开场：一份预填好的 .env 说明书
每次新开对话，AI 都不知道该调哪个模型、超时设多少、项目用什么框架。把这些环境事实一次性写死在 Rule 里，相当于给 AI 一份预填好的 .env 说明书，每轮对话自动带入。
一句话速览：模型配置、技术栈锁定、数据格式三分法与 isComposing 这类必踩的坑。
一、为什么是 Rule
把配置写在 .env 里让 AI 自己读，它不一定每次都主动读；写在对话里，对话一长就被截断遗忘。Rule 在每轮对话开始前就被加载进上下文，是最稳的注入方式。
二、isComposing：中文输入法必踩的坑
中文输入法确认候选词时会触发 Enter，只判断 e.key === 'Enter' 的输入框会把半段内容直接发出去。AI 训练数据里 isComposing 覆盖率不高，不写进 Rule 就一定会忘。
const handleKeyDown = (e: React.KeyboardEvent) => {
if (e.key === 'Enter' && !e.shiftKey
&& !e.nativeEvent.isComposing) {
e.preventDefault()
handleSend()
}
}
isComposing 为 true 时输入法正在组合中，回车只确认候选词，不触发发送。规则原文：禁止只判断 e.key === 'Enter' 而不检查 isComposing。
三、数据格式三分法
| 领域 | 格式 | 用途 |
|---|---|---|
| Agent 工具调用参数 | XML | 工具入参、调用请求、返回结果 |
| 项目配置文件 | YAML | 应用配置、数据存储 |
| 对外 REST API | JSON | 给外部调用方的接口 |
三种格式各管一个领域，互不混用。补充说明：只用 GPT 系列的项目可以把工具调用改回 JSON，它的 function calling 原生就是 JSON。「Agent 用 XML」是多模型混用场景的最大公约数选择，Claude 系模型在 XML 格式上表现更稳定。
四、模型配置：一次写死，轮轮生效
- 超时： 图像生成至少 120-180 秒。图像 API 经常因为默认 30 秒超时失败，AI 还会反复尝试相同的错误配置。HTTP 客户端的超时值写进 Rule，一次解决。
- 代理回退： 网络请求失败时必须尝试代理重试（默认 127.0.0.1:7890），仍失败才向用户报告，禁止跳过代理直接报错。
- 流式： 前端可见的所有大模型响应必须用 Streaming 返回，后端内部调用才允许非流式。
五、技术栈锁定与品味规则
选型是人的决策： 后端 FastAPI、前端 React + Tailwind + Vite、数据库 SQLite、向量库 Chroma。一旦定了就不再讨论替代方案，AI 的职责是在确定的栈内把代码写好。端口避开 5000，从 8000-9000 随机分配，多项目同开也不冲突。
图标与细节规范： 禁止用 emoji 做按钮图标，图标必须用 SVG。看产品调性选图标集：SaaS 用 Lucide，温暖调性用 Tabler Icons。图标直接下载到本地使用，不依赖 CDN。
课堂练习 · 20 分钟
① 列出你项目的环境事实：模型、API 服务商、超时、代理、技术栈、数据库；② 写成 Rule 章节，敏感的 Key 放独立的 secrets 文件并加入 .gitignore；③ 新开一个对话验证：不做任何交代，AI 能否直接说出你的技术栈和模型配置。