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光标振动编码模板

光标振动编码模板

作者：jpke11 星标更新：2025-07-05
安装使用来源：spider==github.com

项目介绍

Cursor Vibe Coding Project Template

一个全面的项目模板，用于在Cursor中进行vibe编码，预配置了AI工具、MCP服务器和智能开发工作流。

目录

🚀 快速开始

1. 创建你的项目

推荐：使用GitHub模板

  1. 在GitHub上点击“使用此模板”按钮
  2. 从模板创建新的仓库
  3. 克隆你的新仓库： 
    git clone git@github.com:yourusername/your-project-name.git
cd your-project-name
cursor .
  4. 提示AI代理：“初始化这个项目为<我的项目名称>”

替代方案：直接克隆模板

# 如果你直接克隆了模板仓库
git clone git@github.com:your-org/project_template.git my-new-project
cd my-new-project
cursor .

# 然后提示AI代理：
# “初始化这个仓库为我的新项目”

AI代理会自动处理模板设置，包括：

  • 设置你的MCP配置
  • 定制项目文件
  • 初始化Git仓库和GitHub仓库（仅适用于克隆的模板）

手动设置（如果需要）

# 在将模板克隆到项目文件夹后
cd my-new-project

# 必需：设置MCP配置
cp .cursor/.mcp.json.example .cursor/mcp.json
# 编辑.cursor/mcp.json并添加你的API密钥

# 可选：复制.env，如果你计划使用TaskMaster CLI
# （对于推荐的MCP工作流不需要）
cp .env.example .env  # 可选
# 将你的API密钥添加到.env  # 仅在使用CLI时需要

# 重要：定制你的项目
# - 用你的项目README替换这个README.md
# - 更新SECURITY.md以移除模板引用
# - 移除或更新配置文件中的任何硬编码路径

2. 开始Vibe编码

cursor .
# 对于GitHub模板使用："初始化这个项目为<我的项目名称>"
# 对于克隆的模板："初始化这个仓库为我的新项目"

✨ 特性

该模板提供了一个现成的开发环境，包括：

  • 🎯 TaskMaster AI集成 - 使用AI驱动的PRD解析、复杂度分析和任务分解的智能任务管理
  • 🧠 Memory MCP服务器 - 跨会话维持上下文的持久知识图谱
  • 🔗 Context7 MCP - 增强代码库理解和情境辅助
  • 🐙 GitHub MCP集成 - 无缝的GitHub仓库和问题管理
  • 📝 预配置的Cursor规则 - 优化的前端、测试、Python和工作流自动化规则
  • 🚀 自动化Git工作流 - 智能的仓库初始化，具有范围权限
  • 🤖 代理驱动的设置 - AI助手自动处理模板初始化

🛠️ 包含内容

MCP服务器（预配置）

  • TaskMaster AI - AI驱动的项目管理和任务编排
  • Memory - 维持上下文的持久知识图谱
  • Context7 - 增强的代码库分析和建议
  • GitHub - 仓库管理和问题跟踪

Cursor规则

  • development.mdc - 前端、测试和Python开发的最佳实践
  • rule_management.mdc - 规则结构和格式指南
  • self_improve.mdc - 自我改进的规则管理模式
  • workflow.mdc - Git、Taskmaster和Memory MCP工作流
  • taskmaster/ - 全面的TaskMaster工作流规则

设置与配置

  • .cursor/.mcp.json.example - 模板MCP服务器配置
  • .env.example - 用于CLI使用的可选环境变量

项目结构

project_template/
├── .cursor/
│   ├── mcp.json              # MCP服务器配置
│   ├── .mcp.json.example     # 模板MCP设置
│   └── rules/                # Cursor编码规则
├── .taskmaster/              # TaskMaster配置
│   ├── config.json           # AI模型设置
│   ├── docs/                 # 文档目录
│   ├── tasks/                # 任务文件
│   └── templates/            # PRD模板
├── .github/
│   └── instructions/         # GitHub工作流指令
├── AGENTS.md                 # TaskMaster集成指南
├── CLAUDE.md                 # Claude Code集成指南
└── .env.example              # 可选：仅用于CLI使用的环境变量

🎯 Vibe编码工作流

此模板针对vibe编码进行了优化——一种通过控制MCP工作流平衡结构与创意流动的开发风格。

🚀 初始化Git仓库

注意： 仅在直接克隆模板时需要。当作为GitHub模板使用（推荐）时，你的仓库已经初始化。

提示： "初始化git仓库" 或 "初始化这个仓库为我的新项目"

对于克隆的模板，AI代理会自动遵循以下工作流程：

  1. 模板清理 - 移除特定于模板的.git历史记录
  2. 本地Git设置 - 使用正确的.gitignore初始化新鲜仓库
  3. GitHub仓库 - 通过GitHub CLI创建带有启用问题的私有仓库
  4. 范围认证 - 生成具有最小权限的仓库特定GitHub PAT
  5. MCP配置 - 使用范围令牌更新.cursor/mcp.json
  6. 初始提交 - 使用SSH身份验证将你的新项目推送到main分支

