本文介绍了如何从多仓Java项目中抽离独立AI工程，建立统一的AI协同开发规范。主要内容包括： 独立AI工程的必要性：解决配置碎片化、知识难沉淀、多仓协同难等问题 工程结构设计：采用AGENTS.md、Rules和Skills三层架构 具体实现方法： AGENTS.md作为项目总览 Rules实现自动约束（如开发顺序、协作规范） Skills存放详细技能包 使用场景区分：日常单仓开发自动生效，复杂

摘要： 针对批量同步500条数据耗时过长的问题，提出系统性优化方案： 合并查询：将逐条查询改为单次批量查询（IN语句），减少数据库往返次数； 差异更新：通过字段比对避免无变化记录的冗余更新，降低写IO； 批量写入：分片执行批量插入/更新（如200条/批），结合MyBatis-Plus的saveBatch； 索引优化：确保业务键（bizKey）建立索引，提升查询效率； 数据去重：同批数据去重，避免重

以 UAT 环境 1094 条品类税率批量更新为例，复盘 DROP TABLE 元数据锁卡住、UPDATE 1205 行锁超时两类问题，详解 innodb_trx、Holder/Waiter 排查思路与分批 UPDATE 改造方案。

本文介绍了 Cursor AI 编程中的 Rules 机制，包括全局规则和项目规则的应用。全局规则作用于所有项目，建议保持简短通用；项目规则通过 .cursor/rules/ 目录下的 .mdc 文件实现，可纳入版本控制。文章提供了分层架构规范示例（Adapter/App/Domain/Infrastructure/SPI层），包含包路径、命名规则、依赖注入等最佳实践，并展示了日志、异常处理、中间

本文介绍了如何从多仓Java项目中抽离独立AI工程，建立统一的AI协同开发规范。主要内容包括： 独立AI工程的必要性：解决配置碎片化、知识难沉淀、多仓协同难等问题 工程结构设计：采用AGENTS.md、Rules和Skills三层架构 具体实现方法： AGENTS.md作为项目总览 Rules实现自动约束（如开发顺序、协作规范） Skills存放详细技能包 使用场景区分：日常单仓开发自动生效，复杂

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本文是《Cursor AI 编程实战》系列的第三篇，聚焦Domain层、Infrastructure层和策略模式的开发规范。文章提供了Domain层的详细开发指南，包括职责定义、包结构规范、领域服务开发模板、缓存使用规范、领域模型设计原则和业务规则验证方法。Domain层作为核心业务逻辑层，强调封装复杂业务规则、提供可复用业务能力，并通过充血模型设计领域对象。同时规范了缓存使用原则和业务规则验证流

本文是《Cursor AI 编程实战》系列的第一篇，重点探讨Prompt在AI编程中的重要性，并提供可直接复用的技术方案、代码生成和数据割接三类Prompt模板。文章首先分析了AI编程中常见的四大问题（生成可信度不足、规范适配缺失、上下文理解浅、输出不稳定），提出输出质量公式：Cursor输出质量≈精确Prompt+有效Rule约束。随后介绍了Prompt的三层架构（目标→背景→要求），并详细展示

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