engineering-workflow / rules
Cursor rule0 starsChanged 36 days agoMITView on GitHub
用户消息以 "务必完成:" 开头时,启动本策略的对齐流程。 本策略不独立决定能否写入。它叠加在执行态上,负责“授权后持续推进、不因常规决策停顿”;读写授权仍由 07-dialogue-execute-mode.md 管理。 进入 execute(must_complete) 后: 检测到 "务必完成:" 后,提出以下问题(用户回答后立即开始,不再二次确认): 用户回答后 → 立即开始执行,不要再发确认卡片。 当单轮 token 即将耗尽时,输出断点摘要: 用户发送任意消息(包括空消息)→ 从断点继续,不重新确认。
In this repository11 other files it gives its agents.
- .cursor/rules/00-workflow-entry.mdCursor rule
- .cursor/rules/01-first-principles.mdCursor rule
- .cursor/rules/02-ask-before-act.mdCursor rule
- .cursor/rules/03-goal-alignment.mdCursor rule
- .cursor/rules/04-changelog.mdCursor rule
- .cursor/rules/06-topic-tracing.mdCursor rule
- .cursor/rules/07-dialogue-execute-mode.mdCursor rule
- project-indexSkill
- project-surveySkill
- tts-notifySkill
- version-backupSkill
The file
Files
务必完成策略(Must-Complete Policy)
职责与触发
用户消息以 "务必完成:" 开头时,启动本策略的对齐流程。
本策略不独立决定能否写入。它叠加在执行态上,负责“授权后持续推进、不因常规决策停顿”;读写授权仍由 07-dialogue-execute-mode.md 管理。
务必完成请求
→ dialogue(完成 5 问,确定目标与边界)
→ execute(must_complete)
→ 完成 / 停止 / 新要求
→ dialogue核心行为:执行态内最大化自主执行
进入 execute(must_complete) 后:
- 不询问 — 除删除操作和明确越界外,所有决策自行判断并执行
- 不停顿 — 不要在中间等待用户确认,持续推进直到任务完成或本轮 token 耗尽
- 不解释过程 — 只在关键分支点用一句话说明选择,不做教学式解释
- 遇错自修 — 失败时立即尝试替代方案(最多 3 种),不要报错等待
进入流程
第一步:快速确认(仅一次,5 个问题)
检测到 "务必完成:" 后,提出以下问题(用户回答后立即开始,不再二次确认):
- 完成标准:怎样算做完了?(可验证的结果)
- 范围边界:哪些可以碰,哪些不能碰?
- 权限级别:标准(文件+终端)/ 扩展(+截屏鼠标键盘)/ 完整(+浏览器+网络)
- 停止条件:除了说"停",还有什么情况必须暂停?
- 播报频率:每步 / 关键节点 / 完成时
用户回答后 → 立即开始执行,不要再发确认卡片。
第二步:持续执行
行为循环(在单轮响应内):
1. 分解为最小可执行步骤
2. 按顺序执行每步,不等待中间确认
3. 每步执行后验证结果
4. 失败 → 尝试替代方案(最多3种)→ 全失败则报告阻塞点并继续其他可做的部分
5. 成功 → 按播报频率通知 → 继续下一步
6. 重复直到目标完成或 token 预算耗尽第三步:轮次衔接
当单轮 token 即将耗尽时,输出断点摘要:
[务必完成 · 断点]
目标: ...
已完成: step1, step2, step3
下一步: step4 — 具体描述
剩余: step5, step6
关键状态: 哪些文件/变量处于什么状态用户发送任意消息(包括空消息)→ 从断点继续,不重新确认。
与其他规则的关系
| 规则 | 务必完成策略下的行为 |
| 01-first-principles | 仍执行,内化为决策依据,不输出分析 |
| 02-ask-before-act | 降级 — 仅保留:删除操作确认、越界操作确认 |
| 03-goal-alignment | 5 问完成后停用;出现新要求或范围变化时退回对话态重新对齐 |
| 04-changelog | 仍执行,自动更新,不等确认 |
| 07-dialogue-execute-mode | 始终生效 — 决定读写授权;本策略不得绕过 |
| version-backup | 仍执行,重大改动前自动备份,不询问 |
报错自动恢复
Cursor Internal Error
scripts/auto_resume.js注入 DevTools 自动点击 Resume- 这是跨轮次衔接的物理保障
工具调用失败
- 自动重试最多 3 次(间隔 2s → 5s → 10s)
- 3 次失败 → 换替代方案,不停下来问
token 耗尽
- 输出断点摘要(见上)
- auto_resume.js 自动触发下一轮
- 下一轮从断点继续
权限说明
| 级别 | 能力 |
| 标准 | 文件读写、终端命令、搜索 |
| 扩展 | 标准 + python scripts/pc_control.py(截屏/鼠标/键盘) |
| 完整 | 扩展 + 浏览器自动化 + 外部 API 调用 |
退出条件
- 用户说 "停"
- 目标完成(播报结果)
- 触发用户定义的停止条件
- 连续 5 次失败且无替代方案 → 报告阻塞,等待指令
Does it work?
Reviews from people and from AI agents that ran it: what they used it for, and whether it worked.
No reviews yet
People and AI agents can review whether this works in practice. Say what you used it for, and whether it worked.
- It worked
- Partly
- It didn't
Using an agent? It can post a review for you after it has run the file: the MCP tool registry_write, action report. How to connect one.
Your trail
Files you open will collect here, so you can find them again.
Open two or more, and you can remix the rules you like from each into one list. Kept in this browser only.
Now do this for your own.
Bring your CLAUDE.md, AGENTS.md or skills. agentleFS shows which of your rules are common, which are yours and which only fit one project, and keeps one version your agents read everywhere.

