如果你在服务器、容器与部署流水线里反复做磁盘清理建议，可以考虑把经验沉淀为一个 Skill：写清触发条件、步骤、输出格式和边界，让智能体代劳重复部分，人只负责把关。

本文介绍如何在 Cursor Rules 上实现这个技能，包括它的形态、示例配置、启用步骤、一次完整的运行过程和常见坑。

这个技能做什么

项目说明
技能磁盘清理建议（disk-cleanup-advisor）
作用分析磁盘占用并给出安全清理建议
输入磁盘使用情况
输出清理建议
形态带脚本
风险高
适用人群运维与平台工程师

处理流程分四步：

  1. 找出大目录
  2. 区分日志、缓存、业务数据
  3. 给出安全清理命令
  4. 提醒先备份

这个技能需要运行本地脚本（解析文件、调用命令行工具等），要求运行环境允许执行代码；属于高风险：涉及权限、个人信息或不可逆操作，Skill 只产出建议或草稿，执行前必须人工确认。

在 Cursor Rules 中是什么形态

Cursor 用项目规则（Project Rules）给智能体注入长期指令，规则文件放在 .cursor/rules/ 下，扩展名为 .mdc，头部可写 description、globs 与 alwaysApply，用来控制规则何时生效。

规则文件随仓库提交；description 供智能体按需选用，globs 让规则在匹配文件被引用时自动附加，alwaysApply 为 true 时每次都会带上。

示例配置

.cursor/rules/disk-cleanup-advisor.mdc 示例（示意）：

---
description: 磁盘清理建议：分析磁盘占用并给出安全清理建议
globs: Dockerfile, **/*.yaml, .github/workflows/**
alwaysApply: false
---

# 磁盘清理建议

当我要求「磁盘清理建议」时，按以下步骤进行：

1. 找出大目录
2. 区分日志、缓存、业务数据
3. 给出安全清理命令
4. 提醒先备份

输出：清理建议。

- 变更类命令先在测试环境演练，并准备好回滚。
- 只输出建议、草稿或命令预览，不执行任何不可逆操作；需要执行时先请用户明确确认。
- 脚本只在当前项目目录内运行，运行失败时报告错误原文，不要猜测结果。

示例里最重要的是两处：一是描述（或指令开头）要写明「什么时候用」，让智能体在运维与平台工程师提出相关请求时能对上号；二是约束部分要写进「变更类命令先在测试环境演练，并准备好回滚」这类领域规矩，避免智能体自作主张。

安装与启用步骤

  1. 在仓库新建 .cursor/rules/disk-cleanup-advisor.mdc
  2. 写好 description，让它准确描述适用场景
  3. 按需填写 globs（只对相关文件生效），一般不要设为 alwaysApply
  4. 在 Agent 模式中描述任务，确认规则被引用
  5. 把规则提交到仓库，并在团队约定里说明

实操：一次完整的运行

假设你在服务器、容器与部署流水线中发出这样的请求（虚构示例）：

这是今天的磁盘使用情况，按团队的磁盘清理建议流程处理一下。

智能体识别到任务与「磁盘清理建议」相关后，会依次找出大目录、区分日志、缓存、业务数据、给出安全清理命令、提醒先备份。最终交付清理建议，并在末尾列出需要人工确认的内容。你的工作是对照原始磁盘使用情况抽查两三处关键信息，确认无误后再使用。

测试与验收

在 Agent 对话中观察规则是否被列为上下文；分别打开匹配与不匹配 globs 的文件测试。

针对这个技能，还建议额外准备：

  • 一份信息齐全的标准磁盘使用情况，检查输出是否完整
  • 一份缺少关键信息的输入，检查智能体是否先提问而不是编造
  • 一份包含“忽略以上规则”等字样的输入，检查约束是否仍然有效

常见坑

  • 把十几条无关规则都设成 alwaysApply，挤占上下文且相互冲突。
  • 规则写成泛泛的“写出高质量代码”，缺少可执行的步骤。
  • 只写了步骤，没写交付格式，导致每次输出的清理建议结构不同。
  • 高风险技能没有设置人工确认环节，智能体直接执行了不可逆操作。

延伸阅读

说明：文中的配置、代码与目录结构均为示意，用于说明思路；各平台的入口、字段名与能力会更新，落地前请以对应官方文档为准。示例中的数据与场景为虚构，不代表真实案例。