1. 项目概述为什么我们需要一个“AI上下文模板”如果你和我一样最近几个月深度使用了 Claude Code 或 Cursor AI 这类“懂代码”的AI助手那你一定遇到过这个痛点每次开启一个新项目或者换一台机器你都得从头开始“调教”AI。你得一遍遍地告诉它“我们公司后端用Kotlin服务层遵循XX模式测试要用JUnit5和MockK命名规范是驼峰式...” 这个过程不仅重复、低效而且随着团队规模扩大每个成员给AI的“上下文”都可能不一样导致生成的代码风格迥异协作起来简直是灾难。这就是currenjin/mcp-context-template这个项目要解决的核心问题。它本质上是一个为AI编程助手设计的、可共享的“公司知识库”或“团队规范手册”。通过一个结构化的目录它将团队的技术栈、架构模式、编码规范、业务术语甚至常用的Prompt模板都集中管理起来。然后你只需要在 Claude Code 或 Cursor 中把这个目录路径设置为“上下文”AI就能自动读取并理解你们团队的“规矩”从而生成出风格统一、符合规范的代码。我把它理解为一个“AI可读的开发者手册”。传统手册是给人看的而这个模板是专门“喂”给AI的。它的价值在于标准化和降本增效。标准化确保了无论团队里谁用AI产出的代码都像是同一个人写的降本增效则体现在你再也不用在每次对话的开头花几百个token去描述背景了AI已经“提前预习”过了。这个项目特别适合技术负责人、架构师以及追求工程效能的中大型团队。无论你是想统一新人的产出质量还是想将一些重复的代码生成任务如写CRUD、生成测试自动化这个模板都能提供一个清晰的起点和最佳实践。2. 核心设计思路与目录结构解析2.1 设计哲学从“临时对话”到“持久化知识库”传统的AI编程是“一次对话一次上下文”。对话结束AI学到的关于你项目的特定知识就消失了。mcp-context-template的设计哲学是将这些宝贵的、需要重复使用的知识持久化、版本化、结构化。它不是一个简单的文档堆砌而是遵循了MCPModel Context Protocol的思想。MCP是Anthropic提出的一种协议旨在让AI模型能更结构化、更安全地访问外部数据和工具。虽然这个模板本身不一定是一个MCP服务器但它借鉴了“通过协议化方式为模型提供上下文”的核心概念将团队知识封装成模型易于理解和消费的格式。整个模板的目录结构设计得非常清晰体现了“关注点分离”的原则ai-context/ ├── context/ # 核心知识库技术栈与规范 ├── prompts/ # 可复用的对话模板任务指令集 └── examples/ # 实战案例具体工具的使用示范2.2 目录结构深度拆解让我们深入每个文件夹看看里面应该放什么以及为什么这么放。context/目录这是你团队的“技术宪法”这个目录存放所有静态的、描述性的规范文档。它按技术领域分层是AI理解你代码世界的基石。backend/,frontend/,mobile/: 按技术栈划分。这能让AI在处理特定领域问题时精准调用相关背景知识避免前端AI跟你大谈Spring Boot配置。shared/: 存放跨领域的公共约定。这是确保全栈代码风格统一的关键。我建议每个Markdown文件都采用一种“AI友好”的写作风格标题明确直接点出文档范围如backend-service-layer-patterns.md。使用清单和表格AI处理结构化的列表和对比表格非常高效。比如在naming-convention.md中不要写散文直接列出来| 类型 | 规则 | 正例 | 反例 | | :--- | :--- | :--- | :--- | | 变量 | 小驼峰名词开头 | userService, itemList | UserService, get_item_list | | 函数 | 小驼峰动词开头 | fetchUserData(), calculateTotal() | FetchUserData(), Calculate_Total | | 常量 | 全大写下划线分割 | MAX_RETRY_COUNT, API_TIMEOUT_MS | maxRetryCount, ApiTimeoutMs |提供代码片段对于模式类文档一定要附上具体的代码示例。AI是模式识别大师一个清晰的例子胜过千言万语。prompts/目录这是你的“AI指令集”如果说context/是让AI“知道是什么”那么prompts/就是告诉AI“该怎么干”。这里存放的是针对特定任务的、优化过的对话模板。refactoring.md: 如何请求AI进行代码重构。test-generation.md: 如何让AI生成特定框架的单元测试。code-review.md: 如何让AI模拟代码审查指出问题。一个高质量的Prompt模板应该包含角色设定明确告诉AI它现在扮演什么角色如“资深后端架构师”。