Cline中模型识别任务与clinerules相关性的实现逻辑
Cline中模型识别任务与clinerules相关性的实现逻辑
核心机制：系统提示词集成
Cline通过系统提示词模板引擎将clinerules直接集成到AI模型的上下文中，让模型能够自动识别任务相关性并按照规则执行。
1. 规则集成流程
步骤1: 规则内容注入
在每次API请求前，Cline执行以下操作：
// 1. 刷新规则开关状态
const { globalToggles, localToggles } = await refreshClineRulesToggles(this.controller, this.cwd)// 2. 读取启用的规则内容
const globalClineRulesFileInstructions = await getGlobalClineRules(globalClineRulesFilePath, globalToggles)
const localClineRulesFileInstructions = await getLocalClineRules(this.cwd, localToggles)// 3. 构建用户指令
const customInstructions = buildUserInstructions(globalClineRulesFileInstructions,localClineRulesFileInstructions,// ... 其他规则
)
步骤2: 系统提示词构建
通过模板引擎将规则整合到系统提示词中：
// 基础模板包含USER_INSTRUCTIONS占位符
export const baseTemplate = `
{{AGENT_ROLE}}
{{TOOL_USE}}
====
{{RULES}}
====
{{USER_INSTRUCTIONS}}
`// 用户指令组件处理规则内容
function buildUserInstructions(globalClineRulesFileInstructions, localClineRulesFileInstructions) {const customInstructions = []if (globalClineRulesFileInstructions) {customInstructions.push(globalClineRulesFileInstructions)}if (localClineRulesFileInstructions) {customInstructions.push(localClineRulesFileInstructions)}return customInstructions.join("\n\n")
}
2. 模型识别机制
基于上下文的自动识别
AI模型通过以下方式识别任务与规则的关联性：
- 语义匹配: 模型分析用户任务描述，与规则内容进行语义匹配
- 关键词识别: 识别任务中的技术栈、框架、工具等关键词
- 上下文理解: 结合项目结构、文件类型等环境信息
- 规则优先级: 全局规则 > 项目规则 > 默认规则
示例：TypeScript项目规则识别
假设有.clinerules/typescript-rules.md包含：
# TypeScript项目规则
- 所有新文件必须使用.ts或.tsx扩展名
- 使用严格的TypeScript配置
- 遵循ESLint和Prettier规则
当用户请求"创建一个React组件"时：
- 模型识别到当前项目是TypeScript项目
- 匹配到规则中的"TypeScript项目规则"
- 自动使用.tsx扩展名创建组件
- 遵循严格的TypeScript配置
3. 规则执行机制
直接指令执行
规则被直接注入到系统提示词中，模型将其视为必须遵循的指令：
// 最终的系统提示词包含：
USER'S CUSTOM INSTRUCTIONSThe following additional instructions are provided by the user, and should be followed to the best of your ability without interfering with the TOOL USE guidelines.# TypeScript项目规则
- 所有新文件必须使用.ts或.tsx扩展名
- 使用严格的TypeScript配置
- 遵循ESLint和Prettier规则# React开发规范
- 使用函数组件和Hooks
- 遵循React最佳实践
智能规则应用
模型根据任务上下文智能应用相关规则：
- 条件性应用: 只应用与当前任务相关的规则
- 冲突解决: 当规则冲突时，使用优先级更高的规则
- 上下文感知: 根据项目类型、技术栈动态调整规则应用
4. 技术实现细节
模板引擎工作流程
class PromptBuilder {async build(): Promise<string> {// 1. 构建组件内容（包括用户指令）const componentSections = await this.buildComponents()// 2. 准备占位符值const placeholderValues = this.preparePlaceholders(componentSections)// 3. 解析模板const prompt = this.templateEngine.resolve(this.variant.baseTemplate, this.context, placeholderValues)return this.postProcess(prompt)}
}
规则内容处理
// 规则文件内容被直接注入到系统提示词
const USER_CUSTOM_INSTRUCTIONS_TEMPLATE_TEXT = `USER'S CUSTOM INSTRUCTIONSThe following additional instructions are provided by the user, and should be followed to the best of your ability without interfering with the TOOL USE guidelines.{{CUSTOM_INSTRUCTIONS}}`
5. 实际工作示例
场景：Python项目中的规则应用
规则文件 (.clinerules/python-rules.md):
# Python项目规范
- 使用Python 3.8+语法
- 遵循PEP 8代码风格
- 所有函数必须有类型注解
- 使用pytest进行测试
用户请求: “创建一个数据处理模块”
模型行为:
- 识别到当前是Python项目
- 匹配到"Python项目规范"规则
- 创建模块时：
- 使用Python 3.8+语法
- 遵循PEP 8格式
- 为所有函数添加类型注解
- 创建对应的pytest测试文件
场景：多规则冲突解决
全局规则 (公司规范):
# 公司代码规范
- 使用4空格缩进
- 最大行长度120字符
项目规则 (特定项目):
# 项目特殊要求
- 使用2空格缩进（用于React项目）
- 最大行长度80字符
解决方案: 项目规则优先级更高，使用2空格缩进
6. 优势与特点
智能识别
- 上下文感知: 基于项目类型、技术栈自动选择相关规则
- 语义理解: 理解规则意图而非简单关键词匹配
- 动态适应: 根据任务复杂度调整规则应用程度
无缝集成
- 无额外配置: 用户无需手动指定使用哪些规则
- 自动生效: 启用的规则自动应用于所有相关任务
- 实时更新: 规则修改后立即生效
灵活控制
- 精细控制: 可以启用/禁用单个规则文件
- 层级优先级: 全局规则 < 项目规则
- 条件性应用: 只应用与当前任务相关的规则
总结
Cline的规则识别和执行机制基于系统提示词模板引擎，通过将启用的clinerules直接注入到AI模型的上下文中，让模型能够：
- 自动识别任务与规则的语义关联
- 智能选择适用的规则子集
- 无缝执行规则要求的行为
- 动态适应不同的项目上下文
这种设计使得规则应用变得自然、智能且无需人工干预，大大提高了开发效率和代码质量的一致性。