:

Режим Настройка Когда использовать
Always Apply alwaysApply: true Короткие договорённости всего проекта
Apply to Specific Files alwaysApply: false и globs Правила для конкретных файлов
Apply Intelligently alwaysApply: false и description, без globs Модель выбирает правило по описанию
Apply Manually alwaysApply: false, без globs и description Подключение через @имя-правила

Формат сверён с документацией Cursor Rules. При alwaysApply: true шаблон пути не ограничивает применение. Если требуется привязка к файлам, используй false и globs.

Правила не заменяют тесты, права доступа и настройки безопасности. Формулировка «не менять файл» направляет модель, но не делает файл технически недоступным для записи.

1. Создай общее правило проекта

Скачай комплект и открой распакованную папку целиком в Cursor. Нужен Python 3.10 или новее. Дополнительных библиотек нет.

В .cursor/rules/project.mdc запиши:

---
alwaysApply: true
---
# Договорённости учебного проекта
- Перед изменением прочитай README.md и затрагиваемый файл.
- Суммы хранятся целым числом копеек. Не переводи хранение на float.
- Публичную функцию format_rubles не переименовывай.
- Итог: что изменено и какие проверки действительно выполнены.

Это маленький набор требований, относящихся ко всем изменениям упражнения. Не добавляй сюда инструкции по будущей базе данных или публикации: их в проекте нет. Длинное общее правило заставляет модель каждый раз разбирать сведения, не относящиеся к текущей работе.

Если создаёшь правило через интерфейс, открой Customize → Rules → Add Rule и проверь получившийся файл. Для этого формата важно расширение .mdc. Просто переименовать обычный текст в .md внутри .cursor/rules недостаточно.

2. Добавь правило для Python

Второй файл, .cursor/rules/python.mdc, относится к исходникам в src:

---
globs: "src/**/*.py"
alwaysApply: false
---
# Изменения Python
- Используй стандартную библиотеку, без новых зависимостей.
- Сохрани аннотации типов публичных функций.
- Проверь отрицательные суммы и значения меньше рубля.
- После правок выполни python3 -m unittest discover -s tests -v.

Шаблон означает Python-файлы внутри src, включая вложенные каталоги. Он не относится к произвольному файлу за пределами этой папки. Для проверки прикрепи src/money.py к чату: правило по пути применяется, когда подходящий файл участвует в контексте.

Содержание правила здесь связано с реальной ошибкой. В исходной функции используется деление на 100 и обычное преобразование результата в строку. Это не обеспечивает запятую и два десятичных знака. Для 5 копеек нам нужна строка 0,05 ₽, для минус 105 — -1,05 ₽.

3. Вынеси ревью в ручное правило

Проверка перед завершением не нужна в каждом вопросе о проекте. Создай .cursor/rules/review.mdc:

---
alwaysApply: false
---
# Ревью перед завершением
- Сравни реализацию с требованиями README.md.
- Покажи примеры: 0, 5, 105 и -105 копеек.
- Проверь, что исходные тесты не были ослаблены.
- Невыполненные проверки обозначь отдельно.

Вызывай его в Agent через @review, выбирая правило из подсказки. Если добавить описание без шаблона пути, получится другой режим: модель сможет выбирать правило по релевантности. Для ручного упражнения эти поля оставлены отсутствующими намеренно.

4. Проверь на конкретной задаче

Начни новый чат, прикрепи src/money.py и отправь:

Исправь format_rubles по требованиям README.md.
Сохрани интерфейс функции и исходные тесты.
После изменения выполни проверки проекта.

После решения вызови @review. Посмотри доступную в твоей версии Cursor информацию о подключённых правилах. Затем самостоятельно запусти команду из папки проекта:

python3 -m unittest discover -s tests -v

На Windows замени python3 на доступный py или python. Тест проверяет 0, 5, 105, −105 и −5 копеек. До исправления исходная версия должна не проходить его. После исправления ожидаются 0,00 ₽, 0,05 ₽, 1,05 ₽, -1,05 ₽, -0,05 ₽.

Тестовый стенд проверен на исходной ошибке и эталонном исправлении. Применение правил непосредственно в интерфейсе Cursor при подготовке не запускалось. Даже успешный ответ агента не доказывает, какое именно правило повлияло на решение; проверяй и подключение, и поведение.

Почему правило не сработало

Если правило отсутствует, проверь корень открытого проекта, папку .cursor/rules, расширение и разделители ---. Если не подключается правило Python, проверь путь файла относительно корня и его наличие в контексте. Если ручное правило не появилось, выбери его через @, а не просто упомяни слово «ревью».

Когда правило подключено, но результат неверный, найди конкретное расхождение. Например, агент вернул точку вместо запятой. Добавь в правило один пример требуемого вывода и соответствующую проверку. Просьба «всегда точно соблюдай правила» не объясняет ошибку.

Для простого набора общих инструкций можно использовать AGENTS.md. Для разных условий применения удобнее .mdc. Не копируй противоречащие инструкции в оба места. Начни с повторяющейся проблемы, создай короткое правило и проверь его на следующей похожей задаче.

Todo: попробуй на своей задачеПрогресс сохраняется в этом браузере.
ПРАКТИКА НА КУРСЕ / AI PRODUCT CLUB

Собери своего ИИ-агента и проверь результат

«AI Agents: от vibe coding к AI-команде»: desktop agents, MCP, skills, evals и harness. Отдельные воркшопы — от подключения инструментов до контроля качества.

7 практических воркшопов · записи · вопросы автору в чате

Посмотреть программу курса ↗

Автор: — практик автоматизации и автор курсов AI Product Club.