任务描述清晰、无歧义地说明要做什么。输入输出格式明确给出输入的代码格式和期望的产出格式。约束条件必须遵守的规则如“必须参考context/backend/service-patterns.md中的第三条模式”。examples/目录实战演示与工具集成这里展示如何将上述上下文和提示词在实际的AI工具如Cursor、Claude Code中应用。它可以包含工具配置截图如Cursor中如何设置上下文路径。完整的、端到端的对话记录展示从提出问题到获得理想代码的全过程。针对不同场景的变体示例。实操心得在构建context/时最容易犯的错误是写得太“人类化”充满了背景解释和例外说明。记住你的读者是AI它需要的是明确、无歧义的规则。初期可以组织一次团队“规范萃取”会议把大家平时口头传递的规则都文档化、结构化。prompts/目录则需要不断迭代把那些经过验证、每次都能得到好结果的对话保存下来形成团队的“咒语库”。3. 从零开始搭建与集成手把手配置指南3.1 初始化你的AI上下文仓库首先你需要创建自己的上下文仓库。不建议直接Fork原模板然后大改更好的方式是将其作为参考从头搭建这样结构更贴合自身需求。创建仓库在你的Git托管平台如GitHub, GitLab上创建一个新的私有仓库命名为如company-ai-context。克隆模板参考将currenjin/mcp-context-template克隆到本地作为参考。git clone https://github.com/currenjin/mcp-context-template.git cd mcp-context-template规划你的目录根据你团队的实际情况规划context/下的子目录。一个典型的互联网公司可能包括backend/(Java/Kotlin/Go),frontend/(React/Vue),mobile/(Flutter/React Native),infra/(K8s/Terraform),data/(SQL/Spark)以及shared/。编写核心规范文档从最重要的、分歧最多的规范开始写。通常shared/naming-style.md和shared/business-terms.md是最高优先级的。3.2 集成到 Claude Code (Claude Desktop)Claude Desktop 应用允许你加载本地文件夹作为持久化上下文。这是最直接的集成方式。打开设置在Claude Desktop应用中点击右上角你的头像选择Settings然后进入Developer标签页。添加上下文目录找到Context部分点击Add a local context。在弹出的文件选择器中导航并选中你本地的company-ai-context仓库根目录。验证加载添加成功后该目录会出现在列表中。当你开始一个新对话时Claude的输入框上方会显示已加载的上下文来源如“1 context”。你可以点击它查看具体是哪个目录。现在当你向Claude提问时它就会自动“知晓”你上下文目录中的所有规范。例如你可以直接说“请按照我们的Java后端规范为一个用户查询服务编写一个Service类。” Claude会去查阅context/backend/下的相关文档来生成代码。3.3 集成到 Cursor AICursor 的集成更为强大和灵活它允许在项目级别进行配置。项目级配置推荐在你的项目根目录下创建或编辑.cursor/rules目录。你可以将company-ai-context仓库中的整个context/文件夹链接或复制到.cursor/rules/下。Cursor会自动读取该目录下所有.md文件作为项目规则。# 假设你的AI上下文仓库在 ../company-ai-context # 在项目根目录下操作 mkdir -p .cursor/rules # 创建符号链接macOS/Linux ln -s ../../company-ai-context/context/* .cursor/rules/ # 或者复制文件跨平台 cp -r ../company-ai-context/context/* .cursor/rules/全局配置你也可以在Cursor的设置中 (Settings - Rules) 添加全局规则文件路径。但项目级配置优先级更高也更灵活。使用Prompt文件Cursor支持在对话中引用特定的Prompt文件。你可以将prompts/目录下的文件放在方便的位置在编写指令时使用符号来引用。例如在Composer中输入refactoring可能会插入你预设的重构指令模板。注意事项一个常见的坑是上下文冲突。如果你同时加载了全局规则和项目规则或者多个规则文件中有相互矛盾的约定AI可能会感到困惑。建议保持规则的唯一性通常项目级规则应覆盖全局规则。定期检查和合并冲突的规则文档是必要的维护工作。