Cursor 项目规则实战：让 Agent 按流程做架构图生成
把「架构图生成」交给智能体，难点不在模型能力，而在流程是否说清楚：输入是什么（基础设施描述），按什么顺序处理，交付什么（Mermaid 图与说明），哪些事不能做。Skill 就是把这些写下来的载体。
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 | 架构图生成（infra-diagram） |
| 作用 | 根据配置或描述生成 Mermaid 架构图 |
| 输入 | 基础设施描述 |
| 输出 | Mermaid 图与说明 |
| 形态 | 纯提示词 |
| 风险 | 低 |
| 适用人群 | 运维与平台工程师 |
处理流程分四步：
- 识别组件与连接
- 按层级排布
- 生成 Mermaid 代码
- 附组件说明
这个技能纯指令型，不需要额外脚本或外部连接，复制到大多数平台都能用；风险较低，但输出仍需快速过目再使用。
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/infra-diagram.mdc 示例（示意）：
---
description: 架构图生成：根据配置或描述生成 Mermaid 架构图
globs: Dockerfile, **/*.yaml, .github/workflows/**
alwaysApply: false
---
# 架构图生成
当我要求「架构图生成」时，按以下步骤进行：
1. 识别组件与连接
2. 按层级排布
3. 生成 Mermaid 代码
4. 附组件说明
输出：Mermaid 图与说明。
- 变更类命令先在测试环境演练，并准备好回滚。
- 信息不足时先提问，不要自行编造数据或事实。
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
- 在仓库新建
.cursor/rules/infra-diagram.mdc - 写好 description，让它准确描述适用场景
- 按需填写 globs（只对相关文件生效），一般不要设为 alwaysApply
- 在 Agent 模式中描述任务，确认规则被引用
- 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）：
帮我做一下架构图生成，材料是附上的基础设施描述。
智能体识别到任务与「架构图生成」相关后，会依次识别组件与连接、按层级排布、生成 Mermaid 代码、附组件说明。最终交付Mermaid 图与说明，并在末尾列出需要人工确认的内容。你的工作是对照原始基础设施描述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基础设施描述，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Mermaid 图与说明结构不同。
- 没有给出样例，智能体对“好结果”的理解与你不一致；在参考资料里放一两份范例会明显改善。
延伸阅读
- 架构图生成 · 极简与进阶
- 架构图生成 · 定制指南
- 架构图生成 · Gemini CLI 版
- CI 流水线编写 · Cursor Rules 版
- 云成本异常分析 · Cursor Rules 版
- 智能体Skills 分类：625 个技能 × 32 个角度
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。