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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三方消息对接的工业级解决方案 针对三方平台对接中常见的消息重复消费、状态混乱等问题，本文提出了一套基于RocketMQ+Redis的完整解决方案。核心架构包括：定时任务拉取三方消息后通过RocketMQ分片发送，消费者端实现Redis幂等过滤和业务处理。关键设计点包括： 消息处理：分页拉取+双重分片发送，失败自动重试 幂等控制：基于业务键+版本时间的Redis幂等模型 容错机制：Token过期自动

本文详细介绍了RPC的基本概念及其核心技术点，列举了目前主流的RPC框架，并通过实现一个简单的Java示例展示了RPC的基本工作流程。RPC作为分布式系统中的重要技术，极大地简化了跨网络调用的复杂性，使得开发者可以专注于业务逻辑的实现。