### **优化考量**

* **迭代开发**: 此提示词是一个起点。需要根据 LLM 输出的实际质量进行测试和迭代优化。  
* **应用特定细节**: 对于每个支持的 \--app，深入了解其上下文/规则/插件机制至关重要。对于 Cursor，这意味着理解 MCP 1。对于 GitHub Copilot，需要了解其内容排除和自定义指令的配置方式。对于 VS Code 扩展，则需理解其语言模型 API 和工具机制。  
* **生成命令的安全性**: 如果 LLM 生成的规则中包含可执行的 shell 命令（如 Cursor MCP 示例中的 command 和 args 字段），这些命令在执行前**必须**经过用户审查或由 llman 进行沙箱化处理。应提示 LLM 生成安全、常见的命令。一种更安全的方法是，llman 提供一个预定义的“安全”辅助脚本库，模板可以引用这些脚本，而不是让 LLM 生成任意 shell 命令。这一安全层面对于获得用户信任至关重要。  
* **复杂性管理**: 对于非常复杂的规则集，单次 LLM 调用可能不足以生成完整内容。llman 可能需要编排多次 LLM 调用，或将 LLM 的输出与静态定义的模板部分相结合。  
* **上下文窗口限制**: 如果向 LLM 提供项目文件列表或内容作为输入，需要注意 LLM 的上下文窗口大小限制。对于大型项目，提供摘要或关键摘录通常比提供完整文件内容更有效。LLM 本身也可以被赋予通过工具/函数调用机制访问文件内容并进行摘要的任务（但这属于 llman 更高级的功能）。

通过精心设计的提示词，LLM 可以成为 llman 生成规则的强大引擎。它不仅仅是简单的模板替换，更能够基于对项目类型和 LLM 应用特性的“理解”来生成更智能、更贴合实际需求的规则配置。llman 程序本身负责动态构建这些提示词，根据用户输入选择合适的指令片段，这使得 llman 在支持新应用时更具可维护性和扩展性。

### **未来可扩展性思考**

llman 具备巨大的发展潜力，未来可以从以下几个方面进行扩展：

* **用户自定义与共享模板**: 允许用户创建自己的规则模板，并提供机制（例如，通过 llman template add \<url\_or\_path\>, llman template list 等命令）来管理和共享这些模板。这能极大地丰富 llman 的生态，使其适应更多样化的项目和工作流。  
* **高级模板逻辑**: 若简单的模板替换不足以满足需求，可以考虑为模板系统集成更强的逻辑处理能力。嵌入一个轻量级脚本语言（如 Rhai）将允许模板执行复杂的条件判断、项目文件系统扫描、甚至调用外部命令来收集上下文信息，从而生成高度定制化的规则。  
* **LLM 应用支持的插件化**: 为了更方便地扩展对新 LLM 应用的支持，可以将应用相关的逻辑（如规则格式定义、目标路径、特有指令等）封装成插件。llman 主程序负责核心的命令处理和模板引擎，而各个插件则提供特定应用的适配层。这种设计参考了许多可扩展开发者工具的插件架构。  
* **与构建系统/版本控制钩子集成**: llman rules gen 命令可以被集成到项目的初始化脚本、构建流程或 Git 钩子中，实现规则的自动化生成或更新。  
* **llman 作为动态上下文提供者**: 当前设计中，llman 生成的是静态的规则配置文件。未来，llman 自身可以发展成为一个动态的上下文提供者。例如，生成的 Cursor MCP 文件中的 command 可以指向 llman serve-context \--project \<path\> \--rule \<rule\_name\>。这样，llman 可以利用其 Rust 能力实时、智能地收集并提供上下文，而不是仅仅依赖于规则文件中定义的外部脚本。LLM 提示词此时将用于配置 llman 这个动态服务组件的行为。
