Cline 规则实战：让智能体稳定完成大文件排查

开发团队经常要做「大文件排查」这类事：找出仓库中的大文件与误提交的二进制。每次都从头写提示词，结果时好时坏；把它做成智能体 Skill，就能让智能体每次按同一套步骤执行，输出结构也更稳定。

本文介绍如何在 Cline 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	大文件排查（`large-file-audit`）
作用	找出仓库中的大文件与误提交的二进制
输入	仓库
输出	大文件清单
形态	带脚本
风险	中
适用人群	开发团队

处理流程分四步：

扫描历史中的大对象
标出路径与大小
建议迁移到 LFS
提醒改写历史的风险

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；属于中等风险：结果会影响业务判断，建议在输出前设置人工审核点。

在 Cline Rules 中是什么形态

Cline 支持在项目中用 .clinerules 写规则（可以是单个文件，也可以是存放多个 Markdown 文件的目录），把团队流程与约束长期交给智能体。

规则随仓库提交，作用于该项目；也可以在全局规则中放个人习惯，二者叠加生效。

示例配置

.clinerules/large-file-audit.md 示例（示意）：

# 大文件排查

## 触发
用户提到“大文件排查”或提供仓库时。

## 流程
1. 扫描历史中的大对象
2. 标出路径与大小
3. 建议迁移到 LFS
4. 提醒改写历史的风险

## 交付
大文件清单

## 边界
- 改写历史、删除分支类操作只给建议，不直接执行。
- 结论中不确定的部分单独列出，标注「需人工确认」。
- 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」，让智能体在开发团队提出相关请求时能对上号；二是约束部分要写进「改写历史、删除分支类操作只给建议，不直接执行」这类领域规矩，避免智能体自作主张。

安装与启用步骤

在项目根目录建立 .clinerules/ 目录
新建 large-file-audit.md，写触发条件、流程、交付与边界
在 Cline 中描述任务，观察是否遵循规则
需要时在规则面板中开关该规则
提交到仓库共享

实操：一次完整的运行

假设你在Git 仓库与代码托管平台中发出这样的请求（虚构示例）：

用大文件排查技能处理这份仓库，输出大文件清单。

智能体识别到任务与「大文件排查」相关后，会依次扫描历史中的大对象、标出路径与大小、建议迁移到 LFS、提醒改写历史的风险。最终交付大文件清单，并在末尾列出需要人工确认的内容。你的工作是对照原始仓库抽查两三处关键信息，确认无误后再使用。

测试与验收

让 Cline 在计划模式下先给出计划，检查计划是否包含规则中的每个步骤。

针对这个技能，还建议额外准备：

一份信息齐全的标准仓库，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

规则太多太杂，互相冲突。
在规则里写需要密钥的命令，导致密钥出现在上下文中。
只写了步骤，没写交付格式，导致每次输出的大文件清单结构不同。
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

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。