受夠 AI 重複犯錯？我用 7 條規則終結開發惡夢

作者分享了自己為了解決 AI 助理（Cursor）重複犯錯的問題，編寫特定規則來防止這些錯誤的實戰經驗。列舉了具體的規則條目，旨在提高 AI 程式碼生成的可靠性。這是典型的獨立作者分享個人化工作流與問題解決方法的案例。

這篇文章分享了開發者如何解決其 AI 程式助手 (Cursor) 每次都犯相同錯誤的困境。由於 AI 缺乏對特定技術堆疊痛點的記憶，作者決定編寫一系列 自訂規則，在每個會話開始時加載，以避免重複問題。 • 其中錯誤範例包括 AI 未經請求就進行 程式碼重構，導致難以追蹤變更，以及 Express 錯誤中介軟體參數錯誤。 • 其他常見問題還包括不正確的資料庫連線管理（未使用 連線池）、過時的 Tauri v2 調用路徑，以及將使用者輸入直接賦予 innerHTML 導致的 XSS 漏洞 等。 • 作者也強調不應留下 “TODO: implement this” 的 佔位符，以及 Rust 生產程式碼中應避免濫用 .unwrap()。

作者指出：「模型本身並非不擅長這些事，它只是對我的堆疊的痛點毫無記憶。」一個每次都載入的規則檔案，比永遠重新解釋相同的限制更有效。透過這些針對性規則，作者成功提升了開發效率，並邀請其他開發者分享他們的經驗與解決方案。