Cursor 专家 Lee Robinson：从 Rules 到 Skills，看懂 AI 上下文技术的演变

1. 核心观点：化繁为简

虽然现在有 Rules、Commands、MCP Servers、Subagents、Modes、Hooks 等众多概念，但从历史演变来看，用户其实只需要关注两个最核心的概念：

• Rules (规则) = 静态上下文 (Static Context)
• Skills (技能) = 动态上下文 (Dynamic Context)

2. 技术演变脉络

第一阶段：静态上下文 (文本)

• Rules (规则)：
  • 起源：早期的 AI 模型经常产生幻觉（例如用错 Tailwind 版本）。
  • 作用：通过在每一次对话中强制包含特定的文本文件（上下文），来纠正模型行为或注入业务需求。
  • 本质：这就是 静态上下文 (Static Context)。
• Commands (命令)：
  • 作用：将重复使用的 Prompt 打包（例如 /commit-pr），以便按需多次运行。
  • 形式：通常表现为“斜杠命令”。

第二阶段：动态上下文 (代码与工具)

• MCP Servers (模型上下文协议服务器)：
  • 突破：不仅是文本，还可以运行代码、连接现有系统、进行 OAuth 认证。
  • 作用：暴露第三方工具（如读取 Slack 消息）给智能体。
  • 缺点：如果工具太多，会严重占用 Context Window（上下文窗口），导致“臃肿”。
• Subagents & Modes (子智能体与模式)：
  • Subagents：类似一个带有特定任务设定的 Prompt，限制了工具的使用范围。
  • Modes：更进一步，不仅包含指令，还修改系统提示词、UI 界面，甚至加入提醒机制，让智能体专注于特定任务（如“规划模式”）。
• Hooks (钩子)：
  • 作用：解决 AI 的非确定性问题。Hooks 是 100% 确定性的脚本，在特定时间点（如 Prompt 提交前、文件编辑后）自动运行。

第三阶段：集大成者 (标准化)

• Skills (技能)：
  • 定义：这是动态上下文的未来标准。它既可以是简单的命令，也可以是复杂的脚本、可执行文件和资源的打包。
  • 优势：解决了 MCP 的臃肿问题。Skills 只有在真正被使用时才会加载到上下文中，不会默认占用 Token。
  • Cursor 的优化：即使用户安装了 10 个 MCP 服务器，Cursor 也会像管理 Skills 一样，仅在需要时加载相关工具。

3. 最佳实践建议

对于代码智能体的用户，Lee 建议遵循以下简化的心智模型：

1. 使用 Rules (静态上下文)：
   • 提供最小化、高质量的上下文。
   • 把它当作一个“活的”文档，当智能体犯错时，及时更新规则文件。
2. 使用 Skills (动态上下文)：
   • 用来扩展智能体的能力（运行代码、外部工具）。
   • 通过 Skills，无需担心上下文臃肿问题。