📋 PRD驱动开发（用户控制）

第一步：初始化TaskMaster

提示： "为这个项目初始化TaskMaster"

  • 使用initialize_project MCP工具来设置项目结构

第二步：创建和验证PRD

提示： "帮我创建一个产品需求文档，描述我的项目想法"

  • 与AI协作编写全面的PRD
  • 通过迭代讨论细化需求
  • PRD草稿保存在.taskmaster/docs/prd.txt本地

第三步：从PRD创建GitHub问题

提示： "我接受这个PRD，请创建一个包含完整PRD内容的GitHub问题"

  • AI创建包含完整PRD文本的GitHub问题
  • GitHub问题成为需求的单一真实来源
  • 本地PRD文件会被自动删除以防止混淆

第四步：生成任务（需要显式触发）

提示： "开始处理PRD" 或 "从PRD问题生成任务"

  • 重要： 任务只有在收到此明确指示后才会生成
  • AI使用TaskMaster MCP解析GitHub问题并创建结构化任务
  • 复杂任务通过AI驱动的复杂度分析被分解

第五步：确认任务选择

提示： "我想从任务[ID]开始" 或 "我应该从哪个任务开始？"

  • 必需： AI必须确认要开始的具体任务
  • 在没有批准的情况下，AI不会自动执行任务
  • 使用next_task MCP工具根据依赖关系建议最佳起点

🧠 记忆与上下文管理

记忆MCP工作流：

  • 在记忆操作之前 - AI询问：“我可以将这些信息保存到知识图谱吗？”
  • 用户确认 - “是的，你可以更新记忆”或“不，现在不要保存”
  • 上下文维护 - 在获得明确同意的情况下跨会话理解得以保持

🔄 显控开发循环

  • AI建议 - 提供推荐和分析
  • 用户决定 - 显式批准需要显著操作
  • 受控自动化 - MCP服务器协助但不覆盖用户决策
  • 进度追踪 - 开发过程记录并让用户知晓

🎵 情绪

智能辅助与人类控制：

  1. 表达你的意图 - 使用自然语言
  2. AI结构化并建议 - 通过MCP集成
  3. 你批准并指导 - 显式确认点
  4. 全情境感知编码 - 控制自动化
  5. 迭代交付 - 进度透明追踪

MCP服务器提供了强大的辅助，同时让你掌控大局。

🔧 配置

必需的API密钥

对于MCP工作流（推荐）： 添加到.cursor/mcp.json：

{
  "mcpServers": {
    "taskmaster-ai": {
      "env": {
        "ANTHROPIC_API_KEY": "your_key_here",
        "PERPLEXITY_API_KEY": "your_key_here"
      }
    }
  }
}

对于CLI工作流（可选）： 添加到.env文件：

# AI模型
ANTHROPIC_API_KEY=your_key_here
PERPLEXITY_API_KEY=

重要注意事项：

  • 提供了.env.example文件给希望直接使用TaskMaster CLI命令的用户。对于推荐的Cursor中的MCP工作流，只需要.cursor/mcp.json配置。
  • 环境文件区分：此模板的.env.example包含TaskMaster CLI配置。你的项目可能还需要自己的.env文件用于应用程序配置（数据库URL、应用API密钥等）——这些都是完全独立的问题。

MCP服务器设置

模板包括示例配置在.cursor/.mcp.json.example。复制并自定义：

{
  "mcpServers": {
    "taskmaster-ai": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "--package=task-master-ai", "task-master-ai"],
      "env": {
        "ANTHROPIC_API_KEY": "your_key_here"
      }
    }
  }
}

📚 文档

  • AGENTS.md - 全面的TaskMaster AI集成指南
  • CLAUDE.md - Claude Code特定的工作流和命令
  • .cursor/rules/ - 详细的编码规则和模式
  • .taskmaster/templates/ - PRD模板和示例

📄 许可

MIT许可 - 详情见LICENSE文件。

🤝 贡献

此模板随着使用而演变。meta_rules.mdc允许自我改进模式——规则基于代码库中出现的新模式自动更新。

如何贡献

  1. 分叉仓库
  2. 创建功能分支（git checkout -b feature/amazing-feature）
  3. 进行更改
  4. 提交更改（git commit -m '添加精彩功能'）
  5. 推送到分支（git push origin feature/amazing-feature）
  6. 打开拉取请求

🔗 相关项目

🙏 致谢

此模板受到AI开发社区中几个优秀资源的启发：

这些资源提供了宝贵的见解，帮助我们构建AI驱动的开发工作流、MCP服务器集成以及使用AI助手进行vibe编码的最佳实践。

愉快地进行vibe编码！ 🎵✨