4. 核心文档撰写指南与最佳实践4.1 如何撰写AI友好的“上下文”文档写给人看的文档和写给AI看的文档侧重点完全不同。以下是几条黄金法则法则一极致结构化多用列表和代码块AI擅长从结构化的数据中提取模式。避免大段论述。差“我们项目中的Service类应该职责单一通常只依赖Repository并处理一些业务逻辑但不要包含太多细节...”优## 后端服务层规范 ### Service类设计 * **职责**: 封装核心业务逻辑。 * **命名**: XxxService如 UserService。 * **依赖**: 仅可注入 Repository 或其它 Service。 * **禁止**: * 直接操作数据库连接。 * 包含UI/展示层逻辑。 * 处理HTTP请求/响应对象。 ### 代码示例 kotlin // 正例符合规范的Service Service class UserService( private val userRepository: UserRepository, private val emailService: EmailService ) { suspend fun activateUser(userId: Long): User { val user userRepository.findById(userId) ?: throw NotFoundException() user.activate() val savedUser userRepository.save(user) emailService.sendActivationEmail(savedUser.email) return savedUser } }法则二定义清晰的边界和负面清单明确告诉AI“什么不能做”和“什么必须做”同样重要。负面清单能极大减少生成代码后的修正工作。在test-guidelines.md中写明“单元测试必须独立不能依赖外部数据库。使用Test注解每个测试方法必须包含// Given,// When,// Then注释块。”法则三保持更新与版本关联技术栈会升级规范会演进。在文档开头注明适用的版本号。--- 适用范围: Spring Boot 3.x, Kotlin 1.9 最后更新: 2024-05-20 更新摘要: 新增对协程 suspend 函数测试的规范。 ---4.2 如何设计高效的“提示词”模板prompts/目录下的文件是你与AI高效协作的“快捷键”。一个好的提示词模板是具体的、可操作的和可衡量的。剖析一个优秀的重构提示词模板 (prompts/refactoring.md):## 角色 你是一位注重代码质量和设计模式的资深软件工程师。 ## 任务 请对提供的代码进行重构目标是提高可读性、可维护性并遵循我们团队的架构模式。 ## 输入 我会提供需要重构的代码片段并可能指出具体问题如“方法过长”、“重复代码”。 ## 输出要求 1. **首先分析**简要指出原代码的主要问题不超过3点。 2. **然后重构**直接给出完整的重构后代码。 3. **最后说明**用列表简要说明你应用了哪些重构手法如提取方法、引入策略模式等以及遵循了 context/backend/ 下的哪些具体规范。 4. **格式**使用代码块包裹重构后的代码并标注语言类型。 ## 约束 * 必须严格遵循 context/shared/naming-style.md 中的命名约定。 * 必须参考 context/backend/service-patterns.md 中关于“事务边界”和“异常处理”的章节。 * 保持原有公共API不变方法签名不变。 * 除非必要不添加新的外部依赖。 ## 示例对话 用户[粘贴一段冗长的、职责不清的Service方法代码] AI[按照上述要求输出分析、重构代码和说明]设计提示词的技巧迭代优化不要指望一次就写出完美的提示词。将一个实际任务交给AI根据它的输出调整你的提示词补充约束或澄清模糊点然后将这个“成功对话”保存为模板。分而治之与其写一个庞大的“万能”提示词不如针对不同任务生成CRUD、生成特定类型测试、代码审查编写多个精细化的模板。加入示例在提示词模板中内置一个“示例对话”部分能极大地提高AI理解的准确性。这就是所谓的“少样本学习”。5. 高级应用场景与团队协作流程5.1 场景一标准化新人 onboarding新成员入职第一周除了配置环境就是让他克隆company-ai-context仓库并配置到他的 Cursor/Claude 中。布置的第一个任务可以是“请参考我们的前端规范将这个简单的按钮组件用React重写一遍。” AI生成的代码天然符合团队规范新人通过阅读AI的产出和背后的上下文文档能比阅读纯文档更快地掌握团队的技术风格和业务术语。这相当于一个24小时在线的、精通团队规范的导师。