Java 命令、智能体与技能
June 13, 2026 · View on GitHub
Website: https://jabrena.github.io/cursor-rules-java/
支持项目： Sponsor to pay tokens
弃用通知： 当前的 System prompts/rules 已弃用，并将在 v0.16.0 中移除。如果你仍在使用它们，请阅读 0.14.0 版本文章。
目标
一套带有明确观点的 AI 原生工作流，通过可复用的 Skills、Agents、Commands 与 MCP servers，持续演进现代 Java 企业级 SDLC 实践。
当你的团队需要演进基于 Java 的产品或服务时，本项目可帮助你回答 五个为什么：
| 问题 | 角色 | 领域 | 支持内容 |
|---|---|---|---|
| 什么 / 何时 | PO, BA, EA, SA, TL | Agile & Planning | User Stories、GitHub Issues 与 Jira |
| 为什么 | EA, SL, TL | Architecture | ADRs 与 UML / C4 / ER 图表 |
| 如何 | SA, TL, SWE | Spec-Driven | AI Plan mode 与 OpenSpec |
| 如何 | TL, SWE | Java development | 基于 Maven 的构建系统、Design、Coding、Testing、Observability、Refactoring & JMH Benchmarking、JMeter 性能测试、Async profiler/OpenJDK 工具性能分析、Documentation、Spring Boot、Quarkus、Micronaut、OpenAPI、WireMock 与 AGENTS.md |
想法清晰后，你可以用结构化方式实现它：
交付物
项目会在每次迭代结束时生成一组交付物。
| 清单 | 安装 | 快速入门 |
|---|---|---|
| 1. Commands | @004-commands-installation 在项目中安装 Commands | Commands |
| 2. Agents | @005-agents-installation 在 Cursor/Claude 中安装 Agents | Agents |
| 3. Skills | npx skills add jabrena/cursor-rules-java --all --agent cursor | Skills |
兼容性
本项目兼容任何支持 Commands、Agents、Skills、MCP Servers 与 AGENTS.md 的工具。
5 分钟快速入门
按照快速指南 5 分钟快速入门 学习如何使用本项目。
Skill 验证
每次 push 都会在 CI Builds 中运行以下验证检查，以保持文档和生成的 skills 正确、一致且安全：
| 名称 | 用途 |
|---|---|
| 1. MarkdownValidator | 保护文档层，在运行 skill 专项检查之前发现 Markdown 解析漂移和远程链接故障。 |
| 2. skill-check | 确认每个生成的 skill 符合预期的打包约定，补充更关注行为或安全风险的扫描器。 |
| 3. cisco-ai-skill-scanner by Cisco | 提供面向行为的安全覆盖，发现结构校验无法识别的高风险 skill 流程。 |
| 4. SkillSpector by NVIDIA | 提供独立的静态质量和安全审查，便于与其他扫描器的发现进行对照。 |
| 5. Snyk Agent Scan by SNYK | 聚焦 agent skill 的供应链和 prompt 风险信号，与 Cisco 和 SkillSpector 一起提供另一种安全视角。 |
局限性
缺乏确定性
从一开始就要意识到，由于模型行为的原因，与这些 Skills 和 agents 交互的结果并非确定性的；但你可以通过明确目标和验证检查点来降低影响。
并非所有模型表现一致
部分交互式 skills 需要 Premium 模型才能进行交互式使用；否则会按固定步骤顺序执行。
与模型交互的限制
模型可以生成代码，但无法针对你的本地数据执行代码。为弥补这一差距，部分 Skills 包含可在本地运行的脚本。
软件工程师必须参与其中
本项目用于支持软件工程工作，但不能替代工程判断。在使用 AI 生成的决策、代码和结果之前，必须由软件工程师进行审查、指导和验证。
访问企业数据
当问题涉及企业数据库或其他组织敏感数据时，请谨慎使用。在向 AI 辅助工作流授予访问权限之前，应评估授权、隐私、数据泄露、数据保留和意外修改等风险，并实施最小权限访问、人工审查、验证和监控。请参阅 OWASP GenAI Data Security Risks & Mitigations 2026 和 The EU Artificial Intelligence Act。
贡献
请参阅 CONTRIBUTING.md，了解约定、生成器工作流、测试以及如何提交 pull request。
Architecture Decision Records (ADR)
- 查看 ADR 索引 获取完整列表。
更新日志
- 查看 CHANGELOG 了解详情。
自 Java 8 起的 Java JEP
Java 使用 JEP（JDK Enhancement Proposals）描述新的语言与平台特性。本仓库跟踪哪些 JEP 可能改进此处的 Skills 与指导内容。
更多资源
演讲、文章、参考链接、skill 门户和相关项目请参阅项目参考资料。