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TRAE Work2026-08-12
TRAE Work Rules写法指南：让AI真正听你的话
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Rules是什么
Rules是TRAE Work中的持久化指令系统。简单说，就是你写给AI的"长期记忆"——不需要每次对话重复说，AI每次启动都会自动加载这些规则，并严格遵守。
和Prompt的区别在于：Prompt是对话级别的，只影响当前这轮对话；Rules是项目级别的，永久生效，每次对话都自动套用。你可以理解为：Prompt是"临时交代"，Rules是"公司制度"。
Rules存放在项目根目录的`.trae/rules/`文件夹下，以Markdown格式编写。AI在每次对话开始时会自动读取这些文件，作为执行任务的底层约束。这意味着你写一次Rules，后面所有对话都自动遵守，不需要反复提醒。
我们团队的Rules文件经历了6个大版本的迭代，从最初的几条简单规则，发展到现在包含核心工作原则、教训库、灵感清单、产品速查表四个文件。这些规则已经成了AI的"基因"——约束不是外部的而是内部的，不是一次性的而是永久的。
好的Rules长什么样
好的Rules有三个核心特征：简洁、可执行、有优先级。
简洁：每条规则用一句话说清楚，不要写成长篇大论。AI读取规则是要消耗上下文的，规则越精简，留给实际任务的上下文空间越多。我们团队的核心规则控制在每个文件100行以内。
可执行：规则必须是具体可操作的指令，不能是模糊的方向性描述。"文件命名用中文"是可执行的；"注意文件管理"是不可执行的。判断标准很简单：AI读完这条规则，知道下一步具体该做什么吗？
有优先级：规则之间可能冲突，必须明确优先级。我们用"最高优先级""红线""绝对禁止"等标记来区分层级。比如"禁止泄露隐私"是红线，优先级高于"文件用中文命名"这种操作规范。
另外，好的Rules会使用强指令词："必须""禁止""不得""强制"——这些词让AI明确知道这是硬性约束，不是建议。模糊的"建议""尽量""最好"在Rules里等于没说。
5个核心Rules模板
以下是5个我们验证过最实用的Rules模板，你可以根据自己的场景调整后直接使用：
模板1：命名规范 —— "所有产出文件必须使用中文命名，版本号用v1.0格式，日期用YYYYMMDD格式。禁止使用英文文件名、空格、特殊字符。灵感类文件加💡前缀，教训类文件加🚨前缀。" 这条规则解决了我们80%的文件混乱问题。
模板2：输出格式 —— "输出结构必须为：标题→摘要→正文→参考资料。回答先说结论后说细节，说人话不拽术语，有数据不用形容词。代码必须加注释，文档必须有日期。" 这条规则保证所有输出格式统一、质量稳定。
模板3：质量标准 —— "对外产出物必须通过四道质检：合规（不违法不虚假）、战略（不偏离核心方向）、质量（无错别字无占位符）、价值（有真实价值不为凑数）。质检不通过不得发布。" 这条规则相当于给AI装了一个内审系统。
模板4：安全红线 —— "绝对禁止：泄露隐私和内部信息、虚假宣传、站外导流、未授权操作、单笔支出超¥500未审批。触碰红线立即停止操作并报告。" 这条规则是底线保障，防止AI做出不可逆的错误。
模板5：语言风格 —— "沟通风格：简洁、准确、有温度。不绕弯子直接说事，不用反问结尾，不说「作为AI助手我建议」。工作场景高效专业，老板忙时简短直接。" 这条规则让AI的沟通方式更符合你的习惯。
常见Rules误区
误区1：规则太多。有些用户一上来写了50条规则，觉得越全越好。结果AI每次对话光是加载规则就消耗大量上下文，实际任务的空间被压缩。更糟的是规则太多AI会"选择性执行"——只记住前面几条，后面的忽略。建议核心规则控制在15条以内。
误区2：规则太模糊。"输出质量要高""注意用户体验""保持专业"——这些规则AI根本无法执行，因为没有具体标准。什么样的质量算高？什么行为影响用户体验？什么样的表现算专业？必须量化、具体化。
误区3：规则互相矛盾。"要详细全面"和"要简洁精炼"同时出现，AI就不知道该听谁的。写完Rules后一定要通读一遍，检查有没有冲突。如果两个需求确实矛盾，用优先级来解决——"在保证简洁的前提下尽量详细"。
误区4：只加不减。Rules不是只增不减的。随着业务变化，有些规则可能过时了，但你还留着——这会增加AI的认知负担。建议每月Review一次Rules，过时的删掉，需要的新增。
误区5：规则不分层。把操作规范、安全红线、质量标准全混在一个文件里，AI分不清主次。正确做法是分层管理：红线规则单独一个文件且标注最高优先级，操作规范和质量标准分开管理。
如何维护和迭代Rules
Rules是活文档，不是写完就放着。我们团队的Rules平均每周小调一次，每月大调一次。维护Rules的核心原则是：事件驱动更新——出事了加规则，过时了删规则，重复了合并规则。
迭代流程：发现问题→分析根因→制定规则→测试验证→写入Rules→通知团队。关键是"测试验证"这一步——新规则加上去后，用3-5个真实场景跑一遍，确认AI能正确理解和执行，再正式启用。
教训沉淀机制：我们有一个独立的教训库文件，每次犯错都记录下来，包含错误经过、根因分析、预防措施。教训库和Rules联动——重大教训会直接转化为Rules中的新条款。这样AI就不会犯第二次同样的错。
版本管理：Rules文件建议在文件头标注版本号和更新日期。这样团队成员知道当前用的是哪个版本，出了问题也能快速定位是哪个版本的规则导致的。
最后一点，也是最重要的：Rules不是写给自己看的，是写给AI看的。站在AI的角度审视你的规则——它能理解吗？它能执行吗？它知道什么时候该用、什么时候不该用吗？如果答案是"不确定"，那就需要改写得更清晰。
好的Rules能让AI从"听不懂话"变成"说到做到"。花时间打磨Rules，是TRAE Work上投入产出比最高的事情之一。
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