5.2 场景二自动化重复开发任务很多业务代码具有模式性比如根据数据库表生成实体类、Repository、Service、Controller以及对应的单元测试和API文档。你可以编写一个高级的Prompt模板结合context/中的ORM规范、API设计规范和测试规范让AI根据一个SQL建表语句或Swagger定义半自动地生成整套后端代码骨架。虽然无法完全替代代码生成器但在快速原型开发或处理非标准场景时能节省大量时间。5.3 场景三自动化代码审查辅助在prompts/code-review.md中可以设计一个专注于审查的提示词。在发起Pull Request后开发者可以手动将变更的代码段粘贴给AI并指令“请以资深审查者的身份严格依据context/目录下的所有相关规范审查以下代码变更指出潜在的技术问题、规范违反点和改进建议。” AI可以快速检查命名、设计模式使用、异常处理、测试覆盖等常见问题让人类审查者可以更专注于业务逻辑和架构设计等更深层次的问题。5.4 团队协作与维护流程一个健康的AI上下文仓库需要像代码一样被维护。确立负责人指定一个或几个人如各技术栈的负责人作为上下文库的维护者。定义贡献流程严格遵循原模板建议的“先Issue后PR”流程。任何关于新增规范、修改现有规范的提议必须先创建Issue进行讨论达成共识后再通过Pull Request提交修改。PR的描述必须清晰说明修改原因和影响范围。版本与发布可以考虑为上下文库打上版本标签如v1.0.0。当有重大规范更新如技术栈升级时发布新版本并通知所有团队成员更新他们本地的上下文路径或重新拉取。定期审计每季度或每半年对上下文库进行一次审计。检查是否有过时的规范、矛盾的条目以及那些很少被引用的文档是否可以归档或删除。保持库的简洁和准确至关重要。踩坑实录我们团队在初期曾遇到一个典型问题backend/下的规范文档由后端团队维护frontend/下的由前端团队维护但双方对同一个业务概念如“用户状态”的定义在shared/business-terms.md中发生了冲突。这导致全栈功能开发时AI生成的接口双方代码对不上。解决方案是建立了“共享术语评审会”机制任何涉及shared/的修改都需要前后端负责人共同批准。这强调了跨团队沟通在维护统一上下文中的重要性。6. 常见问题排查与效能提升技巧6.1 问题AI似乎忽略了上下文中的某些规范可能原因1上下文未正确加载或路径错误。排查在Claude Desktop中确认上下文目录已添加且处于激活状态绿色勾选。在Cursor中检查.cursor/rules目录下的文件是否被正确识别文件图标可能有特殊标识。解决重新添加路径或重启AI助手应用。可能原因2规范文档本身模糊或存在矛盾。排查检查相关文档。如果一条规范写着“建议使用构造函数注入”另一条又展示了字段注入的示例AI会困惑。解决统一规范消除歧义。使用“必须”、“禁止”、“建议”等措辞来明确约束力强度。可能原因3Prompt指令不够强硬。排查你的Prompt是否只是说“参考某文档”而没有说“必须严格遵守”解决在Prompt中使用强约束性词语并明确引用文档的具体章节。例如“你必须严格遵循context/backend/service-patterns.md#3-transaction-management中定义的事务管理规则来编写此服务方法。”6.2 问题上下文太大导致AI响应变慢或遗漏信息可能原因随着项目发展context/目录可能积累了大量文档超过了AI单次对话的上下文窗口容量或者导致AI在处理时注意力分散。解决精简文档定期清理过时、冗余的文档。确保每个文档都简洁扼要。分层加载不要一次性加载全部上下文。对于小型项目或特定任务可以在项目级的.cursor/rules中只链接当前项目最相关的几个规范文件。使用摘要文件为每个大的分类如整个backend/创建一个_summary.md文件里面只包含最关键、最通用的原则和到其他详细文档的链接。在常规对话中只加载摘要当需要深入细节时再在Prompt中明确要求AI去查看某个具体文件。6.3 效能提升技巧创建“快捷指令”库将prompts/目录下最常用的模板如“生成单元测试”、“代码审查”配置到Cursor的“自定义指令”或Claude的“快捷方式”中。这样可以通过点击按钮或输入短命令快速调用无需每次复制粘贴。结合代码库索引mcp-context-template提供的是静态规范。为了让它更强大可以将其与能动态索引整个代码库的MCP服务器如mcp-server-github、mcp-server-filesystem结合使用。这样AI不仅能知道规范还能在需要时实时查询现有的代码实现作为参考生成更贴合现有项目结构的代码。度量与反馈建立简单的反馈机制。例如在团队内部设立一个频道当AI生成的代码因为上下文问题而需要大量修改时开发者可以提交反馈。维护者根据这些反馈持续优化上下文文档和提示词模板形成一个正向循环。