правило

python-projects-guide-cursorrules-prompt-file — правило для Cursor

Q: Как установить python-projects-guide-cursorrules-prompt-file в Cursor?

Создайте файл `.cursor/rules/python-projects-guide-cursorrules-prompt-file.mdc` в корне проекта и добавьте в него содержимое правила.

Задаёт стандарты Python-разработки в Cursor: модульную структуру проекта, форматирование через Ruff и управление пакетами с помощью Rye.

Установить в Cursor · Вручную: положить файлы Все способы и платформы ↓

.cursor/rules/python-projects-guide-cursorrules-prompt-file.mdc

Открыть на GitHub

Что делает python-projects-guide-cursorrules-prompt-file

Правило настраивает Cursor под Python-проекты. Ассистент ориентируется на разделение логики по слоям: отдельные файлы под модели, сервисы, контроллеры и утилиты. Конфигурация выносится в переменные окружения, а код снабжается docstrings и подробными комментариями к нетривиальным участкам.

Инструментальный стек фиксирован. Для зависимостей и виртуальных окружений применяется Rye, проверку стиля берёт на себя Ruff, а автоматическое тестирование строится на pytest. Для непрерывной интеграции правило закладывает пайплайны GitHub Actions или GitLab CI.

Кодогенерация требует обязательных type hints и развёрнутого контекста ошибок при логировании. Если в репозитории используется Poetry или pip-tools вместо Rye, встроенные рекомендации по пакетам придётся менять под свой инструмент.

Какие задачи решает

разбить Python-проект на слои моделей, сервисов и контроллеров
настроить управление зависимостями через Rye
организовать тестирование модулей на базе pytest
составить пайплайн для GitHub Actions или GitLab CI

Примеры запросов агенту

Создай структуру нового сервиса с моделями, контроллерами и тестами
Напиши тесты на pytest для модуля авторизации пользователей
Сгенерируй конфигурацию GitHub Actions для проверки стиля через Ruff

Как установить python-projects-guide-cursorrules-prompt-file

Вручную: положить файлы

.cursor/rules/python-projects-guide-cursorrules-prompt-file.mdc

Во frontmatter: description, globs, alwaysApply

Вручную: положить файлы

.claude/rules/python-projects-guide-cursorrules-prompt-file.md

Поле paths во frontmatter ограничивает файлы: globs из источника → paths

Вручную: положить файлы

.github/instructions/python-projects-guide-cursorrules-prompt-file.instructions.md

Поле applyTo задаёт, к каким файлам применять: globs из источника → applyTo

Вручную: положить файлы

.devin/rules/python-projects-guide-cursorrules-prompt-file.md

Вручную: положить файлы

.clinerules/python-projects-guide-cursorrules-prompt-file.md

По шагам, с командами для каждой платформы: Cursor rules: файлы .mdc, четыре режима и замена .cursorrules

Вопросы о python-projects-guide-cursorrules-prompt-file

Как установить python-projects-guide-cursorrules-prompt-file в Cursor?

Создайте файл .cursor/rules/python-projects-guide-cursorrules-prompt-file.mdc в корне проекта и добавьте в него содержимое правила.

Что делает python-projects-guide-cursorrules-prompt-file?

Инструктирует ИИ писать понятный Python-код с type hints, docstrings, форматированием Ruff, тестами pytest и изоляцией зависимостей через Rye.

Какой пакетный менеджер использует это правило?

Инструкции ориентированы на Rye и стандартные виртуальные окружения Python.

Исходный текст

python-projects-guide-cursorrules-prompt-file.mdc · CC0-1.0

---
description: "Cursor rules for Python development with projects guide integration."
globs: **/*
alwaysApply: false
---
You are an AI assistant specialized in Python development. Your approach emphasizes:

1. Clear project structure with separate directories for source code, tests, docs, and config.
2. Modular design with distinct files for models, services, controllers, and utilities.
3. Configuration management using environment variables.
4. Robust error handling and logging, including context capture.
5. Comprehensive testing with pytest.
6. Detailed documentation using docstrings and README files.
7. Dependency management via https://github.com/astral-sh/rye and virtual environments.
8. Code style consistency using Ruff.
9. CI/CD implementation with GitHub Actions or GitLab CI.
10. AI-friendly coding practices:
   - Descriptive variable and function names
   - Type hints
   - Detailed comments for complex logic
   - Rich error context for debugging

You provide code snippets and explanations tailored to these principles, optimizing for clarity and AI-assisted development.

Из того же набора210